AI on-premise
Intelligenza artificiale sui server aziendali: prima la valutazione, poi l'hardware.
Un progetto on-premise comporta investimento, competenze e tempi. Prima di chiedere preventivi a chi vende server, conviene sapere quali casi d'uso lo giustificano e quale alternativa cloud stai scartando.
Richiedi una valutazione on-premiseQuello che ci si chiede davvero
- Abbiamo abbastanza uso dell'AI da giustificare un'infrastruttura?
- Quali modelli possiamo eseguire e su che hardware?
- Chi gestisce aggiornamenti, sicurezza e guasti?
- Esiste una soluzione intermedia, come un ambiente dedicato in cloud europeo?
Cosa cambia quando l'AI gira in sede
Con un servizio cloud ogni richiesta esce dalla rete aziendale. On-premise modello, documenti e registri restano su server che controlli tu.
Tre modi di usare l'AI in azienda
Non esiste la scelta giusta per tutti: cambia chi investe, chi gestisce e dove passano i dati.
| Servizio cloud | Ambiente dedicato | On-premise | |
|---|---|---|---|
| Investimento iniziale | Servizio cloud:Nessuno: si paga a consumo o per utente | Ambiente dedicato:Basso: un canone per l'infrastruttura | On-premise:Alto: server con GPU, installazione, configurazione |
| Costi ricorrenti | Servizio cloud:Crescono con persone e volumi | Ambiente dedicato:Canone fisso, più eventuale consumo | On-premise:Energia, manutenzione, assistenza |
| Modelli disponibili | Servizio cloud:I più avanzati dei grandi fornitori | Ambiente dedicato:Modelli open-weight scelti da te | On-premise:Modelli open-weight scelti da te |
| Dove passano i dati | Servizio cloud:Nei data center del fornitore | Ambiente dedicato:Su un'infrastruttura riservata, nella region scelta | On-premise:Nella rete aziendale |
| Funziona senza Internet | Servizio cloud:No | Ambiente dedicato:No | On-premise:Sì, se serve |
| Chi lo gestisce | Servizio cloud:Il fornitore | Ambiente dedicato:Il fornitore l'infrastruttura, voi o un partner il resto | On-premise:Voi o un partner tecnico |
Spesso la risposta è ibrida: in sede i casi d'uso più riservati o più usati, in cloud quelli che richiedono i modelli più avanzati.
Cosa serve per partire
Un progetto on-premise riuscito non parte dall'hardware, ma da questi sei punti.
Casi d'uso chiari
Quali attività, quante persone, quanto spesso. Senza questi dati il dimensionamento è un'ipotesi.
Hardware sul carico reale
La memoria delle GPU decide quali modelli girano; il numero di utenti contemporanei decide quante ne servono.
Software di inferenza e interfaccia
Un server che esegue il modello, una chat per le persone e, se serve, il collegamento ai documenti.
Accessi e registri
Login con gli account aziendali, permessi per ruolo, registri di chi usa cosa.
Chi lo mantiene
Aggiornamenti di modelli e software, sicurezza, monitoraggio, guasti: va deciso prima, non dopo.
Una prova prima dell'acquisto
Un pilota su un gruppo ristretto, con dati reali, prima di comprare tutto.
Come si arriva all'AI in sede
Quattro passaggi. Ci si può fermare dopo ognuno, anche per scegliere il cloud.
Passo 1
Valutazione
Casi d'uso, dati coinvolti, volumi e vincoli di riservatezza.
Passo 2
Prova sui modelli
Test di modelli open-weight sui vostri casi, su hardware a noleggio o in un ambiente dedicato, prima di acquistare.
Passo 3
Dimensionamento e fornitori
Hardware, software e partner tecnici scelti sul carico misurato, con i costi su più anni.
Passo 4
Pilota ed estensione
Installazione, un reparto pilota, poi l'estensione con regole e formazione.
Cosa valutiamo insieme
- 1Casi d'uso prioritari e volumi attesi
- 2Requisiti di riservatezza e vincoli di rete
- 3Confronto dei costi su 3 anni tra cloud, ambiente dedicato e on-premise
- 4Competenze interne e partner tecnici necessari
Cosa è giusto sapere prima
- I modelli eseguibili in locale non sono i modelli proprietari più avanzati.
- L'infrastruttura va mantenuta: non è un acquisto una tantum.
- Per un uso modesto dell'AI il cloud resta più conveniente.
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Domande frequenti
Serve un data center per l'AI on-premise?
Non necessariamente: dipende da modelli, numero di utenti e carichi. Il dimensionamento si fa partendo dai casi d'uso e va verificato con prove, non stimato a priori.
Quanto tempo richiede un progetto on-premise?
Dipende da approvvigionamento hardware, integrazioni e test. In fase di assessment si costruisce un calendario realistico per il tuo caso.
Quali modelli si possono usare in locale?
Modelli open-weight, cioè con i pesi scaricabili, di famiglie come Llama, Mistral, Qwen, Gemma o gpt-oss. Le licenze sono diverse tra loro: l'uso commerciale va verificato modello per modello.
Si può provare prima di comprare i server?
Sì, ed è consigliabile: si provano i modelli sui vostri casi d'uso con GPU a noleggio o in un ambiente dedicato, e si acquista solo dopo aver misurato qualità e carico.
L'AI on-premise funziona senza Internet?
Sì, se modello e software sono installati in sede. Gli aggiornamenti si fanno in modo pianificato, scaricandoli e verificandoli prima di installarli.
Valutazione
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Poche domande per capire il tuo punto di partenza. Servono a preparare la prima conversazione, non a riempire una lista di vendita.