AI locale
Non esiste un’architettura migliore in assoluto. Esiste quella adatta a ciò che devi proteggere, a quanto vuoi spendere e a come lavorano le persone.
Il tuo perimetro
AI in Locale (On-Premise)
I modelli linguistici open-source (es. Llama, Mistral, Qwen) vengono installati ed eseguiti direttamente su server, workstation o mini-PC locali protetti dalla rete aziendale.
- Hardware
- Richiede hardware dedicato provvisto di GPU adeguate (VRAM dimensionata sui parametri del modello scelto) o server dedicati.
- Riservatezza
- I dati rimangono all’interno del perimetro di rete aziendale; nessun testo o documento transita su provider esterni.
- Connessione
- Funziona in assenza di connessione internet esterna (air-gapped o intranet protetta).
- Manutenzione
- Manutenzione hardware, aggiornamento dei pesi dei modelli e gestione dell’infrastruttura sono a carico dell’organizzazione.
AI in Cloud (API)
Accesso alle capacità dei modelli più potenti al mondo (es. Anthropic Claude, OpenAI, Google Gemini) tramite chiamate API crittografate, senza necessità di acquistare hardware proprietario.
- Hardware
- Nessun requisito di calcolo locale; l’infrastruttura di inferenza è gestita integralmente dal cloud provider.
- Riservatezza
- I dati transitano via internet su canali HTTPS cifrati; si adottano contratti aziendali con clausole esplicite di non-addestramento (Zero Data Retention / Enterprise DPA).
- Connessione
- Richiede connessione internet costante e affidabile per l’inoltro delle richieste e la ricezione degli output.
- Manutenzione
- Manutenzione minima; aggiornamenti e disponibilità dei modelli sono gestiti dal fornitore del servizio.
Architettura Ibrida
Una combinazione su misura: i dati sensibili, le anagrafiche e i documenti critici vengono elaborati e filtrati in locale, mentre per compiti generici ad alta complessità si ricorre a chiamate cloud opportunamente anonimizzate.
- Hardware
- Hardware locale moderato per l’elaborazione primaria, la vettorizzazione e l’anonimizzazione preventiva.
- Riservatezza
- I dati critici e le informazioni personali rimangono locali; solo estratti sanitizzati o quesiti generali raggiungono il cloud.
- Connessione
- La maggior parte delle funzioni base opera anche offline; le chiamate cloud si attivano solo su richiesta esplicita.
- Manutenzione
- Equilibrio tra controllo interno e flessibilità operativa esterna, gestito tramite logiche di routing intelligenti.
Quando ha senso ciascuna.
In locale
Modelli eseguiti su macchine o server dedicati interni all’azienda
- Documenti strettamente confidenziali o soggetti a rigidi vincoli di riservatezza
- Stabilimenti produttivi o ambienti con connessione internet instabile o assente
- Costi di inferenza prevedibili e indipendenti dal numero di token elaborati
La velocità di calcolo dipende dall’hardware a disposizione. Hardware, prestazioni e compatibilità vanno valutati analizzando le dimensioni dei modelli e il carico d’uso previsto.
In cloud
Modelli avanzati erogati tramite endpoint sicuri di grandi provider
- Attività che richiedono massima capacità di ragionamento logico o contesti documentali enormi
- Avvio rapido senza investimenti anticipati in macchine o schede grafiche dedicate
- Volumi di traffico variabili che richiedono scalabilità elastica immediata
Costi variabili in base al volume di token utilizzati. È fondamentale configurare opportunamente le impostazioni di privacy aziendale del fornitore scelto.
Ibrida
Il bilanciamento tra riservatezza locale e flessibilità cloud
- Aziende che vogliono la massima potenza analitica senza esporre dati sensibili di clienti o brevetti
- Percorsi di transizione graduale verso l’adozione dell’AI in azienda
- Ottimizzazione dei costi di calcolo locali e delle spese API
Richiede una progettazione attenta del gateway di routing per definire con precisione cosa può uscire dal perimetro locale e cosa deve rimanere confinato.
Valutiamo l’architettura giusta.
Hardware, modelli e costi dipendono dal carico reale. Partiamo da quello, con una call di 30 minuti.