In un’epoca dove ChatGpt è diventato sinonimo di Ai generativa, molte pmi si interrogano sulla possibilità di portare queste tecnologie “in casa”. La scelta tra servizi cloud e installazioni on-premise (sul posto) rappresenta un crocevia strategico per ogni azienda che vuole sfruttare il potenziale dell’Ai.
Il dilemma ricorda la scelta tra un dipendente in sede o un consulente esterno. Il consulente, come ChatGpt, offre disponibilità immediata e competenza elevata, con un costo orario fisso. Tuttavia, l’utilizzo di servizi esterni spesso si scontra con le policy di sicurezza aziendale. Molte organizzazioni, specialmente in settori regolamentati, richiedono che i dati sensibili rimangano all’interno del perimetro aziendale. È come avere un brillante consulente che può lavorare solo in una sala riunioni pubblica, quando invece alcune conversazioni richiedono la privacy dell’ufficio.
Nel panorama dei modelli linguistici, la scala delle capacità si articola su tre livelli principali, ognuno con caratteristiche distintive. I modelli 7-13B operano come un brillante neolaureato: gestiscono efficacemente compiti base come la risposta a quesiti sulla documentazione tecnica, la gestione della corrispondenza con i clienti, la catalogazione e sintesi documentale, e la traduzione di testi generici non specialistici. Salendo di livello, i modelli 30-35B si comportano come un professionista con cinque anni di esperienza sul campo. Le loro competenze si estendono all’analisi approfondita di contratti complessi, alla scrittura di codice corredata da spiegazioni dettagliate, alla generazione di report tecnici accurati e alla gestione di traduzioni tecniche specialistiche. Al vertice troviamo i modelli 70B, paragonabili a un senior consultant multidisciplinare. Questi modelli eccellono nella risoluzione di problemi complessi che richiedono più passaggi, nell’analisi di big data con produzione di insights sofisticati, nella generazione di documentazione tecnica altamente specialistica e nel supporto alle decisioni strategiche attraverso analisi approfondite.
Un aspetto cruciale nella scelta della configurazione on-premise riguarda il numero di utenti che possono utilizzare simultaneamente il sistema. Come in una rete aziendale, più utenti contemporanei richiedono maggiori risorse e influenzano le prestazioni complessive. La configurazione entry-level, basata su modelli 7B-13B, supporta da tre a cinque utenti contemporanei con una latenza contenuta tra uno e due secondi per risposta. L’investimento richiesto si attesta sui 740 dollari, rendendola una soluzione ideale per piccoli team o progetti pilota. La configurazione media, che utilizza modelli 30B-35B, gestisce due o tre utenti simultanei con una latenza di due-tre secondi. Con un costo di 1.160 dollari, rappresenta un buon compromesso tra prestazioni e investimento per team di medie dimensioni. La soluzione high-end, basata su modelli 70B, è ottimizzata per uno-due utenti concorrenti con una latenza di tre-quattro secondi. L’investimento di 3.450 dollari la rende adatta a utilizzi specialistici dove la qualità delle risposte è prioritaria rispetto al numero di utenti.
Per scalare oltre questi limiti, le aziende possono considerare configurazioni multiple in parallelo o soluzioni ibride. Ogni macchina aggiuntiva aumenta linearmente la capacità di utenti concorrenti, permettendo una crescita modulare in base alle esigenze aziendali. Le tecniche di ottimizzazione come LoRA e QLoRA possono migliorare questi numeri del 20-30%, offrendo un modo efficace per aumentare le prestazioni senza investimenti hardware aggiuntivi. L’ottimizzazione di questi modelli rappresenta un aspetto fondamentale. Attraverso tecniche come LoRA e QLoRA, paragonabili a un tuning professionale, anche i modelli base possono raggiungere prestazioni eccezionali. Questo processo richiede un investimento contenuto, tra 500 e 2.000 euro per il training, con tempi rapidi di 2-8 ore e un miglioramento delle prestazioni fino al 30%.
Quando parliamo di modelli AI di fascia alta, il confronto economico tra soluzioni on-premise e cloud rivela scenari interessanti. Un modello 70B installato localmente richiede un investimento iniziale di 3.450 euro per l’hardware, più circa 650 euro annui per energia e manutenzione. In cinque anni, considerando i costi operativi, l’investimento totale si avvicina ai 6.100 euro. ChatGpt Team, con la sua tariffa di 25 euro per utente al mese, comporta una spesa di 600 euro annui per due utenti, totalizzando 3.000 euro in cinque anni. I numeri sembrano favorire la soluzione cloud, ma l’equazione cambia significativamente quando entrano in gioco fattori non monetari.
La privacy dei dati rappresenta il primo discriminante. Un LLM on-premise mantiene tutte le informazioni all’interno del perimetro aziendale, aspetto cruciale per settori regolamentati o aziende con dati sensibili. La personalizzazione costituisce il secondo vantaggio: il modello può essere ottimizzato specificamente per il dominio aziendale, migliorando progressivamente le sue performance in base all’utilizzo reale. L’integrazione con i sistemi proprietari e la garanzia di operatività anche in assenza di connettività rappresentano ulteriori vantaggi tangibili, difficili da quantificare economicamente ma strategicamente rilevanti.
La decisione finale dovrebbe quindi basarsi non solo sul puro calcolo finanziario, che favorisce la soluzione cloud, ma sulla valutazione complessiva delle esigenze aziendali in termini di controllo, personalizzazione e integrazione. In questo contesto, il maggior investimento richiesto dalla soluzione on-premise può rappresentare il prezzo dell’indipendenza tecnologica e della personalizzazione spinta.
L’adozione on-premise risulta particolarmente vantaggiosa in tre scenari principali.
Il primo riguarda la privacy dei dati, fondamentale per la gestione di documenti sensibili e know-how aziendale. Il secondo concerne i costi prevedibili, con un Roi misurabile e l’ammortamento dell’hardware. Il terzo si concentra sulla personalizzazione, permettendo l’addestramento su documenti aziendali e l’integrazione nei processi esistenti. Alcuni settori mostrano un potenziale particolarmente elevato per questa tecnologia. Gli studi legali necessitano di massima riservatezza, il settore manifatturiero richiede gestione specializzata della documentazione tecnica, la sanità deve proteggere i dati sensibili, mentre le software house beneficiano dell’integrazione continua nei processi di sviluppo.
La decisione tra cloud e on-premise non deve essere necessariamente esclusiva. Molte aziende optano per un approccio ibrido, utilizzando LLM locali per dati sensibili e processi core, mentre si affidano a servizi cloud per compiti generici. Il successo dell’implementazione dipende dalla chiara definizione degli obiettivi aziendali più che dalla potenza dell’hardware. Per prendere una decisione informata, i ceo dovrebbero valutare attentamente il volume dei dati sensibili da gestire, il budget mensile attualmente dedicato all’AI, le competenze tecniche interne disponibili, la criticità della latenza nelle risposte e la necessità di personalizzazione per il proprio business. Solo attraverso un’analisi accurata di questi fattori si può determinare il giusto equilibrio tra controllo interno e servizi esterni.
