L’espansione dell’intelligenza artificiale agentica nei processi aziendali porta con sé il tema della fiducia e dell’affidabilità. È su questo terreno che Cisco ha deciso di muoversi sul mercato con l’annuncio dell’acquisizione di Galileo, giovane realtà fondata nel 2021 a San Francisco da Vikram Chatterji e Yash Sheth, che ha costruito la propria piattaforma attorno a un obiettivo preciso: rendere l’AI misurabile, verificabile e sicura.
La forza lavoro digitale richiede controllo
Il contesto in cui si inserisce l’operazione è quello di una trasformazione accelerata. Aziende di ogni settore integrano agenti AI nei flussi operativi — dallo sviluppo software alla creazione di contenuti, dal supporto clienti all’automazione di processo. Questi agenti non sono semplici strumenti di produttività. Lo spiega Kamal Hathi, senior vice president e general manager di Splunk (società di Cisco), nel blog ufficiale dell’azienda, quando dice: “Gli agenti AI sono piuttosto colleghi digitali cruciali che ricoprono ruoli critici al fianco dei team umani”. Un cambio di paradigma che regge solo nella misura in cui è possibile fidarsi dei risultati prodotti da questi sistemi. Quindi il potenziale dell’AI agentica è direttamente proporzionale alla fiducia che le organizzazioni riescono a riporre nei suoi output. Risultati inaccurati, comportamenti imprevisti, allucinazioni, bias: sono tutti fattori che possono erodere la fiducia dei clienti, generare esperienze utente insoddisfacenti e far lievitare i costi. Per questo, secondo Cisco, l’osservabilità non può più limitarsi a metriche tradizionali come latenza ed errori, ma deve estendersi alla qualità semantica delle risposte, alla sicurezza e al monitoraggio del ritorno sugli investimenti. “Per liberare tutto il potenziale dell’AI, è essenziale garantire una base di trasparenza e accuratezza”, ribadisce infatti Hathi, spiegando la ratio dell’operazione.
Perché la scelta di Galileo
Galileo è nata proprio con l’obiettivo specifico di affrontare il problema della fiducia nell’AI. La sua piattaforma fornisce ai team di sviluppo gli strumenti per valutare la qualità degli output dell’intelligenza artificiale, individuare errori prima che raggiungano gli utenti finali e migliorare in modo continuo il comportamento dei modelli in produzione. Un approccio che trasforma l’osservabilità da elemento accessorio a pilastro fondamentale dello sviluppo AI. L’elemento distintivo è la capacità di offrire osservabilità in tempo reale e guardrail per sistemi multi-agente lungo l’intero ciclo di vita dello sviluppo agentico (Agent Development Lifecycle, Adlc). A differenza degli strumenti di osservabilità tradizionali, che si concentrano su metriche infrastrutturali, Galileo introduce un monitoraggio a livello semantico: misura la correttezza, la sicurezza e la pertinenza degli output generati dall’AI, un aspetto rilevante man mano che le imprese adottano sistemi multi-agente che combinano large language model, strumenti e workflow in ambienti dinamici e non deterministici.
I punti di forza della tecnologia Galileo
Come accennato, la piattaforma di Galileo copre ogni fase dell’Adlc. Nella fase iniziale, supporta l’ottimizzazione dei prompt e la selezione dei modelli, fornendo metriche che aiutano i team a scegliere la configurazione più adatta al proprio caso d’uso. Si passa poi alle valutazioni (evaluation), dove Galileo mette a disposizione oltre venti metriche pronte all’uso — tra cui rilevamento delle allucinazioni, aderenza al contesto e attribuzione dei chunk — oltre alla possibilità di costruire valutatori personalizzati per codificare la competenza specifica del proprio dominio. Un componente chiave dell’architettura è la Luna Evaluation Suite, una famiglia di small language model proprietari che permettono di distillare valutatori costosi (basati sul paradigma Llm-as-a-judge) in modelli compatti capaci di operare con bassa latenza e costi ridotti — fino al 97% in meno, secondo l’azienda — monitorando il 100% del traffico in produzione. Questa capacità è particolarmente rilevante per le imprese che necessitano di controllo continuo e su larga scala, non limitato a campionamenti. La piattaforma supporta i principali provider di modelli — tra cui OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI e Aws Bedrock — ed è disponibile in modalità SaaS cloud-hosted, Virtual Private Cloud o on-premises, offrendo flessibilità di deployment anche alle organizzazioni con requisiti stringenti di sicurezza e conformità.
L’integrazione con Splunk nel panorama competitivo
Sul piano industriale, Galileo è destinata a rafforzare il portafoglio Splunk Observability di Cisco, potenziando le funzionalità di monitoraggio degli agenti AI già presenti in Splunk Observability Cloud.
L’obiettivo è offrire ai clienti enterprise una piattaforma unica in grado di garantire visibilità e protezione in tempo reale sull’intero Adlc, con il livello di rigore che le grandi organizzazioni richiedono. Come precisa Hathi: “È una soluzione ]…[ che consente di ottenere informazioni più approfondite fin dalle prime fasi di ottimizzazione dei prompt e selezione dei modelli, passando per le valutazioni, fino al monitoraggio della produzione, all’osservabilità e all’applicazione dei guardrail”.
L’acquisizione consentirà anche di allargare il team di ingegneri AI di Cisco, portando in casa competenze specializzate nella valutazione degli agenti, un ambito dove la domanda di strumenti affidabili è in rapida crescita. La mossa posiziona Cisco in modo competitivo rispetto ad altri attori dell’osservabilità — per esempio Datadog e Dynatrace stanno investendo nel monitoraggio di Llm e agenti — ma con una leva diversa: la capacità di correlare segnali di rete, sicurezza e comportamento degli agenti AI all’interno di un unico ecosistema, facendo leva sull’ampiezza del portafoglio piuttosto che sulla sola profondità verticale.
Una scelta valutata nel tempo
L’acquisizione non nasce “per caso”. Cisco e Galileo collaborano già da tempo. Nel marzo 2025 Cisco aveva lanciato, insieme a Galileo e LangChain, il progetto open-source Agntcy, un’iniziativa finalizzata a definire specifiche e implementazioni di riferimento per un’architettura aperta dedicata ai sistemi multi-agente. Agntcy — che nel luglio 2025 è stato donato alla Linux Foundation con il supporto di oltre 75 aziende, tra cui Dell, Google Cloud, Oracle e Red Hat — punta a costruire una Internet of Agents, come infrastruttura comune per la discovery, l’identità, la messaggistica e l’osservabilità degli agenti AI, indipendentemente dal vendor o dal framework che li ha generati. In quel contesto, Galileo ha contribuito con le proprie competenze in materia di sicurezza e osservabilità, oltre a rilasciare sotto licenza Apache 2.0 il framework Agent Control, un control plane per la governance del comportamento degli agenti. La collaborazione nell’ambito di Agntcy ha quindi già rappresentato il terreno di prova per un’integrazione più profonda che oggi si concretizza con l’acquisizione.
I tempi dell’operazione
La chiusura dell’acquisizione è prevista nel corso del quarto trimestre dell’anno fiscale 2026 di Cisco (indicativamente intorno a luglio 2026). Fino a quel momento, le due aziende continueranno a operare in modo indipendente. La visione condivisa, tuttavia, è già chiara. “Insieme a Galileo – conclude Hathi – metteremo i clienti nelle condizioni di costruire e adottare l’AI con fiducia, controllo e, soprattutto, con la certezza di potersi fidare”. Mentre la corsa all’adozione dell’AI rischia di superare la capacità di governare i sistemi, la mossa di Cisco segnala una direzione precisa: prima di scalare l’AI agentica in azienda, servono gli strumenti per controllarla. E l’osservabilità, da funzione ‘secondaria’, diventa il cuore della strategia.
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