Eseguire l'intelligenza artificiale in locale: Come lavorare indipendentemente dai fornitori di cloud

L'intelligenza artificiale fa da tempo parte della vita lavorativa di tutti i giorni, di solito fornita da servizi cloud che sono rapidamente disponibili e facili da usare. Tuttavia, non tutte le aziende vogliono trasferire dati sensibili a fornitori esterni o essere legate in modo permanente a una piattaforma. È proprio qui che entra in gioco l'uso locale dell'IA, in quanto i sistemi di IA locali supportano il lavoro umano in attività come la sintesi di testi, la traduzione o i processi di apprendimento senza sostituirlo.

Quando si esegue l'IA a livello locale, i modelli e le applicazioni vengono eseguiti direttamente sulla propria infrastruttura, che si tratti di un server in azienda o di un potente hardware sul posto di lavoro. In questo modo non solo si ha un maggiore controllo sui dati, ma anche sui costi, sulle prestazioni e sulla personalizzazione. Il funzionamento dell'intelligenza artificiale locale non è più una cosa che possono implementare solo le grandi aziende o i dipartimenti IT: anche i piccoli operatori possono gestire i propri server di intelligenza artificiale e trarne vantaggio.

In questo articolo, avrete una panoramica compatta di cosa significa gestire l'IA a livello locale, dei vantaggi e delle sfide che comporta e dei casi d'uso per i quali questo approccio è particolarmente adatto. Sapete già cosa volete? Allora contattateci direttamente e insieme potremo implementare i casi d'uso con l'IA gestita localmente!

Cosa significa eseguire l'IA a livello locale?

Quando si esegue l'IA a livello locale, significa che i modelli e le applicazioni sottostanti vengono eseguiti direttamente sulla propria infrastruttura, ossia su server locali, nel data center dell'azienda o su hardware dedicato in loco. Ciò contrasta con le soluzioni basate sul cloud, dove l'elaborazione viene eseguita da fornitori esterni.

La differenza fondamentale sta nel luogo in cui i dati vengono elaborati. Con l'IA gestita localmente, tutti gli input, le analisi e i risultati rimangono all'interno del vostro ambiente IT. Ciò significa che non trasmettete alcuna informazione sensibile a terzi e mantenete il pieno controllo sui flussi di dati e sui diritti di accesso.

In termini tecnici, il funzionamento locale comprende diversi componenti: la fornitura di hardware adeguato (ad esempio GPU), l'installazione di modelli di IA e l'integrazione in sistemi e processi esistenti. A seconda del caso d'uso, si può trattare di modelli pre-addestrati o di soluzioni personalizzate.

In breve: gestire l'IA a livello locale significa utilizzare l'intelligenza artificiale in modo indipendente dai servizi cloud esterni - con un maggiore controllo, ma anche con una maggiore responsabilità per il funzionamento e la manutenzione.

Casi d'uso tipici dell'IA locale

L'intelligenza artificiale locale offre il suo massimo valore aggiunto quando vengono elaborati dati sensibili o processi altamente specifici per l'azienda. I seguenti casi d'uso illustrano l'impiego pratico dell'IA locale con esempi concreti. I casi d'uso pratici e rapidamente realizzabili si presentano in particolare in queste aree:

Database di conoscenze interne e chatbot

L'intelligenza artificiale locale è ideale per costruire chatbot interni che accedono alle conoscenze aziendali. I dipendenti possono porre direttamente domande su processi, linee guida o documentazione senza dover ricorrere a sistemi esterni. In questo modo si crea un accesso centralizzato e sicuro alle conoscenze all'interno dell'azienda.

Analisi documentale di contratti e relazioni

Un'altra area di applicazione comune è l'analisi di grandi volumi di documenti. L'intelligenza artificiale può valutare automaticamente contratti, relazioni o documentazione tecnica, riassumere il contenuto ed estrarre le informazioni rilevanti. L'esecuzione dell'IA in locale offre grandi vantaggi, soprattutto per i documenti sensibili, in quanto i documenti non lasciano l'azienda e quindi la protezione e il controllo dei dati rimangono garantiti. In questo modo si risparmia tempo e si riduce notevolmente il lavoro manuale.

Automazione dell'assistenza su Intranet

Nel supporto interno, l'intelligenza artificiale può rispondere automaticamente a domande ricorrenti, ad esempio su argomenti IT, processi HR o strumenti interni. In questo modo si riduce il carico di lavoro dei team di assistenza e le richieste standard vengono elaborate più rapidamente.

Assistenza al codice per gli sviluppatori

L'intelligenza artificiale locale offre vantaggi anche nello sviluppo del software. Può supportare gli sviluppatori nella creazione di codice, nell'analisi degli errori o nella documentazione senza che il codice sorgente sensibile esca da sistemi esterni.

Classificazione dei dati aziendali

L'intelligenza artificiale locale può classificare, strutturare e etichettare automaticamente i dati. Ciò è particolarmente utile con grandi insiemi di dati, ad esempio nei sistemi CRM, negli archivi di posta elettronica o nei sistemi di gestione dei documenti.

Quali sono le ragioni a favore dell'utilizzo dell'IA a livello locale?

Il funzionamento locale dell'IA comporta una serie di vantaggi e apre un'ampia gamma di possibilità di utilizzo dei modelli di IA in modo flessibile e in linea con i requisiti, che variano per importanza a seconda del caso d'uso e delle esigenze aziendali. Gli aspetti più importanti in sintesi:

Motivo n. 1: maggiore protezione e sovranità dei dati

Una delle ragioni principali per l'IA locale è la protezione dei dati sensibili. Se si utilizza l'IA sulla propria infrastruttura, tutte le informazioni rimangono all'interno del proprio ambiente IT. Questo riduce il rischio di fughe di dati e facilita l'adesione alle normative sulla protezione dei dati e alle linee guida sulla conformità.

Motivo n. 2: Pieno controllo su sistemi e processi

Con il funzionamento locale, siete voi a decidere come viene utilizzata l'IA, quali dati vengono elaborati e chi vi ha accesso. Non dipendete dalle specifiche o dalle modifiche di un fornitore di cloud e potete personalizzare i sistemi individualmente.

Motivo n. 3: Indipendenza da fornitori esterni

I servizi cloud sono spesso associati a un impegno a lungo termine. Le soluzioni di intelligenza artificiale locali vi danno la possibilità di lavorare in modo indipendente e di sviluppare le vostre tecnologie in modo flessibile, senza dover reagire a variazioni di prezzo o a restrizioni.

Motivo n. 4: Migliore controllo dei costi con un utilizzo a lungo termine

Mentre le soluzioni cloud spesso comportano costi basati sull'utilizzo, con l'IA locale si effettua principalmente un investimento iniziale in hardware e configurazione. Con un uso regolare e intensivo, questo può ripagare economicamente nel lungo periodo.

Motivo n. 5: Prestazioni elevate e bassa latenza

Poiché l'elaborazione avviene direttamente in loco, non ci sono tempi di trasferimento verso centri dati esterni. Questo può portare a tempi di risposta più rapidi, soprattutto per le applicazioni time-critical.

Motivo n. 6: Personalizzabilità delle soluzioni di IA

I sistemi di IA locali possono essere adattati in modo specifico alle vostre esigenze, ad esempio utilizzando i vostri dati di addestramento, interfacce speciali o flussi di lavoro personalizzati. Questo vi permette di sviluppare soluzioni che si adattano esattamente ai vostri processi.

Motivo n. 7: Indipendenza dalla connessione a Internet

Un altro vantaggio: l'intelligenza artificiale locale funziona indipendentemente da Internet e non richiede una connessione costante. Ciò è particolarmente importante in ambienti sensibili o in scenari con connettività limitata. Anche in caso di interruzione della connessione internet, i sistemi di IA locale rimangono perfettamente funzionanti.

Nel complesso, il funzionamento locale dell'IA offre chiari vantaggi, soprattutto quando il controllo, la protezione dei dati e la personalizzazione sono fondamentali.

IA locale vs. IA cloud a confronto diretto

La scelta tra l'IA locale e altri sistemi di IA, come l'IA in cloud, dipende in larga misura dalle esigenze individuali dell'azienda. Entrambi gli approcci presentano chiari punti di forza e di debolezza:

Struttura dei costi

L'IA in cloud si basa solitamente su tariffe basate sull'utilizzo, mentre l'IA locale richiede investimenti iniziali più elevati in hardware e configurazione. A lungo termine, il funzionamento locale può essere economicamente vantaggioso con un utilizzo elevato.

Protezione dei dati

Con l'IA locale, tutti i dati rimangono all'interno dell'azienda, il che consente il massimo controllo e la sovranità dei dati. L'IA in cloud elabora i dati al di fuori della propria infrastruttura, il che può comportare problemi normativi a seconda del settore.

Prestazioni e latenza

L'IA locale offre generalmente una latenza inferiore, in quanto i dati non devono essere trasferiti a server esterni. Le soluzioni cloud, invece, dipendono dalla connessione internet e dall'utilizzo dei server.

Flessibilità

L'IA in cloud è rapidamente pronta all'uso e facilmente scalabile. L'AI locale offre un numero significativamente maggiore di opzioni di personalizzazione e di controllo su modelli, dati e processi.

Manutenzione

Con l'IA in cloud, il fornitore si occupa della manutenzione, degli aggiornamenti e del funzionamento. Con l'IA locale, questo impegno è a carico dell'azienda stessa, il che richiede risorse tecniche aggiuntive.

GPT4YOU come soluzione ideale per le operazioni di AI locali

GPT4YOU offre una soluzione specificamente sviluppata per l'uso flessibile e sicuro dell'IA nelle aziende e particolarmente adatta alle operazioni locali. Un vantaggio fondamentale è la possibilità di gestire la piattaforma completamente on-premise sulla propria infrastruttura. Ciò consente di mantenere il pieno controllo sui dati e di soddisfare gli elevati requisiti di protezione dei dati e di conformità.

Un altro vantaggio è la flessibilità tecnica: è possibile integrare diversi modelli di IA e selezionarli a seconda del caso d'uso. Allo stesso tempo, la piattaforma può essere personalizzata in base ai vostri processi e requisiti, dai ruoli degli utenti all'interfaccia utente e ai vostri casi d'uso.

Quali LLM sono adatti al funzionamento locale con GPT4YOU?

Molti noti LLM commerciali funzionano principalmente nel cloud, ma possono essere collegati a GPT4YOU e utilizzati localmente.

ChatGPT (OpenAI)

ChatGPT è uno dei più potenti sistemi di intelligenza artificiale, ma non può essere utilizzato localmente senza GPT4YOU.

Vantaggi: qualità molto elevata, versatilità, forte integrazione API
Svantaggi: Nessuna operatività on-premise, elaborazione dei dati esterna.
Utilizzo: integrazione in applicazioni esistenti tramite interfacce

Claude (Anthropic)

Anche Claude è un LLM basato su cloud, che si concentra su testi e analisi lunghe e strutturate. Con GPT4YOU è possibile utilizzare Claude in locale senza problemi!

Vantaggi: Ottime capacità di comprensione e analisi del testo
Svantaggi: Non è possibile utilizzare Claude in locale
Utilizzo: lavoro sulla conoscenza e analisi del testo

DeepSeek

DeepSeek offre modelli, alcuni dei quali sono disponibili come pesi aperti e possono essere gestiti localmente.

Vantaggi: Può essere utilizzato localmente, ha buone prestazioni con requisiti di risorse moderati.
Svantaggi: Qualità dei modelli diversa a seconda della versione
Utilizzo: soluzioni di IA in self-hosting e personalizzate

Di quale hardware avete bisogno per il funzionamento locale dell'IA?

I requisiti hardware dipendono in larga misura dal tipo di IA che si vuole utilizzare e dall'intensità di utilizzo. Per casi d'uso semplici, come modelli più piccoli o test iniziali, può essere sufficiente un PC desktop potente con una CPU moderna e una RAM sufficiente.

Tuttavia, non appena si desidera eseguire localmente modelli di IA più grandi, come i modelli linguistici o i sistemi di elaborazione delle immagini, la scheda grafica (GPU) assume un ruolo decisivo. Le GPU sono specializzate nell'esecuzione di molte operazioni di calcolo in parallelo, il che è essenziale per le applicazioni di IA. Una memoria video (VRAM) sufficiente e un buon supporto da parte dei framework comuni sono particolarmente importanti.

Oltre alla GPU, è necessario assicurarsi di avere abbastanza RAM, poiché molti modelli richiedono risorse di memoria aggiuntive. Per gli ambienti produttivi vengono spesso utilizzati server o workstation dedicati, progettati appositamente per applicazioni ad alta intensità di calcolo.

Anche lo spazio di archiviazione non deve essere sottovalutato: I modelli di intelligenza artificiale possono avere dimensioni di diversi gigabyte, oltre ai dati di addestramento, ai log e ad altri componenti del sistema. Le unità SSD veloci garantiscono tempi di caricamento più brevi e migliori prestazioni complessive.

Riassumendo: più complessa e potente è l'IA che si vuole utilizzare, maggiori saranno i requisiti dell'hardware. Un'attenta pianificazione vi aiuterà a costruire l'infrastruttura giusta per il vostro caso d'uso.

Esempio: configurazione per una piccola azienda

Una workstation compatta ma potente è spesso sufficiente per le piccole aziende o per i primi progetti pilota:

• CPU: processore multi-core attuale (ad es. 8-16 core)

• GPU: scheda grafica di fascia media con 16 GB di VRAM

• RAM: 32-64 GB

• Storage: 1-2 TB SSD (preferibilmente NVMe)

• Utilizzo:

  • Chatbot locali

  • Elaborazione del testo con modelli linguistici più piccoli

  • Prime automazioni e analisi

Questa configurazione è adatta per acquisire esperienza, utilizzare in modo produttivo le applicazioni AI più piccole e ottimizzare i processi iniziali, senza dover investire direttamente in un'infrastruttura complessa.

Esempio: configurazione per un'azienda di grandi dimensioni

Una soluzione di server dedicato è consigliata per le grandi aziende con un uso intensivo o con diverse applicazioni parallele:

• CPU: processore server ad alte prestazioni (ad es. 16-64 core)

• GPU: una o più GPU di fascia alta con 24+ GB di VRAM

• RAM: 128-512 GB

• Storage: SSD da 4-10 TB (NVMe, eventualmente integrato da storage di rete)

• Rete: connessione interna veloce (ad es. 10 Gbit)

• Utilizzo:

  • Funzionamento di modelli linguistici più grandi

  • Elaborazione di grandi quantità di dati

  • Più utenti e applicazioni simultanee

  • Integrazione nei sistemi aziendali esistenti

Questa configurazione offre le prestazioni e la scalabilità necessarie per integrare saldamente l'IA nei processi aziendali e renderla utilizzabile in tutta l'azienda.

Come FIDA vi supporta come partner AI

FIDA fornisce un supporto completo per l'introduzione e il funzionamento dell'intelligenza artificiale nella vostra azienda, dalla strategia all'implementazione tecnica.

Consulenza AI e categorizzazione strategica

Nella prima fase, iniziamo con una consulenza approfondita sull'IA. Insieme analizziamo i requisiti, identifichiamo le potenziali aree di applicazione e definiamo scenari sensati per l'utilizzo di soluzioni di IA locali o ibride.

Realizzazione di singoli casi d'uso dell'IA

Sulla base di ciò, identifichiamo i singoli casi d'uso che devono essere accelerati con l'IA in futuro. L'obiettivo non è quello di considerare l'IA in modo isolato, ma di integrarla direttamente nei processi e nei sistemi esistenti.

Supporto nella scelta dell'hardware per il funzionamento locale

Un fattore chiave di successo per l'IA locale è la giusta infrastruttura. FIDA vi supporta nella scelta dell'hardware adatto, in base ai requisiti di performance, scalabilità e budget.

Installazione e integrazione dei modelli di IA

L'implementazione tecnica comprende l'installazione e la configurazione di modelli di IA adeguati e la loro integrazione nell'ambiente IT esistente. Il risultato è una soluzione stabile e pronta per la produzione per l'uso quotidiano.

Formazione e abilitazione

La FIDAcademy offre corsi di formazione pratici sull'IA, in modo che l'IA possa essere utilizzata con successo in azienda. Vengono insegnate sia le basi tecniche che i casi d'uso specifici, in modo che i team possano utilizzare l'IA in modo sicuro ed efficiente.

L'utilizzo dell'IA a livello locale come vantaggio competitivo strategico

Il funzionamento locale dell'IA offre alle aziende l'opportunità di integrare l'intelligenza artificiale in modo indipendente, sicuro e personalizzato nel proprio panorama IT. Questo approccio dispiega tutto il suo potenziale, soprattutto quando la protezione dei dati, il controllo dei dati e le applicazioni personalizzate sono fondamentali. Allo stesso tempo, richiede un'attenta pianificazione in termini di hardware, selezione dei modelli e implementazione tecnica.

Che si tratti di chatbot interni, di analisi dei documenti o di automazione dei processi, l'IA locale offre un'ampia gamma di applicazioni che possono essere adattate direttamente alle esigenze della vostra azienda. I modelli di IA locale possono, ad esempio, riassumere il testo, tradurre, fornire assistenza all'apprendimento o spiegare i contenuti, mentre la revisione critica dei risultati rimane sempre all'uomo. Tuttavia, le IA gestite localmente raggiungono spesso i loro limiti con testi molto lunghi, poiché non sempre dispongono della potenza di calcolo e della memoria necessarie per elaborare completamente documenti di grandi dimensioni. L'uso di modelli di IA locali riduce inoltre al minimo il rischio in termini di protezione e sicurezza dei dati, un vantaggio decisivo soprattutto per le aziende e i privati con dati sensibili. Rispetto al cloud, è particolarmente interessante in termini di sovranità dei dati e flessibilità, ma comporta anche requisiti più elevati in termini di operatività e competenze.

Se volete scoprire come l'IA può essere utilizzata nella vostra azienda, FIDA vi supporterà dall'idea iniziale alla soluzione produttiva. Dalla consulenza strategica alla selezione dell'hardware adatto, dall'implementazione tecnica alla formazione, tutto viene fornito da un unico fornitore.