Confronto · Infrastruttura AI
AI on-premise o in cloud: dove farla girare
Far girare gli agenti IA su server locali o su infrastruttura cloud: cosa cambia davvero per costi, controllo dei dati e conformita' GDPR.
In breve
Per la maggior parte delle PMI italiane la scelta giusta e' l'AI in cloud (modelli via API, nessun hardware da gestire): piu' veloce da avviare, meno costi fissi e conforme al GDPR se usi region europee e un DPA in ordine. Scegli invece l'AI on-premise (locale, sui tuoi server) solo in due casi: quando un vincolo contrattuale o normativo vieta ai dati di uscire dal tuo perimetro, oppure quando i volumi di inferenza sono cosi' alti e costanti da rendere il cloud piu' caro dell'hardware nel tempo. Nella pratica molte aziende adottano un modello ibrido: dati sensibili in locale, elaborazione generica in cloud.
Opzione A
AI on-premise (locale)
Modelli e agenti IA girano su server nel tuo perimetro (data center aziendale o hardware dedicato). I dati non escono dall'infrastruttura che controlli.
Pro
- +Controllo totale dei dati: nulla lascia il tuo perimetro
- +Utile quando contratti o normativa vietano l'uscita dei dati dall'azienda
- +Costo prevedibile a volumi molto alti e costanti
- +Nessuna dipendenza dalla connettivita' verso terzi per l'inferenza
Contro
- −Investimento iniziale alto in hardware (GPU) e setup
- −Serve competenza IT interna per gestione, aggiornamenti e sicurezza
- −I modelli open che puoi ospitare in locale sono spesso meno capaci dei modelli cloud di frontiera
- −Scalare significa comprare altro hardware, non alzare un limite
Ideale per
- Aziende con dati sotto vincoli contrattuali o settoriali stringenti (sanita', difesa, PA)
- Chi ha gia' un reparto IT strutturato e un data center
- Volumi di inferenza altissimi e continui
Opzione B
AI in cloud
Gli agenti girano su infrastruttura di un provider cloud, con modelli gestiti via API. Paghi a consumo o a canone, senza gestire hardware.
Pro
- +Avvio rapido: nessun hardware da comprare, primo agente live in poche settimane
- +Accesso ai modelli piu' capaci del momento, aggiornati dal provider
- +Scali su e giu' in base al carico, paghi quello che usi
- +GDPR-compliant se usi region europee, DPA art. 28 e nessun training sui tuoi dati
Contro
- −I dati passano da un fornitore terzo: serve un DPA solido e la scelta della region
- −Costo a consumo che puo' crescere con l'uso se non monitorato
- −Dipendenza dal provider e possibile lock-in se non progetti la portabilita'
- −Alcuni clienti o normative possono vietare l'elaborazione fuori dal perimetro
Ideale per
- PMI che vogliono partire in fretta senza investire in hardware
- Chi ha bisogno dei modelli piu' capaci e aggiornati
- Carichi variabili o in crescita
| Criterio | AI on-premise (locale) | AI in cloud |
|---|---|---|
| Tempo di avvio | Settimane/mesi (hardware + setup) | Poche settimane (primo agente live in 4) |
| Costo iniziale | Alto (GPU, data center) | Basso (nessun hardware) |
| Costo a regime | Prevedibile ad alti volumi | A consumo, cresce con l'uso |
| Controllo dei dati | Totale, dentro il perimetro | Presso il provider, con DPA e region UE |
| Capacita' dei modelli | Modelli open ospitabili in locale | Modelli di frontiera aggiornati |
| Scalabilita' | Compri hardware | Elastica, on demand |
Il verdetto
Non e' una scelta ideologica ma di vincoli concreti. Se non hai un obbligo contrattuale o normativo che impedisce ai dati di uscire dal tuo perimetro, il cloud con region europee, DPA art. 28 e nessun training sui tuoi dati e' quasi sempre piu' rapido, economico e capace: parti in settimane invece che in mesi. L'on-premise ha senso quando i dati sono davvero blindati (settori regolati, clausole che vietano l'esterno) o quando i volumi sono cosi' alti e costanti da ammortizzare l'hardware. In molti casi la risposta migliore e' ibrida: tieni in locale il dato sensibile e lasci al cloud l'elaborazione generica.
Domande frequenti
Quello che ci chiedono di solito.
Il cloud e' compatibile con il GDPR per una PMI italiana?
Quando conviene davvero l'on-premise?
Posso partire in cloud e passare on-premise dopo?
Un modello locale e' capace quanto ChatGPT o Claude?
Non sai quale scegliere per il tuo caso?
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