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L’intelligenza artificiale offre oggi opportunità concrete per migliorare processi, analizzare documenti e velocizzare le decisioni. Ma di fronte alle molte soluzioni disponibili, una domanda resta centrale: quale AI scegliere per la propria azienda?

Non esiste una risposta unica. La scelta dipende da fattori operativi, tecnici e organizzativi. In questa guida vediamo come orientarsi in modo pratico, evitando errori comuni.

1. Parti dal problema, non dalla tecnologia

Il primo errore è partire dal modello AI invece che dal caso d’uso.

Chiediti:

• quali processi vuoi migliorare?
• dove perdi più tempo oggi?
• quali informazioni sono difficili da recuperare?

In molte aziende, il punto critico è la gestione dei documenti: contratti, report, manuali e procedure interne.

In questi casi, una soluzione AI documentale è spesso il punto di partenza più efficace.

2. Valuta il tipo di dati

Non tutti i dati sono uguali. La natura delle informazioni influenza direttamente la scelta dell’AI.

• Dati pubblici o generici: il cloud può essere sufficiente
• Dati aziendali interni: serve maggiore controllo
• Dati sensibili o riservati: l’AI in locale è spesso la scelta più sicura

Se l’AI deve lavorare su documenti aziendali, è fondamentale considerare dove questi dati vengono elaborati.

3. Cloud o locale: scegli in base all’utilizzo reale

Una delle decisioni principali riguarda l’architettura.

AI cloud

• attivazione immediata
• nessun hardware necessario
• costo variabile in base all’utilizzo

AI locale (on-premises)

• dati sempre all’interno dell’azienda
• costo stabile nel tempo
• maggiore controllo su sicurezza e accessi

Se l’AI viene utilizzata quotidianamente su documenti aziendali, l’approccio locale diventa spesso più sostenibile.

4. Considera l’hardware disponibile

L’AI in locale richiede risorse hardware adeguate, ma oggi non è più necessario avere infrastrutture complesse.

• configurazioni con 16 GB di VRAM permettono già un utilizzo efficace
• configurazioni con 32 GB consentono prestazioni più elevate e contesti più ampi

Questo permette anche alle PMI di adottare soluzioni AI senza investimenti proibitivi.

5. Modelli generalisti o specializzati?

Un altro aspetto importante è la scelta del modello.

• Modelli generalisti: adatti all’uso quotidiano e a task generici
• Modelli specializzati: ideali per domini specifici (documenti tecnici, contenuti clinici, traduzione)

In molti casi, la soluzione migliore è combinare entrambi: un modello generalista per le attività quotidiane e modelli specializzati per casi specifici.

6. Scalabilità e crescita nel tempo

L’AI non è un progetto statico. Le esigenze cambiano nel tempo.

È importante scegliere una soluzione che permetta di:

• partire con configurazioni semplici
• scalare con l’aumento dei dati e degli utenti
• integrare nuovi modelli senza cambiare piattaforma

Questo evita di dover riprogettare tutto dopo pochi mesi.

7. Facilità di utilizzo

Un sistema AI deve essere utilizzabile da chi lavora ogni giorno con i dati.

Interfacce semplici, integrazione con i documenti esistenti e tempi di risposta rapidi sono elementi fondamentali per l’adozione reale.

Un sistema complesso ma poco utilizzato non genera valore.

8. Sicurezza e controllo dei dati

Quando l’AI lavora su documenti aziendali, la sicurezza diventa centrale.

Valuta sempre:

• dove vengono elaborati i dati
• chi può accedere alle informazioni
• come vengono gestite le autorizzazioni

L’approccio locale offre il massimo controllo, mentre il cloud richiede una valutazione più attenta delle policy del provider.

Il ruolo di E17® NEXUS

E17® NEXUS è progettato per adattarsi a questi scenari, offrendo una piattaforma AI in locale per l’analisi dei documenti aziendali.

Consente di partire con configurazioni accessibili, utilizzare modelli diversi in base alle esigenze e mantenere il controllo completo sui dati.

La piattaforma integra funzionalità di analisi documentale, retrieval e generazione di risposte contestuali, rendendo i dati aziendali interrogabili in modo semplice.

Conclusione

Scegliere l’AI giusta per la propria azienda significa trovare il giusto equilibrio tra semplicità, costi, sicurezza e prestazioni.

Non si tratta solo di tecnologia, ma di adattare l’AI ai propri processi e ai propri dati.

Partire dai casi d’uso reali, valutare il tipo di dati e scegliere l’architettura più adatta sono i passaggi fondamentali per un’adozione efficace.

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