AI on-premise vs cloud: come scegliere

Portare l'AI in locale può dare più controllo sul percorso dei dati, sull'ambiente di esecuzione e sulla disponibilità del sistema. Ma introduce anche hardware, aggiornamenti, monitoraggio, sicurezza e capacità operative da gestire.

Il cloud riduce molta di questa complessità e rende facile accedere a modelli molto capaci. In cambio, l'azienda dipende da un servizio esterno e deve progettare con attenzione il trattamento dei dati.

Un deployment locale è interessante quando dati o documenti non devono lasciare un perimetro definito, quando la latenza deve essere prevedibile, quando serve operare offline o quando il workload è abbastanza stabile da giustificare un'infrastruttura dedicata.

Se i carichi sono irregolari, cambiano spesso o richiedono modelli molto grandi, il cloud può essere la scelta più efficiente. È anche utile durante la fase di scoperta, quando non sappiamo ancora quale workload meriti una infrastruttura dedicata.

L'architettura può anche essere ibrida: non serve scegliere una categoria una volta per tutte.

Una decisione utile parte da quattro domande: quali dati entrano, quali dati escono, quale capacità serve e quale livello di dipendenza esterna è accettabile.

Solo dopo ha senso confrontare costi, hardware, API e modelli.