Blog · 24 settembre 2026 · 6 min di lettura
AI on-premise o cloud: 7 domande da farsi prima di scegliere
"Meglio un'AI in azienda o ChatGPT?" è la domanda che ci fanno più spesso. La risposta dipende da poche cose concrete. Ecco le sette domande che facciamo ai clienti prima di proporre qualsiasi soluzione.
In breve: l'AI on-premise conviene quando si lavora con dati riservati, quando molte persone la useranno ogni giorno e quando si vuole un costo prevedibile senza canoni per utente. Il cloud conviene per usi occasionali, per compiti che richiedono i modelli più potenti e quando non si vuole gestire hardware. Molte aziende usano entrambe: locale per i dati sensibili, cloud per il resto.
Le 7 domande
- Che dati metteremo nell'AI? Contratti, dati di clienti e dipendenti, progetti, ricette, codice sorgente: se sono riservati, tenerli in azienda semplifica GDPR, accordi di riservatezza e rischi.
- Quante persone la useranno, e quanto spesso? Con un servizio cloud si paga di solito per utente o a consumo; con l'AI locale l'hardware si paga una volta, a prescindere da quante domande si fanno.
- Per quali compiti? Scrittura, riassunti, domande sui documenti, estrazione di dati: i modelli locali li gestiscono bene. Ragionamenti molto complessi o ricerche sul web restano il punto forte dei grandi modelli cloud.
- Dobbiamo collegarla ai nostri programmi? Un'AI locale si integra con gestionali, cartelle condivise e automazioni senza far uscire i dati dalla rete aziendale.
- Chi la gestirà? Un'AI locale va aggiornata, sottoposta a backup e protetta. Serve qualcuno in casa o un fornitore che se ne occupi.
- Abbiamo bisogno che funzioni senza internet? L'AI locale continua a funzionare anche con la connessione lenta o assente.
- Come formeremo il personale? Con l'AI Act le aziende devono adottare misure per sostenere l'alfabetizzazione sull'AI di chi la usa, qualunque soluzione scelgano.
Come leggere le risposte
| Se... | Allora conviene |
|---|---|
| I dati sono riservati e l'uso è quotidiano | AI on-premise |
| L'uso è occasionale e i dati non sono sensibili | Servizio cloud |
| Ci sono sia dati riservati sia compiti molto complessi | Entrambe, con regole chiare su cosa va dove |
| Non sai ancora quanto verrà usata | Una prova locale su hardware esistente, poi si decide |
Un modo semplice per decidere: provare
Invece di decidere sulla carta, si può fare una prova: installare un modello open su un computer già presente, farlo usare a due o tre colleghi per un paio di settimane e misurare cosa funziona. La guida passo passo spiega come.
Per i costi dell'hardware e dell'installazione trovi i numeri nella guida ai costi dell'AI locale.
Quando conviene farsi aiutare
Vuoi tutto in un PDF da stampare o girare ai colleghi? Scarica gratis la guida completa: hardware, modelli, installazione, sicurezza e checklist in 20 punti.
Una prova su un computer si fa in un pomeriggio. Portarla in produzione per un'azienda è un altro lavoro: account e permessi per reparto, accesso sicuro da remoto, backup, aggiornamenti, collegamento ai gestionali e formazione del personale (utile anche per l'AI Act).
Se la prova ti ha convinto e vuoi un'installazione affidabile, scrivici: partiamo da quello che hai già provato. La consulenza Dabryx parte da €100 l'ora.
Domande frequenti
Cosa vuol dire AI on-premise?
Vuol dire che il modello di intelligenza artificiale è installato su hardware dell'azienda, nei suoi locali o in un data center da lei controllato, invece che usato come servizio cloud di un fornitore.
L'AI on-premise è più sicura del cloud?
Elimina l'invio dei dati a un fornitore AI esterno, che è il rischio principale. Ma la sicurezza dipende anche da come è installata: accessi, aggiornamenti, backup e nessuna esposizione diretta su internet.
Si possono usare insieme AI locale e ChatGPT?
Sì, ed è una scelta frequente: AI locale per i documenti e i dati riservati, servizi cloud per attività senza informazioni sensibili. Servono regole chiare e comunicate al personale.
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Raccontaci quante persone useranno l'AI e per cosa: ti diciamo quale configurazione serve.
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