AI On-Premise
AI On-Premise significa eseguire modello, retrieval e archivio documentale entro l’infrastruttura dell’organizzazione, invece che su un servizio cloud di terzi. È la scelta di deployment quando la residenza dei dati non è negoziabile: pubblica amministrazione, banche, assicurazioni e settori con vincoli normativi stringenti.
Cosa include
Data residency
I dati restano fisicamente entro il perimetro dell’organizzazione, senza transitare su infrastrutture di terzi.
LLM on-premise
Modelli linguistici eseguiti su hardware dedicato, con capacità e costo dimensionati sul carico reale, non su un abbonamento a consumo.
RAG on-premise
Retrieval e generazione ancorati a un archivio documentale interno, senza che i contenuti aziendali escano mai dall’infrastruttura.
Continuità e controllo
Disponibilità sotto controllo diretto dell’organizzazione, indipendente dagli SLA e dalle policy di un provider esterno.
Esempio concreto
In un ente pubblico che tratta dati sensibili di cittadini, il sistema di Document Intelligence e l’archivio RAG sottostante restano ospitati su infrastruttura interna o certificata: nessun documento raggiunge un servizio cloud esterno durante l’elaborazione.
Quando ha senso
- La normativa o le policy interne impongono che i dati non lascino l’infrastruttura dell’organizzazione.
- Operate in un settore — pubblica amministrazione, banche, assicurazioni — dove la residenza dei dati non è negoziabile.
- Serve un costo prevedibile su carichi stabili, invece di una spesa a consumo legata all’uso di un servizio cloud esterno.
- Dovete dimostrare, in sede di audit, dove risiedono i dati e chi vi accede in ogni fase del processo.
Settori correlati
Compliance e governance
Gestione dei dati
Classificazione dei dati trattati, minimizzazione, nessun addestramento sui dati del cliente senza autorizzazione esplicita, segregazione tra ambienti e clienti.
Audit trail
Ogni fonte consultata, azione eseguita e decisione assistita viene registrata in modo verificabile, con riferimento al dato di origine.
Human-in-the-loop
Le azioni ad alto impatto restano soggette a conferma umana esplicita; il sistema segnala i casi dubbi invece di decidere al posto delle persone.
AI Act
Classificazione del rischio del sistema, documentazione tecnica e requisiti di trasparenza allineati al framework normativo europeo, gestiti fin dalla fase di design.