## Introduzione Le aziende investono miliardi di dollari in agenti AI e infrastrutture per trasformare i processi aziendali, ma si riscontrano limitate successi nella realtà, a causa dell'impossibilità degli agenti di capire veramente i dati aziendali, le politiche e i processi. Il problema è che gli agenti AI hanno difficoltà a comprendere i dati in contesto e a trovare la relazione giusta con altri dati. ## L'ontologia come guardaila L'ontologia è una definizione delle cose aziendali, come concetti, gerarchie e relazioni. La sua implementazione può aiutare gli agenti AI a capire i dati in contesto e a trovare la relazione giusta con altri dati. ## Implicazioni pratiche L'implementazione di un'ontologia può avere implicazioni pratiche significative, come ad esempio l'imposizione di guardrail agli agenti AI per evitare che sbagliano. Inoltre, l'ontologia può aiutare a standardizzare i processi aziendali e a migliorare la qualità dei dati. ## Conclusione In conclusione, l'ontologia è una tecnologia chiave per evitare che gli agenti AI sbagliano. La sua implementazione può avere implicazioni pratiche significative e migliorare la qualità dei dati e dei processi aziendali.