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L’intelligenza artificiale in azienda non è più una sperimentazione: è una scelta operativa.

Ma quando si valuta l’introduzione dell’AI nei processi aziendali, la domanda più concreta è sempre la stessa: quanto costa davvero?

La risposta dipende soprattutto da una decisione iniziale: utilizzare soluzioni AI in cloud oppure adottare un’infrastruttura locale, on-premise.

AI cloud: costo basso all’ingresso, variabile nel tempo

Le soluzioni AI basate su cloud sono spesso la scelta più semplice per iniziare.

Vantaggi iniziali

• Nessun investimento hardware iniziale
• Attivazione rapida
• Modelli sempre aggiornati
• Scalabilità automatica

Questo rende il cloud adatto a test, prototipi e utilizzi occasionali.

Il costo reale nel tempo

Il punto critico emerge quando l’AI diventa uno strumento utilizzato ogni giorno.

Le piattaforme cloud sono generalmente basate su costi variabili legati a:

• numero di richieste
• token utilizzati
• volume dei documenti elaborati
• numero di utenti attivi
• storage e trasferimento dati

In uno scenario aziendale reale, il costo può quindi crescere rapidamente e diventare meno prevedibile.

AI in locale: investimento iniziale, costo stabile

L’approccio on-premise segue una logica diversa: l’intelligenza artificiale viene eseguita direttamente sull’infrastruttura aziendale.

Costi principali

• hardware dedicato, come workstation o server con GPU
• installazione e configurazione della piattaforma
• eventuale integrazione con sistemi e documenti aziendali
• manutenzione e aggiornamenti

Il costo iniziale è normalmente più alto rispetto a una soluzione cloud, ma il vantaggio è la stabilità nel tempo.

Una volta attiva, l’infrastruttura locale non genera costi per ogni richiesta o documento analizzato.

Cloud vs locale: confronto diretto

Il vero punto: non è solo una questione di prezzo

Molte aziende scelgono il cloud perché è più semplice da avviare. Tuttavia, quando l’AI entra nei processi operativi, diventano centrali altri fattori:

• protezione dei dati aziendali
• conformità normativa
• continuità operativa
• controllo sui costi
• indipendenza da piattaforme esterne

In questi scenari, il modello locale può diventare più sostenibile e più sicuro nel medio periodo.

Quando conviene il cloud

Il cloud può essere una scelta sensata quando l’obiettivo è sperimentare rapidamente o validare un’idea.

• fase iniziale di test
• utilizzo occasionale
• team molto piccoli
• dati non sensibili
• assenza di requisiti specifici di controllo o compliance

Quando conviene l’AI in locale

L’AI in locale diventa particolarmente interessante quando l’utilizzo è continuativo e riguarda documenti o informazioni aziendali riservate.

• analisi quotidiana di documenti aziendali
• gestione di dati sensibili o riservati
• più utenti attivi
• integrazione nei processi interni
• necessità di controllo completo sull’infrastruttura

In questi casi, l’investimento iniziale può essere compensato dalla maggiore prevedibilità dei costi e dal controllo sui dati.

AI documentale: dove si vede davvero la differenza

Uno degli ambiti più concreti è l’analisi dei documenti aziendali.

Con una soluzione cloud, ogni documento elaborato e ogni richiesta possono contribuire al costo complessivo del servizio.

Con una soluzione locale, invece, i documenti vengono elaborati all’interno dell’infrastruttura aziendale, senza invio a servizi esterni e senza costi variabili legati al numero di richieste.

Esempi di utilizzo

• analisi di contratti
• ricerca di informazioni in manuali tecnici
• interrogazione di policy interne
• sintesi di report aziendali
• supporto alla gestione documentale

Il ruolo di E17® NEXUS

E17® NEXUS nasce per portare l’intelligenza artificiale direttamente all’interno dell’infrastruttura aziendale.

La piattaforma permette di analizzare documenti, interrogare dati interni e ottenere risposte contestuali mantenendo il controllo sulle informazioni.

E17® NEXUS supporta modelli diversi in base all’hardware disponibile e al caso d’uso, tra cui Gemma 3, Gemma 4, MedGemma e TranslateGemma.

Questo consente di adottare un approccio graduale: partire da configurazioni accessibili e scalare verso modelli più avanzati quando le esigenze aumentano.

Conclusione

Il costo dell’AI in azienda non si misura solo con il prezzo mensile di un servizio.

La scelta tra cloud e locale riguarda anche controllo, sicurezza, prevedibilità e continuità operativa.

Il cloud può essere utile per iniziare rapidamente, ma quando l’AI diventa parte dei processi aziendali, l’approccio locale può offrire un vantaggio concreto in termini di costi, sicurezza e controllo.

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