Dove stanno i dati?
Sorgente, persistenza, retention e perimetro.
Private AI & Local Inference
Non tutti i dati possono uscire. Non tutti i modelli devono stare fuori.
Progetto architetture IA in cui modelli, dati e applicazioni vengono collocati nel posto giusto: cloud pubblico, cloud privato, on-premise o ambienti locali, in base a rischio, budget, prestazioni e governance.
L’IA accelera. La visione sistemica governa.
La scelta di dove gira il modello è governance del dato.
IA privata non significa demonizzare gli LLM pubblici. Significa scegliere consapevolmente dove collocare dati, modelli e log in base a rischio e contesto.
Quando serve
- Dati riservati
- Documenti interni
- Contratti
- Dati sanitari o sensibili
- Codice sorgente
- Procedure operative
- Dati pubblica amministrazione
- Proprietà intellettuale
- Vincoli normativi
Opzioni architetturali
- LLM cloud pubblici
- API esterne controllate
- Modelli open source self-hosted
- Inferenza locale su GPU
- Server dedicati
- Cluster containerizzati
- RAG privato
- Ambienti air-gapped o semi-isolati
Domande corrette
Prima del tool viene l’architettura. La collocazione tecnica deve rispondere a domande verificabili.
Dove gira il modello?
Cloud, privato, on-premise, GPU locale o ibrido.
Cosa viene loggato?
Prompt, output, embedding, metadati e accessi.
Chi può accedere?
Ruoli, policy, audit e isolamento.
Quanto costa l’inferenza?
GPU, API, latenza, throughput e manutenzione.
Quali output vanno verificati?
Gate tecnici prima di automazioni o decisioni operative.
Output
Artefatti concreti per rendere controllabile un sistema IA.
- Architettura IA privata
- Proof of concept
- RAG interno
- Sistema documentale conversazionale
- Infrastruttura LLM locale
- Deploy containerizzato
- Policy di accesso
- Documentazione tecnica
Valuta una soluzione IA privata
Dati, modelli e applicazioni devono stare nel posto giusto. Partiamo dal rischio e dal contesto.