AI privata: come portare l’intelligenza artificiale sui tuoi dati e nel tuo cloud
Come portare l’intelligenza artificiale in azienda senza rinunciare al controllo sui dati, alla sicurezza e alla possibilità di personalizzare i modelli? In questo webinar Andrea Bosio di AIAbility e Vittorino Aprile di Critical Case presentano un approccio alternativo all’utilizzo dei grandi servizi AI pubblici: modelli open installati e gestiti all’interno di un’infrastruttura cloud privata. Un confronto concreto su modelli open e proprietari, privacy, costi, scalabilità, cybersecurity, fine tuning e infrastrutture GPU, con l’obiettivo di capire come costruire soluzioni AI realmente integrate nei processi e nei dati aziendali.
25 min
Cosa imparerai
- Come identificare un caso d'uso AI realmente utile per l'azienda
- Qual è la differenza tra modelli AI open e modelli proprietari
- Quando conviene utilizzare un modello open in private cloud
- Come aumentare controllo e privacy sui dati aziendali
- Come valutare costi, scalabilità e performance di una soluzione AI
- Perché fine tuning e personalizzazione sono importanti nei progetti enterprise
- Come funziona un'infrastruttura AI privata basata su GPU
- Come gestire il ciclo di vita dei modelli con approcci MLOps
- Come integrare cloud, dati e modelli in un'unica architettura AI
- Quando utilizzare un'architettura ibrida tra infrastruttura privata e servizi esterni
Descrizione
L'AI aziendale non deve necessariamente vivere nel cloud di qualcun altro
L'intelligenza artificiale sta entrando rapidamente nei processi aziendali, ma insieme alle opportunità emergono nuove domande:
- Dove finiscono i dati utilizzati dai modelli?
- Quanto è possibile personalizzare una soluzione AI?
- Come si controllano costi, sicurezza e scalabilità?
- È sempre necessario utilizzare servizi AI proprietari?
- Quando conviene invece adottare un modello open in un cloud privato?
In questo webinar Andrea Bosio di AIAbility e Vittorino Aprile di Critical Case affrontano questi temi partendo da un principio semplice:
la tua intelligenza artificiale, sui tuoi dati, nel tuo cloud.
Dal problema aziendale alla soluzione AI
Un progetto AI efficace non parte dalla tecnologia, ma dall'identificazione del problema.
Occorre comprendere:
- quale processo si vuole migliorare;
- quali dati sono disponibili;
- quali rischi devono essere gestiti;
- quale modello è più adatto;
- quale infrastruttura è necessaria;
- come misurare il valore generato.
Da questo incontro tra problema e soluzione nasce un progetto AI realmente personalizzato.
Modelli open o modelli proprietari?
Il webinar mette a confronto due approcci.
I modelli proprietari come ChatGPT o Gemini offrono elevate performance, aggiornamenti continui e un ecosistema molto maturo.
I modelli open, invece, possono offrire:
- maggiore controllo sui dati;
- maggiore personalizzazione;
- possibilità di fine tuning;
- deployment in ambienti privati;
- costi più prevedibili in determinati scenari;
- maggiore indipendenza dal provider.
La scelta non è ideologica: dipende dal caso d'uso e può anche portare a configurazioni ibride.
AIAbility: AI privata e personalizzabile
AIAbility nasce proprio per rispondere a questa esigenza.
La proposta combina modelli open con un'infrastruttura di private cloud, mettendo a disposizione:
- model hub;
- strumenti di fine tuning;
- MLOps;
- prompt engineering;
- prompt library;
- gestione del ciclo di vita dei modelli;
- infrastrutture GPU;
- sicurezza;
- scalabilità;
- controllo dei costi.
Perché il private cloud conta
Il private cloud consente di sapere dove risiedono i dati, come vengono gestiti e quali risorse infrastrutturali vengono utilizzate.
Nel modello presentato nel webinar, i dati possono essere ospitati in data center localizzati in Italia, con infrastrutture pensate per garantire:
- data residency;
- sicurezza;
- compliance;
- scalabilità;
- gestione delle GPU;
- controllo dell'infrastruttura;
- supporto operativo continuativo.
AI e infrastruttura devono evolvere insieme
Una soluzione AI realmente aziendale richiede molto più di un semplice accesso a un modello.
Richiede un'architettura in grado di mettere insieme:
dati + modelli + cloud + sicurezza + governance + processi aziendali.
Ed è proprio in questo spazio che nasce la collaborazione tra AIAbility e Critical Case.
Guarda il webinar e scopri come progettare una soluzione AI privata, sicura e personalizzata sulle esigenze della tua azienda.
Relatori
- AB
Andrea Bosio
AI Evangelist · Aiability
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