AI privata e cloud. Sotto il vostro controllo.
Pacchetti LLM on-premise e privati (DB vettoriale + RAG), più architetture cloud AWS e CI/CD quando il prodotto ha bisogno di un'infrastruttura solida. I dati sensibili restano nella vostra rete, i sistemi restano affidabili.
Perché Cloud e Private AI?
Il caso aziendale per un'implementazione AI locale e sicura
Proteggete i dati sensibili
Documenti, dati dei clienti e proprietà intellettuale non lasciano mai la vostra rete. Piena sovranità sui dati e conformità.
Costi prevedibili
Niente costi a consumo per ogni chiamata API: le spese variabili restano basse anche quando l'uso cresce in tutta l'organizzazione.
Prestazioni veloci e affidabili
Latenza ridotta per i flussi di lavoro interni e pieno controllo su disponibilità e requisiti di conformità.
ROI concreto
PMI e aziende di medie dimensioni hanno bisogno di installazioni sicure e governabili per trasformare i progetti pilota in valore reale.
Controllo completo
Nessun vendor lock-in. Scegliete qualsiasi modello open-source, personalizzatelo liberamente e decidete voi quando aggiornarlo, senza dipendenze esterne.
Conformità normativa
Rispettate i requisiti di settore (GDPR, HIPAA, NIS2) con controlli sulla residenza dei dati e audit trail completi integrati.
Cosa sviluppiamo
Componenti di piattaforma AI privata, più cloud e DevOps quando servono entrambi
Selezione dell'LLM su misura
Scelta e personalizzazione del modello open-source più adatto al vostro caso d'uso: selezioniamo il migliore per accuratezza ed efficienza.
Database vettoriale + RAG
Accesso privato e sempre aggiornato alla conoscenza aziendale, con un livello di retrieval sui vostri documenti e sulle vostre fonti dati.
Connettori ai sistemi
Connettori verso CRM, ERP, cartelle condivise e ticketing, così l'AI privata può leggere e agire dentro gli strumenti che già usate.
Installazione sicura
Installazione su server standard o appliance di classe NVIDIA DGX, con controlli di rete e di accesso completi.
Fine-tuning e ottimizzazione
Fine-tuning mirato o prompt engineering solo dove serve, e solo se è davvero la strada migliore per il vostro caso d'uso.
Cloud e DevOps
Architettura AWS, CI/CD, container e controllo dei costi quando l'AI privata affianca applicazioni in produzione che devono restare sempre attive.
Consegna completa
Documentazione, interfaccia di amministrazione e formazione completa per il vostro personale, per gestire il sistema in autonomia.
Come Funziona
Il nostro processo in tre fasi per l'implementazione
Analisi e progettazione
Mappiamo flussi di lavoro, fonti dati ed esigenze di conformità, e individuiamo l'approccio AI migliore per i vostri processi.
Sviluppo e pilota
Assembliamo modello, database vettoriale, RAG e connettori, eseguiamo un pilota con dati aziendali reali e ne validiamo le prestazioni.
Rilascio e gestione
Installazione on-premise con controlli di accesso, monitoraggio, backup e aggiornamenti gestiti opzionali.
Architettura Tecnica
AI privata: runtime LLM aperto (containerizzato), DB vettoriale, orchestrazione RAG, connettori ai sistemi interni con controlli di accesso, monitoraggio e audit. Cloud: architetture AWS, CI/CD, container, infrastructure-as-code e controllo costi. Per pipeline di agenti e tooling MCP custom, vedi Agenti AI e Automazione.
Sicurezza e Conformità
Isolamento di rete
I dati non lasciano mai la vostra rete, a meno che non lo decidiate voi. Per la massima sicurezza è disponibile anche l'installazione air-gapped (offline).
Controllo accessi e crittografia
Log di audit, controllo degli accessi basato sui ruoli e crittografia hardware opzionale (HSM/TME) per le operazioni sensibili.
Conformità normativa
Gestione dei dati in linea con il GDPR e con i requisiti di residenza, con audit trail completi.
Integrazione enterprise
Autenticazione aziendale integrata (LDAP/AD SSO) e dashboard di monitoraggio complete.
Tempistiche & Ciclo di Sviluppo
- Valutazione1–2 settimane
- Costruzione pilota3–6 settimane
- Lancio in produzione2–6 settimane dopo l'approvazione del pilota
Pacchetti
Opzioni di implementazione personalizzabili per ogni dimensione aziendale
Starter (pilota)
Selezione del modello + un connettore + dataset pilota. Risultato: un pilota funzionante nel vostro ambiente, con metriche di prestazione.
Parliamo di questo pacchettoBusiness (produzione)
Database vettoriale completo, RAG, 3 connettori, interfaccia di amministrazione, SLA e 6 mesi di supporto. Un'installazione completa, pronta per la produzione.
Parliamo di questo pacchettoEnterprise (DGX/air-gapped)
Installazione DGX validata, HSM, connettori rinforzati, installazione in sede e 12 mesi di servizio gestito con supporto dedicato.
Parliamo di questo pacchettoDomande Frequenti
Cos'è l'AI on-premise per aziende e quando conviene?
È un modello linguistico installato sui vostri server, quindi documenti e dati dei clienti restano nella vostra rete. Le API cloud vanno bene per attività pubbliche a basso volume; l'AI on-premise conviene quando ci sono dati sensibili, obblighi come GDPR o NIS2, oppure un uso interno intenso e costante.
Quanto costa un LLM privato?
Dipende da hardware, numero di connettori e livello di supporto. Per questo lavoriamo a pacchetti: si parte da un pilota (Starter) per verificare i risultati con poco rischio, e si passa alla produzione solo dopo. Trovate i tre livelli nella sezione Pacchetti di questa pagina; scriveteci per un preventivo sul vostro caso.
Vi occupate anche di cloud AWS e DevOps?
Sì. Realizziamo sistemi LLM/RAG privati e l'architettura cloud che li circonda (CI/CD, controllo dei costi, affidabilità) quando il vostro prodotto ha bisogno di entrambi.
È necessario fare fine-tuning dei modelli sul nostro settore?
Spesso no. RAG e prompt ben progettati di solito bastano. Il fine-tuning ha senso solo quando il ritorno sull'investimento è chiaro.
E i costi continuativi rispetto alle API cloud?
Con un uso interno costante, l'on-premise rende spesso i costi più prevedibili. Vi aiutiamo a confrontare il costo totale in base ai vostri volumi e ai requisiti di conformità.
Potete integrarvi con CRM, ERP e file system?
Sì. Realizziamo connettori con controlli di accesso, così il sistema legge e agisce dentro gli strumenti che già usate.
Cercate pipeline di agenti o tooling MCP?
Consultate Agenti AI e Automazione (/it/agenti-ai/) per pipeline di agenti e server MCP. Questa pagina riguarda piattaforme di AI privata e infrastruttura cloud; molti progetti le combinano.
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