Dati e infrastruttura

AI on-premise

AI on-premise significa eseguire modelli e applicazioni di intelligenza artificiale su infrastrutture controllate direttamente dall’azienda, invece di dipendere soltanto da servizi cloud esterni.

Record
AX-009
Categoria
Dati e infrastruttura
Aggiornato
Sinonimi
AI locale, intelligenza artificiale on premise, private AI

Che cos’è AI on-premise e come funziona?

L’infrastruttura può trovarsi fisicamente in azienda oppure in un ambiente dedicato amministrato per suo conto. L’obiettivo è aumentare il controllo su dati, accessi, disponibilità e aggiornamenti.

Non è sempre la scelta migliore. Richiede hardware, competenze operative, monitoraggio e una valutazione realistica delle prestazioni necessarie.

Esempio di AI on-premise in azienda

Un’impresa manifatturiera utilizza un assistente sui manuali tecnici senza inviare i documenti a provider esterni. Il modello e l’indice documentale vengono eseguiti su un server dedicato accessibile soltanto dalla rete aziendale.

Quando può essere utile

  • documenti tecnici riservati
  • ambienti con connettività limitata
  • requisiti di sovranità e controllo
  • carichi prevedibili e continuativi
  • integrazione con sistemi interni non esposti

Quando fare attenzione

  • assenza di competenze per gestire il sistema
  • carichi molto variabili senza capacità adeguata
  • aspettativa di avere sempre il modello più potente
  • progetto senza costi di manutenzione e aggiornamento

AI on-premise e cloud: quale scegliere?

Il cloud riduce il tempo di avvio e offre modelli potenti a consumo. L’on-premise offre maggiore controllo ma richiede gestione. Molte aziende usano un’architettura ibrida.

Cosa può realizzare Agentix con AI on-premise

In un progetto on-premise si dimensiona prima il carico: quanti utenti contemporanei, quanti documenti, quali tempi di risposta sono accettabili. Da questi numeri dipendono la scelta di un modello open-weight di dimensione adeguata e quella dell’hardware, GPU comprese, da installare nella sala server dell’azienda o in un server dedicato sotto il suo controllo.

Installiamo modello, indice documentale e applicazione in container, senza chiamate verso servizi esterni, con monitoraggio di GPU, memoria e code di richiesta. Il piano comprende anche la manutenzione: come sostituire il modello con una versione più recente, verificandola sugli stessi test, senza interrompere il servizio a chi lo usa ogni giorno.

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Domande frequenti su AI on-premise

L’AI on-premise funziona senza internet?

Può funzionare senza internet se modello, applicazione e fonti dati sono installati localmente. Aggiornamenti e assistenza vanno comunque pianificati.

Serve una GPU?

Dipende dal modello, dal numero di utenti e dalla velocità richiesta. Alcuni casi funzionano con risorse contenute, altri richiedono GPU dedicate.

Dal concetto all’applicazione

Vuoi applicare AI on-premise nella tua azienda?

Partiamo dal processo, dai dati disponibili e dal risultato atteso per definire un primo progetto concreto.