AI pubblica o AI privata: una scelta strategica, non tecnologica

Negli ultimi mesi il dibattito tra AI pubblica e AI privata si è acceso sempre di più.
Spesso però viene affrontato nel modo sbagliato: come una scelta “giusta o sbagliata”, oppure come una semplice questione di costo.

La realtà è diversa.
La scelta tra AI pubblica e AI privata è una decisione strategica, che impatta governance, continuità operativa, sostenibilità economica e controllo nel tempo.

Perché la domanda “meglio AI pubblica o privata?” è sbagliata

Chiedersi quale sia “la migliore” è fuorviante.
Non esiste una soluzione valida per tutti, né una scelta definitiva.

Ogni organizzazione ha:

• volumi di utilizzo diversi
• dati con livelli di criticità differenti
• vincoli normativi specifici
• obiettivi di business non sovrapponibili

Ignorare il contesto significa scegliere una tecnologia come si sceglierebbe un tool, quando in realtà l’AI è un’infrastruttura.

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AI pubblica: velocità e scala, ma con compromessi

L’AI pubblica (servizi cloud-based erogati da grandi provider) è spesso la prima scelta. Non a caso.

Vantaggi principali

• Attivabile immediatamente
• Scalabilità on-demand
• Aggiornamenti continui inclusi
• Time-to-market molto rapido

È ideale per:

• sperimentazione
• validazione di use case
• prodotti in fase iniziale
• carichi di lavoro variabili

Limiti strutturali

• Dipendenza dal fornitore (lock-in tecnologico)
• Costi variabili che crescono con l’utilizzo
• Margini difficili da controllare nel lungo periodo

⚠️ In alcuni contesti, inoltre, non è proprio un’opzione:
compliance normativa, privacy, dati critici, proprietà intellettuale, requisiti di audit o contrattuali possono escluderla a priori.

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AI privata: controllo e governance, ma non “per sempre”

L’AI privata è spesso percepita come la soluzione “definitiva”.
In realtà è una scelta strutturale, non una scorciatoia.

Cosa significa davvero AI privata

• Modelli che girano su infrastruttura dedicata
• Dati che non escono dal perimetro aziendale
• Regole, logiche e priorità definite internamente

Vantaggi

• Maggior controllo su dati e processi
• Migliore governance nel tempo
• Riduzione del lock-in esterno
• Costi più prevedibili a regime (in certi scenari)

Aspetti spesso sottovalutati

• Investimento iniziale
• Gestione e manutenzione continua
• Aggiornamenti software
• Upgrade hardware inevitabili nel tempo
• Rischio di obsolescenza se l’evoluzione dei modelli accelera

Pensare “la compro una volta e sono a posto” è un’illusione.

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Il vero fattore decisionale: il contesto

La scelta corretta nasce sempre da alcune domande chiave:

• Quanto è continuativo l’utilizzo?
• Quanto sono sensibili i dati?
• Quanti utenti la useranno realmente?
• Quanto posso dipendere da un fornitore esterno?
• Qual è l’orizzonte temporale del progetto?

Senza queste risposte,
non stai facendo una scelta tecnologica.
Stai facendo una scommessa.

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L’approccio più maturo: l’AI ibrida

Nella maggior parte dei casi, la risposta migliore non è “pubblica” o “privata”.
È ibrida.

• AI pubblica per sperimentare, scalare, accelerare
• AI privata dove servono controllo, affidabilità e protezione del valore

Questo approccio consente di:

• ridurre il rischio
• ottimizzare i costi
• mantenere flessibilità strategica

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Conclusione

L’AI non è una feature da attivare.
È un’infrastruttura da progettare.

Non esiste una soluzione definitiva.
Esiste una scelta consapevole, fatta sul contesto reale e sugli obiettivi di business.

Come lavora Shellonback

In Shellonback affianchiamo aziende e team tecnologici
nella valutazione e progettazione della strategia AI più adatta:
pubblica, privata o ibrida.

Senza ideologia.
Senza forzare soluzioni.
Con un approccio concreto e sostenibile.

📩 Se stai affrontando questa scelta, parliamone insieme.