Cloud o locale? Scopri qual è il modello AI giusto per la tua azienda

Quando si parla di adottare soluzioni di intelligenza artificiale in azienda, molti responsabili IT e manager del settore produttivo finiscono per inseguire la “soluzione del momento”.La soluzione in Cloud viene vista come moderna e, al contrario, quella in locale, superata. E ancora: quella in locale viene vista come l’unica opzione per la sicurezza globale del sistema, mentre quella in cloud viene percepita come rischiosa al 100%.

La verità è che non esiste una soluzione migliore in assoluto. E affidarsi a luoghi comuni o a scelte frettolose può avere conseguenze costose: progetti che si bloccano, costi imprevisti, performance deludenti, rischi per la sicurezza o una gestione complicata dei dati.

La vera domanda non è “qual è la tecnologia più evoluta?”, ma: “qual è quella giusta per la mia azienda, oggi? Qual è la tecnologia più giusta per i miei obiettivi e per le singole funzionalità che posso migliorare con l’intelligenza artificiale? Possono essere implementate anche entrambe le tipologie tecnologiche, anzi, è proprio questo aspetto che fa la differenza.

Per aiutarti a rispondere a queste domande, abbiamo messo a confronto i due modelli — AI in cloud e AI in locale — partendo dai casi concreti e dalle condizioni che vivono ogni giorno le aziende del settore meccanico e manifatturiero.

Le domande che ti aiutano a scegliere il modello giusto

• Gestisci dati sensibili o regolamentati?
  Se la tua azienda tratta dati riservati o è soggetta a regolamenti stringenti (es. GDPR, normative industriali), un modello AI in locale garantisce un controllo più diretto e sicuro dei dati.
  
  
• Hai più sedi o team che lavorano da remoto?
  In questi casi, l’AI in cloud permette un accesso immediato e condiviso, facilitando la collaborazione e l’analisi dei dati in tempo reale.
  
  
• La tua rete internet è instabile o lenta?
  Un modello AI locale riduce la dipendenza dalla connettività, assicurando continuità operativa anche senza una rete stabile.
  
  
• Gestisci grandi volumi di dati in modo saltuario?
  Se hai picchi di dati da analizzare ma non costanti, il cloud è più flessibile e conveniente per adattarsi alle esigenze senza investimenti fissi in infrastruttura.

Perché scegliere un modello AI in cloud?

• Accesso remoto e flessibilità - Ideale per aziende distribuite su più sedi, magari con team tecnici, uffici e reparti produttivi in aree diverse. Con l’AI in cloud, tutti accedono agli stessi strumenti e dati, ovunque si trovino, connessi in tempo reale. Perfetto per chi lavora da remoto o ha più stabilimenti.
  
  
• Scalabilità immediata - Con il cloud, puoi aumentare o ridurre la potenza di calcolo in base al carico di lavoro, senza investire in nuovo hardware. Hai un picco? Il sistema scala. Il carico cala? Paghi solo ciò che usi. Perfetto per chi lavora su lotti variabili o gestisce progetti intermittenti.
  
  
• Riduzione dei costi hardware - Con il cloud, non servono server locali potenti né investimenti iniziali elevati. Tagli i costi di acquisto, aggiornamento e manutenzione dell’hardware, liberando risorse per altre aree strategiche. Paghi solo per l’infrastruttura che usi.
  
  
• Costi iniziali o controllo a lungo termine? – Il cloud è ideale per chi vuole partire con un budget contenuto: non servono grandi investimenti iniziali, ma si pagano canoni ricorrenti nel tempo. Al contrario, l’installazione locale richiede un investimento maggiore all’inizio, ma offre più controllo sui costi nel lungo periodo.

Perché scegliere un modello AI in locale?

• Controllo totale sui dati – Se gestisci informazioni riservate o sensibili (es. formule, disegni tecnici, parametri di produzione), il modello locale ti garantisce che nulla esca dalla tua rete. Nessuna dipendenza da terze parti. Perfetto per chi lavora con dati critici o soggetti a normative stringenti.
  
  
• Affidabilità in ambienti connessi male – In stabilimenti con rete instabile o dove la connessione non è sempre garantita, l’AI locale funziona sempre, anche offline. Nessuna interruzione, nessun ritardo nei processi. Ideale per contesti produttivi poco coperti o isolati.
  
  
• Prestazioni costanti e ottimizzate – Le risorse hardware sono dedicate: nessuna latenza dovuta al traffico di rete, nessun collo di bottiglia. Tempi di risposta più rapidi per applicazioni AI in linea con la produzione. Perfetto per chi ha bisogno di performance prevedibili.
  
  
• Conformità normativa semplificata – In alcuni settori, la normativa impone che i dati restino on-premise. L’AI locale rende più semplice dimostrare la conformità e affrontare audit o certificazioni. Utile in ambiti regolamentati o soggetti a controlli frequenti.

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