Piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti come alternativa strategica per le aziende europee

Piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti rispetto alle alternative

La selezione della piattaforma giusta per lo sviluppo e il funzionamento delle applicazioni di intelligenza artificiale (AI) è una decisione strategica con conseguenze di vasta riduzione. Le aziende devono affrontare la scelta tra le offerte di grandi iperscale, soluzioni completamente sviluppate internamente e le cosiddette piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti. Per poter prendere una decisione ben fondata, è essenziale una chiara delimitazione di questi approcci.

Adatto a:

• Integrazione AI di una piattaforma AI indipendente e incrociata per tutte le questioni aziendali

Caratterizzazione di piattaforme AI indipendenti (inclusi concetti Sovereign/Private AI)

Le piattaforme AI indipendenti sono in genere fornite dai fornitori che agiscono al di fuori dell'ecosistema dominante dell'iperscaler come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP). Il loro obiettivo è spesso sulla fornitura di competenze specifiche per lo sviluppo, l'implementazione e la gestione dei modelli KI e Machine Learning (ML), in base ai quali aspetti come il controllo dei dati, l'adattabilità o l'integrazione del settore verticale possono essere enfatizzati di più. Tuttavia, queste piattaforme possono essere gestite su infrastrutture cloud private, locale o, in alcuni casi, anche sull'infrastruttura degli iperscalatori, ma offrono un livello di gestione e controllo distinti.

Un concetto centrale che è particolarmente importante in un contesto europeo ed è spesso associato a piattaforme indipendenti è la "AI sovrana". Questo termine sottolinea la necessità di controllare i dati e la tecnologia. I sistemi ARvata, ad esempio, si differenziano tra "AI pubblica" (paragonabile agli approcci iperscal che potenzialmente usano l'input dell'utente per la formazione) e "AI sovrana". L'intelligenza artificiale sovrana può essere ulteriormente differenziata:

• AI sovrano autodeterminata: si tratta di soluzioni obbligatorie che possono essere gestite su infrastrutture iperscal, ma con limiti di dati dell'UE garantiti ("limite di dati dell'UE") o in puro funzionamento dell'UE. Spesso si basano su modelli di lingue di grandi dimensioni pubbliche (LLM) che sono perfezionati per scopi specifici ("perfezionati"). Questo approccio è alla ricerca di un compromesso tra le capacità dell'IA moderna e il controllo necessario sui dati.
• AI sovrano autosufficiente: questo livello rappresenta il massimo controllo. I modelli AI sono gestiti localmente, senza dipendenze da terzi, e sono addestrati sulla base dei propri dati. Sono spesso molto specializzati in un determinato compito. Questa autosufficienza massimizza il controllo, ma può potenzialmente essere a scapito delle prestazioni generali o della larghezza dell'applicabilità.

Contrariamente agli iperscaler, che mirano alla larghezza, portafogli di servizi orizzontali, le piattaforme indipendenti si concentrano più frequentemente su nicchie specifiche, offrono strumenti specializzati, soluzioni verticali o posizione esplicitamente attraverso caratteristiche come la protezione dei dati e il controllo dei dati come promette di core. LocalMind, ad esempio, pubblicizza esplicitamente con la possibilità di gestire gli assistenti di intelligenza artificiale sui propri server. L'uso o l'abilitazione di distribuzioni cloud private è una caratteristica comune che offre alle organizzazioni il controllo completo sull'archiviazione e l'elaborazione dei dati.

Differenziazione di piattaforme iperscaler (AWS, Azure, Google Cloud)

Gli iperscalator sono grandi fornitori di cloud che sono proprietari e operatori di data center massicci e distribuiti a livello globale. Offrono risorse di cloud computing altamente scalabili e standardizzate come infrastruttura-as-a-service (IAAS), piattaforma-as-a-service (PAAS) e software-as-a-service (SAAS), inclusi ampi servizi per AI e ML. I rappresentanti più importanti includono AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, ma anche IBM Cloud e Alibaba Cloud.

La loro caratteristica principale è l'enorme scalabilità orizzontale e un portafoglio molto ampio di servizi integrati. Giocano un ruolo centrale in molte strategie di trasformazione digitale perché possono fornire infrastrutture flessibili e sicure. Nell'area AI, le iperscale offrono in genere l'apprendimento automatico come servizio (MLAA). Ciò include l'accesso basato sul cloud all'archiviazione dei dati, sulla capacità di elaborazione, gli algoritmi e le interfacce senza la necessità di installazioni locali. L'offerta include spesso modelli pre -allenati, strumenti per modelli (ad es. AI AI, Google Vertex AI, AWS SageMaker) e l'infrastruttura necessaria per la distribuzione.

Una caratteristica essenziale è la profonda integrazione dei servizi di intelligenza artificiale nell'ecosistema più ampio dell'iperscaler (calcolo, archiviazione, networking, database). Questa integrazione può offrire vantaggi attraverso la sicurezza, ma allo stesso tempo comporta il rischio di una forte dipendenza da fornitori ("blocco del fornitore"). Un punto critico di distinzione riguarda l'utilizzo dei dati: si considera che i dati dei clienti iperscali - o almeno i metadati e i modelli di utilizzo - potrebbero utilizzare per migliorare i propri servizi. Le piattaforme sovrane e indipendenti spesso affrontano esplicitamente queste preoccupazioni. Microsoft, ad esempio, indica di non utilizzare i dati dei clienti senza consenso per la formazione dei modelli di base, ma c'è ancora incertezza per molti utenti.

Confronto con soluzioni sviluppate internamente (internamente)

Le soluzioni sviluppate internamente sono piattaforme di intelligenza artificiale completamente su misura, che sono costruite e gestite dai team IT interni IT o Data Science di un'organizzazione stessa. In teoria, offrono il massimo controllo su ciascun aspetto della piattaforma, simile al concetto di AI sovrana autosufficiente.

Tuttavia, le sfide di questo approccio sono significative. Richiede investimenti significativi in ​​personale specializzato (data scientist, ingegneri ML, esperti di infrastrutture), lunghi tempi di sviluppo e sforzi continui per la manutenzione e ulteriore sviluppo. Lo sviluppo e il ridimensionamento possono essere lenti, il che corre il rischio di cadere dietro la rapida innovazione nell'area dell'IA. Se non ci sono effetti su scala estrema o requisiti molto specifici, questo approccio spesso comporta costi operativi complessivi più elevati (costo totale di proprietà, TCO) rispetto all'uso di piattaforme esterne. Esiste anche il rischio di sviluppare soluzioni che non sono competitive o obsolete rapidamente.

I confini tra questi tipi di piattaforma possono sfuggire. Una piattaforma "indipendente" può certamente essere gestita sull'infrastruttura di un iperscaler, ma offrire un valore aggiunto indipendente attraverso meccanismi di controllo, caratteristiche o astrazioni di conformità specifiche. LocalMind, ad esempio, consente l'operazione sui propri server, ma anche l'uso di modelli proprietari, il che implica l'accesso al cloud. La differenza decisiva non è spesso nella posizione fisica dell'hardware, ma piuttosto nel livello di controllo (piano di gestione), nel modello di governance dei dati (che controlla i dati e il suo uso?) E la relazione con il provider. Una piattaforma può essere funzionalmente indipendente, anche se funziona su infrastrutture AWS, Azure o GCP fintanto che ha isolato l'utente dall'approvvigionamento di iperscaler diretto e offre funzioni di controllo, regolazione o conformità di controllo uniche. Il nucleo della distinzione è chi fornisce i servizi della piattaforma di intelligenza artificiale centrale, che si applicano le linee guida sulla governance dei dati e quanta flessibilità esiste al di fuori dell'iperscal standardizzato offre.

Confronto dei tipi di piattaforma AI

Confronto della piattaforma AI Image: Xpert.Digital

Questa panoramica tabulare funge da base per l'analisi dettagliata dei vantaggi e degli svantaggi dei vari approcci nelle sezioni seguenti. Illustra le differenze fondamentali in controllo, flessibilità, scalabilità e potenziali dipendenze.

Il confronto dei tipi di piattaforma AI mostra differenze tra piattaforme AI indipendenti, piattaforme AI iperscaler come AWS, Azure e GCP e soluzioni sviluppate internamente. Le piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti sono fornite principalmente da provider specializzati, spesso PMI o giocatori di nicchia, mentre le piattaforme iperscaler utilizzano fornitori di infrastrutture cloud globali e provengono dall'organizzazione sviluppate internamente. Nell'infrastruttura, le piattaforme indipendenti si basano su approcci locali, cloud privati ​​o ibridi, alcuni dei quali includono infrastrutture iperscali. Gli iperscaler utilizzano centri di cloud computing pubblici globali, mentre le soluzioni sviluppate internamente si basano sui propri data center o un cloud privato. Per quanto riguarda il controllo dei dati, le piattaforme indipendenti offrono spesso un alto orientamento ai clienti e un focus sulla sovranità dei dati, mentre le iperscale offrono un controllo potenzialmente limitato a seconda delle linee guida del fornitore. Le soluzioni sviluppate internamente consentono il controllo completo dei dati interni. Le piattaforme indipendenti sono variabili nel modello di scalabilità: i locali richiedono una pianificazione e i modelli ospitati sono spesso elastici. Gli iperscaler offrono elasticità di alto grado con i modelli Pay-as-You-Go, mentre le soluzioni sviluppate internamente dipendono dalla propria infrastruttura. La larghezza del servizio è spesso specializzata e focalizzata su piattaforme indipendenti, ma con iperscaler, tuttavia, molto ampia con un ecosistema completo. Le soluzioni sviluppate internamente sono adattate a esigenze specifiche. Il potenziale di adattamento è elevato per le piattaforme indipendenti, spesso open source, mentre gli iperscalatori offrono configurazioni standardizzate entro determinati limiti. Le soluzioni sviluppate internamente consentono il potenziale di adattamento teoricamente massimo. I modelli di costo variano: le piattaforme indipendenti si basano spesso su modelli di licenza o abbonamento con un mix di CAPEX e OPEX, mentre iperscaler utilizza principalmente modelli pay-as-you-go basati su OPEX. Le soluzioni sviluppate internamente richiedono investimenti elevati e OPEX per lo sviluppo e il funzionamento. L'attenzione al GDPR e alla conformità dell'UE è spesso elevata per le piattaforme indipendenti e una promessa fondamentale, mentre gli iperscale rispondono sempre più, ma questo può essere più complesso a causa della copertura degli Stati Uniti. Nel caso di soluzioni sviluppate internamente, ciò dipende dall'implementazione interna. Tuttavia, il rischio di un blocco del fornitore è inferiore per le piattaforme indipendenti rispetto agli iperscalatori. Gli iperscalator hanno un rischio elevato dalla loro integrazione ecosistema. Le soluzioni sviluppate internamente hanno un basso rischio di blocco del fornitore, ma esiste la possibilità di bloccare la tecnologia.

Vantaggio nella sovranità dei dati e la conformità in un contesto europeo

Per le aziende che lavorano in Europa, la protezione dei dati e la conformità ai requisiti normativi come il regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e la prossima legge UE AI sono requisiti centrali. Le piattaforme AI indipendenti possono offrire vantaggi significativi in ​​questo settore.

Miglioramento della protezione dei dati e sicurezza dei dati

Un vantaggio importante delle piattaforme indipendenti, in particolare per la distribuzione privata o locale, è il controllo granulare sulla posizione e l'elaborazione dei dati. Ciò consente alle aziende di affrontare i requisiti di localizzazione dei dati direttamente dal GDPR o dalle normative specifiche del settore. In un ambiente cloud privato, l'organizzazione mantiene il pieno controllo su dove vengono salvati i dati e come vengono elaborati.

Inoltre, gli ambienti privati ​​o dedicati consentono l'implementazione di configurazioni di sicurezza su misura per le esigenze specifiche dell'azienda e i profili di rischio. Questi possono eventualmente andare oltre le misure di sicurezza generiche offerte in ambienti cloud pubblici per impostazione predefinita. Anche se iperscale come Microsoft sottolineano che la sicurezza e la protezione dei dati "per progettazione" sono prese in considerazione, un ambiente privato offre naturalmente opzioni di controllo e configurazione più dirette. Le piattaforme indipendenti possono anche offrire caratteristiche di sicurezza specifiche orientate agli standard europei, come le funzioni estese di governance.

La limitazione dell'esposizione dei dati a gruppi tecnologici grandi e potenzialmente potenzialmente basati in base all'UE riduce la superficie per possibili lesioni di protezione dei dati, accesso non autorizzato o dati involontariamente continuati dal provider di piattaforme. L'uso di data center internazionali, che potrebbero non soddisfare gli standard di sicurezza richiesti dalla legislazione europea per la protezione dei dati, rappresenta un rischio che viene ridotto da ambienti controllati.

Soddisfare i requisiti del GDPR e delle normative europee

Le piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti o sovrane possono essere progettate in modo tale da supportare intrinsecamente i principi di base del GDPR:

• Minimizzazione dei dati (art. 5 para. 1 lit. c GDPR): in un ambiente controllato, è più facile garantire e verificare che vengano utilizzati solo i dati personali richiesti per lo scopo di elaborazione.
• Legatura percentuale (art. 5 para. 1 lett. b GDPR): l'applicazione di specifici scopi di elaborazione e la prevenzione di un uso improprio sono più facili da garantire.
• La trasparenza (art. 5 para. 1 lit. a, art. 13, 14 GDPR): sebbene la tracciabilità degli algoritmi di intelligenza artificiale ("AI spiegabile") rimane una sfida generale, il controllo sulla piattaforma semplifica la documentazione dei flussi di dati e la logica di elaborazione. Ciò è essenziale per adempiere agli obblighi di informazione nei confronti delle persone colpite e per gli audit. Le persone colpite devono essere chiaramente e comprensibilmente informate su come vengono elaborati i loro dati.
• Integrità e riservatezza (Art. 5 Para. 1 Lit. F GDPR): l'implementazione di adeguate misure tecniche e organizzative (TOMS) per proteggere la sicurezza dei dati può essere controllata più direttamente.
• Diritti interessati (capitolo III GDPR): l'implementazione di diritti come informazioni, correzione e eliminazione ("il diritto di essere dimenticato") può essere semplificata mediante il controllo diretto sui dati.

Al fine della legge UE AI, che pone requisiti basati sul rischio per i sistemi di intelligenza artificiale, le piattaforme sono vantaggiose che offrono trasparenza, controllo e processi controllabili. Ciò vale in particolare per l'uso di sistemi ACI ad alto rischio, come definito in settori come l'istruzione, l'occupazione, le infrastrutture critiche o le forze dell'ordine. Le piattaforme indipendenti potrebbero sviluppare o offrire funzioni specificamente per supportare la conformità AI.

Un altro punto essenziale è evitare il trasferimento di dati problematici nei paesi terzi. L'uso di piattaforme che sono ospitate all'interno dell'UE o gestite nei locali aggirano la necessità di costrutti legali complessi (come clausole a contratto standard o risoluzioni di adeguatezza) per la trasmissione di dati personali in paesi senza un adeguato livello di protezione dei dati, come gli Stati Uniti. Nonostante i regolamenti come il quadro sulla privacy dei dati dell'UE-USA, questa rimane una sfida persistente nell'uso dei servizi di iperscal globale.

Meccanismi per garantire la conformità

Le piattaforme indipendenti offrono diversi meccanismi per supportare la conformità alle normative sulla protezione dei dati:

• Distribuzione privata cloud / locale: questo è il modo più diretto per garantire la sovranità e il controllo dei dati. L'organizzazione mantiene il controllo fisico o logico sull'infrastruttura.
• Localizzazione dei dati / Confini dell'UE: alcuni fornitori garantiscono contrattualmente che i dati saranno elaborati solo all'interno dei confini dell'UE o del paese specifici, anche se l'infrastruttura sottostante proviene da un iperscaler. Microsoft Azure, ad esempio, offre posizioni dei server europei.
• Strumenti di anonimizzazione e pseudonimizzazione: le piattaforme possono offrire funzioni integrate per l'anonimizzazione o la pseudonimizzazione dei dati prima di fluire nei processi di intelligenza artificiale. Ciò può ridurre la portata del GDPR. L'apprendimento federato, in cui i modelli sono addestrati localmente senza dati grezzi che lasciano il dispositivo, è un altro approccio.
• Conformità di progettazione / privacy per progettazione: le piattaforme possono essere progettate da zero che tengono conto dei principi di protezione dei dati ("Privacy per progettazione") e offrono impostazioni predefinite amichevoli ("Privacy per impostazione predefinita"). Ciò può essere supportato da filtraggio automatizzato di dati, registri di audit dettagliati per il monitoraggio delle attività di elaborazione dei dati, controlli di accesso granulare e strumenti per la governance dei dati e la gestione del consenso.
• Certificazioni: certificazioni ufficiali secondo Art. 42 GDPR può occupare in modo trasparente la conformità con gli standard di protezione dei dati e fungere da vantaggio competitivo. Tali certificati possono essere ricercati da provider di piattaforme o più facilmente ottenuti dall'utente su piattaforme controllate. Puoi facilitare la prova del rispetto delle tue funzioni in conformità con l'arte. 28 GDPR, in particolare per i processori. Gli standard stabiliti come l'ISO 27001 sono rilevanti anche in questo contesto.

La capacità non solo di raggiungere la conformità, ma anche di dimostrarlo, si sviluppa da un vantaggio strategico puramente nel mercato europeo. La protezione dei dati e l'IA affidabile sono fondamentali per la fiducia dei clienti, dei partner e del pubblico. Piattaforme indipendenti che rispondono specificamente ai requisiti normativi europei e offrono chiari percorsi di conformità (ad esempio attraverso la localizzazione dei dati garantiti, le fasi di elaborazione trasparente, i meccanismi di controllo integrato), le aziende consentono ai rischi di conformità di ridurre al minimo e costruire la fiducia. Puoi quindi aiutare a trasformare la conformità da un puro fattore di costo in una risorsa strategica, specialmente nelle industrie sensibili o durante l'elaborazione di dati critici. La scelta di una piattaforma che semplifica la conformità e garantisce dimostrabilmente una decisione strategica che potenzialmente riduce i costi di conformità totali rispetto alla navigazione complessa in ambienti iperscali globali al fine di raggiungere lo stesso livello di sicurezza e rilevabilità.

Macchina per il rendering 3D AI e XR: la quintuplice esperienza di Xpert.Digital in un pacchetto di servizi completo, R&D XR, PR e SEM - Immagine: Xpert.Digital

Xpert.Digital ha una conoscenza approfondita di vari settori. Questo ci consente di sviluppare strategie su misura che si adattano esattamente alle esigenze e alle sfide del vostro specifico segmento di mercato. Analizzando continuamente le tendenze del mercato e seguendo gli sviluppi del settore, possiamo agire con lungimiranza e offrire soluzioni innovative. Attraverso la combinazione di esperienza e conoscenza, generiamo valore aggiunto e diamo ai nostri clienti un vantaggio competitivo decisivo.

Maggiori informazioni qui:

• Utilizza l'esperienza 5x di Xpert.Digital in un unico pacchetto, a partire da soli € 500/mese

Flessibilità, adattamento e controllo

Oltre agli aspetti della sovranità dei dati, le piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti offrono spesso un livello più elevato di flessibilità, adattabilità e controllo rispetto alle offerte standardizzate dell'iperscaler o agli sviluppi interni potenzialmente ad alta intensità di risorse.

Soluzioni AI su misura: oltre offerte standardizzate

Le piattaforme indipendenti possono offrire più ambito durante la configurazione dell'ambiente di sviluppo, l'integrazione di strumenti specifici di terze parti o la modifica dei processi di lavoro rispetto ai servizi PAAS e SAAS spesso più standardizzati. Mentre alcuni sistemi modulari, come osservato nell'area del sito Web di AI Bubilder, danno la priorità alla velocità a spese di adattabilità, altre soluzioni indipendenti mirano a dare agli utenti un maggiore controllo.

Questa flessibilità consente un adattamento più profondo ai requisiti specifici del dominio. Le aziende possono ottimizzare modelli o interi configurazioni della piattaforma per compiti o settori altamente specializzati, che possono andare oltre le capacità generali dei modelli iperscaler che sono spesso utilizzati per un'ampia applicabilità. Il concetto di AI sovrana autosufficiente è esplicitamente rivolto a modelli altamente specializzati addestrati sui propri dati. Questa flessibilità sottolinea la possibilità di trasferire e adattare i modelli di intelligenza artificiale nei settori.

Un altro aspetto è la possibilità di selezionare e utilizzare specificamente i componenti richiesti invece di dover sopportare pacchetti di servizio potenzialmente sovraccarichi o fissi di piattaforme di grandi dimensioni. Questo può aiutare a evitare inutili complessità e costi. Al contrario, tuttavia, si deve prendere in considerazione che gli iperscalatori offrono spesso una gamma più ampia di funzioni e servizi standard che sono immediatamente disponibili, che viene esaminato in modo più dettagliato nella sezione sulle sfide (IX).

Adatto a:

• L'intelligenza artificiale trasforma Microsoft SharePoint con Ai premium in una piattaforma di gestione dei contenuti intelligenti

Uso di modelli e tecnologie open source

Un vantaggio significativo di molte piattaforme indipendenti è l'uso più semplice di una vasta gamma di modelli di intelligenza artificiale, in particolare i principali modelli open source come Llama (Meta) o Mistral. Ciò è in contrasto con gli iperscalatori che tendono a preferire i propri modelli proprietari o i modelli di partner stretti. La selezione gratuita del modello consente alle organizzazioni di prendere decisioni in base a criteri quali prestazioni, costi, condizioni di licenza o idoneità specifica per l'attività. LocalMind, ad esempio, supporta esplicitamente Llama e Mistral insieme a opzioni proprietarie. Il progetto europeo OpenGPT-X mira a fornire potenti alternative open source come Teuken-7B, che sono appositamente adattate alle lingue e alle esigenze europee.

I modelli open source offrono anche un livello più elevato di trasparenza per quanto riguarda la loro architettura e potenzialmente anche i dati di addestramento (a seconda della qualità della documentazione, ad esempio "schede modello"). Questa trasparenza può essere cruciale per scopi di conformità, debug e comprensione di base del comportamento del modello.

Dalla visione dei costi, i modelli open source, in particolare nel caso dell'uso di grandi volumi, possono essere significativamente più economici rispetto agli insediamenti tramite API proprietarie. Il confronto tra DeepSeek-R1 (Open Source-Oriend) e OpenAI O1 (proprietario) mostra differenze di prezzo significative per token elaborato. Infine, l'uso dell'open source consente la partecipazione ai cicli rapidi dell'innovazione della comunità AI globale.

Controllare l'infrastruttura e la distribuzione del modello

Le piattaforme indipendenti offrono spesso maggiore flessibilità quando si sceglie l'ambiente di distribuzione. Le opzioni vanno dalle nuvole private alle nuvole private a scenari multi-cloud in cui vengono utilizzate risorse di diversi fornitori. DeepSeek, ad esempio, può essere gestito localmente in contenitori Docker, che massimizza il controllo dei dati. Questa libertà di scelta offre alle aziende un maggiore controllo su aspetti come prestazioni, latenza, costi e sicurezza dei dati.

Questo va di pari passo con la possibilità di ottimizzare l'hardware sottostante (ad esempio GPU specifiche, soluzioni di memoria) e configurazioni software (sistemi operativi, framework) per alcuni carichi di lavoro. Invece di essere limitati ai tipi di istanza standardizzati e ai modelli di prezzo dell'iperscaler, le aziende possono implementare configurazioni più potenzialmente più efficienti o più economiche.

Il controllo sull'ambiente di sviluppo consente inoltre esperimenti più profondi e l'integrazione senza soluzione di continuità di strumenti o librerie personalizzati necessari per attività di ricerca o sviluppo specifiche.

Tuttavia, la flessibilità e il controllo estesi che offrono piattaforme indipendenti sono spesso accompagnate da una maggiore responsabilità e potenzialmente complessità. Mentre iperscales astraggono molti dettagli di infrastrutture attraverso servizi gestiti, piattaforme indipendenti, in particolare nel caso di distribuzioni locali o fortemente individualizzate, richiedono più conoscenze specialistiche interne per strutture, configurazione, funzionamento e manutenzione. Il vantaggio della flessibilità è quindi maggiore per le organizzazioni che hanno le competenze necessarie e la volontà strategica di esercitare attivamente questo controllo. Se questo know-how manca o il focus è principalmente sul lancio rapido del mercato con applicazioni standard, la semplicità dei servizi di iperscal gestiti potrebbe essere più attraente. La decisione dipende fortemente dalle priorità strategiche: massimo controllo e adattabilità rispetto all'amicizia utente e alla larghezza dei servizi gestiti. Questo compromesso influisce anche sui costi operativi totali (sezione VIII) e le potenziali sfide (sezione IX).

Riduzione del blocco del fornitore: strategico ed effetto

La dipendenza da un singolo fornitore tecnologico, noto come blocco del fornitore, è un rischio strategico significativo, specialmente nel campo dinamico dell'IA e delle tecnologie cloud. Le piattaforme AI indipendenti sono spesso posizionate come mezzo per ridurre questo rischio.

Comprensione dei rischi della dipendenza da iperscaler

Il blocco del fornitore descrive una situazione in cui il cambiamento dalla tecnologia o i servizi di un fornitore all'altro è associato a un proibitorio con costi elevati o complessità tecnica. Questa dipendenza fornisce al fornitore un significativo potere negoziale al cliente.

Le cause del blocco sono diverse. Ciò include tecnologie proprietarie, interfacce (API) e formati di dati che creano incompatibilità con altri sistemi. La profonda integrazione di diversi servizi all'interno dell'ecosistema di un iperscaler rende difficile sostituire i singoli componenti. I costi elevati per il trasferimento di dati dal cloud (costi di uscita) agiscono come barriera finanziaria. Inoltre, ci sono investimenti in specifiche conoscenze e formazione dei dipendenti, che non sono facilmente trasferibili ad altre piattaforme, nonché a contratti a lungo termine o condizioni di licenza. Più servizi di un fornitore e più sono collegati, più complesso diventa un potenziale cambiamento.

I rischi strategici di tale dipendenza sono considerevoli. Includono una ridotta agilità e flessibilità perché l'azienda è legata alla tabella di marcia e alle decisioni tecnologiche del fornitore. La capacità di adattarsi a soluzioni innovative o più economiche dei concorrenti è limitata, il che può rallentare la tua velocità di innovazione. Le aziende sono suscettibili agli aumenti dei prezzi o alle modifiche sfavorevoli alle condizioni contrattuali perché la loro posizione di negoziazione è indebolita. I requisiti normativi, in particolare nel settore finanziario, possono persino prescrivere strategie di uscita esplicite per gestire i rischi di un blocco.

Le implicazioni dei costi vanno oltre i costi operativi regolari. Una modifica della piattaforma (sostituzione) provoca notevoli costi di migrazione, che sono rafforzati dagli effetti di blocco. Ciò include i costi per il trasferimento di dati, il potenziale nuovo sviluppo o adattamento di funzionalità e integrazioni basate su tecnologie proprietarie, nonché una formazione estesa per i dipendenti. Vengono aggiunti costi indiretti attraverso interruzioni commerciali durante la migrazione o inefficienze a lungo termine con una pianificazione inadeguata. I costi potenziali per l'uscita da una piattaforma cloud devono anche essere presi in considerazione.

Come le piattaforme indipendenti promuovono l'autonomia strategica

Le piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti possono aiutare a mantenere l'autonomia strategica in modi diversi e ridurre i rischi di blocco:

• Utilizzo di standard aperti: piattaforme basate su standard aperti per esempio di formati di contenitori standardizzati (come Docker), API aperte o supporto di modelli open source e quadri-riduzione della dipendenza dalle tecnologie proprietarie.
• Portabilità dei dati: l'uso di formati di dati meno proprietari o il supporto esplicito dell'esportazione di dati in formati standard facilita la migrazione dei dati ad altri sistemi o fornitori. I formati di dati standardizzati sono un elemento chiave.
• Lexibilità infrastrutturale: la possibilità di gestire la piattaforma su diverse infrastrutture (locale, cloud privato, potenzialmente multi-cloud) riduce naturalmente il legame con l'infrastruttura di un singolo fornitore. La containerizzazione delle applicazioni è menzionata come una tecnica importante.
• Evitamento delle serrature dell'ecosistema: le piattaforme indipendenti tendono a praticare meno pressione per utilizzare una varietà di servizi profondamente integrati dello stesso fornitore. Ciò consente un'architettura più modulare e una maggiore libertà di scelta per i singoli componenti. Il concetto di AI sovrana mira esplicitamente all'indipendenza dai singoli fornitori.

Vantaggi dei costi a lungo termine evitando il blocco

Evitare una forte dipendenza da fornitori può portare a vantaggi dei costi a lungo termine:

• Meglio posizione di negoziazione: l'opportunità credibile di cambiare il fornitore mantiene la pressione competitiva e rafforza la propria posizione nei negoziati sui prezzi e sui contratti. Alcune analisi suggeriscono che i fornitori di medie dimensioni o specializzati potrebbero offrire più libertà di negoziazione rispetto agli iperscali globali.
• Spese ottimizzate: libertà di essere in grado di selezionare i componenti più efficaci (modelli, infrastruttura, strumenti) per ciascuna attività consente una migliore ottimizzazione dei costi. Ciò include l'uso di opzioni open source potenzialmente più economiche o hardware auto-selezionato più efficiente.
• Riduzione dei costi di migrazione: se è necessaria una modifica o desiderabile, gli ostacoli finanziari e tecnici sono più bassi, il che facilita l'adattamento di tecnologie più recenti, migliori o più economiche.
• Budgeting prevedibile: la minore suscettibilità agli aumenti dei prezzi imprevisti o le modifiche alla commissione di un fornitore destinato a consentire una pianificazione finanziaria più stabile.

Tuttavia, è importante riconoscere che il blocco del fornitore è uno spettro e non è una qualità binaria. Esiste anche una certa dipendenza quando si sceglie un fornitore indipendente: dalle sue funzioni di piattaforma specifiche, API, qualità di supporto e in definitiva la sua stabilità economica. Una strategia efficace per ridurre il blocco contiene quindi più della semplice scelta di un fornitore indipendente. Richiede architettura consapevole basata su standard aperti, containerizzazione, portabilità dei dati e approcci potenzialmente multi-cloud. Le piattaforme indipendenti possono semplificare l'implementazione di tali strategie, ma non eliminano automaticamente il rischio. L'obiettivo dovrebbe essere una dipendenza gestita in cui la flessibilità e le opportunità di uscita sono conservate consapevolmente invece di inseguire l'indipendenza completa.

Adatto a:

• I pericoli del blocco del fornitore: perché le aziende dovrebbero evitare le dipendenze

Neutralità nella selezione di modelli e infrastrutture

La scelta dei modelli di intelligenza artificiale ottimali e l'infrastruttura sottostante è cruciale per le prestazioni e l'economia delle applicazioni AI. Le piattaforme indipendenti possono offrire una maggiore neutralità qui rispetto agli ecosistemi strettamente integrati dell'iperscaler.

Evitare la distorsione dell'ecosistema: accesso a diversi modelli di intelligenza artificiale

Gli iperscalatori hanno naturalmente interesse a promuovere e ottimizzare i propri modelli di intelligenza artificiale o i modelli di partner strategici stretti (come Microsoft con Openi o Google con Gemini) all'interno delle loro piattaforme. Ciò può portare a questi modelli presentati preferibilmente, meglio tecnicamente integrati o più attraenti in termini di prezzo rispetto alle alternative.

Le piattaforme indipendenti, d'altra parte, spesso non hanno lo stesso incentivo per favorire un certo modello di base. È quindi possibile abilitare un accesso più neutro a una gamma più ampia di modelli, tra cui le principali opzioni open source. Ciò consente alle aziende di allineare la selezione del modello più su criteri oggettivi come prestazioni per attività specifiche, costi, trasparenza o condizioni di licenza. Piattaforme come LocalMind dimostrano questo offrendo esplicitamente supporto per modelli open source come Llama e Mistral insieme a modelli proprietari come Chatt, Claude e Gemini. Iniziative come OpenGPT-X in Europa si concentrano persino sulla creazione di alternative open source europee competitive.

Decisioni di infrastruttura oggettive

La neutralità si estende spesso alla scelta dell'infrastruttura:

• Hardware-Tagnosticism: piattaforme indipendenti gestite nei locali o in nuvole private consentono alle aziende di selezionare hardware (CPU, GPU, processori specializzati, memoria) basati sui propri parametri di riferimento e analisi costi-benefici. Non si limitano ai tipi di istanza, alle configurazioni e alle strutture dei prezzi specificate di un singolo iperscaler. Provider come Pure Storage enfatizzano l'importanza di un'infrastruttura di archiviazione ottimizzata in particolare per i carichi di lavoro AI.
• Stack tecnologico ottimizzato: è possibile progettare uno stack infrastrutturale (hardware, rete, archiviazione, framework software), che è esattamente adattata ai requisiti specifici dei carichi di lavoro AI. Ciò può potenzialmente portare a prestazioni migliori o a una maggiore efficienza in termini di costi rispetto all'uso di moduli cloud standardizzati.
• Evitare le dipendenze in bundle: la pressione di utilizzare dati specifici, rete o servizi di sicurezza del provider della piattaforma tende ad essere inferiore. Ciò consente una selezione più obiettiva di componenti basati su requisiti tecnici e funzionalità delle prestazioni.

La vera ottimizzazione delle applicazioni AI richiede il miglior coordinamento possibile di modello, dati, strumenti e infrastrutture per il rispettivo compito. Il pregiudizio ecosistema intrinseco nelle piattaforme strettamente integrate dell'iperscaler può dirigere sottilmente decisioni nella direzione di soluzioni che sono comode, ma potrebbero non essere la scelta tecnicamente o economicamente ottimale, ma principalmente a beneficio della pila del fornitore. Con la loro maggiore neutralità, le piattaforme indipendenti possono consentire alle aziende di prendere decisioni più obiettive, più orientate al potere e potenzialmente economiche durante l'intero ciclo di vita dell'IA. Questa neutralità non è solo un principio filosofico, ma ha conseguenze pratiche. Apre la possibilità di combinare un potente modello open source con un hardware locale su misura o una specifica costellazione di cloud privato-A che può essere difficile da realizzare o non promuovere all'interno del "giardino murato" di un iperscaler. Questo potenziale per l'ottimizzazione obiettiva rappresenta un significativo vantaggio strategico della neutralità.

Adatto a:

• Semplicemente spiegati i modelli di intelligenza artificiale: comprendere le basi dell'intelligenza artificiale, dei modelli vocali e del ragionamento

Integrazione senza soluzione di continuità nell'ecosistema aziendale

Il valore delle applicazioni AI nel contesto dell'azienda spesso si sviluppa solo attraverso l'integrazione con i sistemi IT esistenti e le fonti di dati. Le piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti devono quindi offrire capacità di integrazione robuste e flessibili al fine di presentare un'alternativa pratica agli ecosistemi dell'iperscaler.

Connessione ai sistemi IT esistenti (ERP, CRM ecc.)

L'integrazione con i sistemi di base dell'azienda, come i sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) (ad esempio SAP) e i sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) (ad esempio Salesforce), è di fondamentale importanza. Questo è l'unico modo per utilizzare i dati aziendali pertinenti per la formazione e l'uso dell'IA e le conoscenze o l'automazione acquisite possono essere recuperate direttamente nei processi aziendali. Ad esempio, l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per migliorare le previsioni della domanda che fluiscono direttamente nella pianificazione ERP o per arricchire i dati dei clienti nel CRM.

Le piattaforme indipendenti in genere rispondono a questa necessità attraverso diversi meccanismi:

• API (Interfacce di programmazione dell'applicazione): la fornitura di API ben documentate e basate su standard (ad es. REST) ​​è fondamentale per abilitare la comunicazione con altri sistemi.
• Connettori: i connettori preparati a applicazioni aziendali diffuse come SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics o Microsoft 365 possono ridurre significativamente lo sforzo di integrazione. Provider come SeeBurger o Jitterbit sono specializzati in soluzioni di integrazione e offrono connettori SAP certificati che consentono una profonda integrazione. SAP stesso offre anche una propria piattaforma di integrazione (SAP Integration Suite, precedentemente CPI), che fornisce connettori a vari sistemi.
• Compatibilità di Middleware/IPAAS: la capacità di lavorare con le soluzioni di middleware o la piattaforma di integrazione a livello aziendale esistenti come offerte da Service (IPAAS) è importante per le aziende con strategie di integrazione consolidate.
• Sincronizzazione bidirezionale: per molte applicazioni, è fondamentale che i dati possano non solo essere letti dai sistemi di origine, ma possono anche essere scritti lì (ad esempio aggiornamenti dei contatti dei clienti o stato dell'ordine).

Connessione a varie fonti di dati

I modelli AI necessitano di accedere a dati pertinenti, che sono spesso distribuiti in una varietà di sistemi e formati nell'azienda: database relazionali, data warehouse, laghi di dati, archiviazione cloud, sistemi operativi, ma anche fonti non strutturate come documenti o immagini. Le piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti devono quindi essere in grado di connettersi a queste fonti di dati eterogenee e di elaborare dati da diversi tipi. Piattaforme come LocalMind sottolineano che è possibile elaborare testi non strutturati, documenti complessi con immagini e diagrammi, nonché immagini e video. SAPS annunciato Business Data Cloud mira anche a standardizzare l'accesso ai dati dell'azienda indipendentemente dal formato o dal luogo di archiviazione.

Compatibilità con strumenti di sviluppo e analisi

La compatibilità con strumenti e framework comuni è essenziale per la produttività dei team di scienza e sviluppo dei dati. Ciò include il supporto di framework Ki/ML diffusi come Tensorflow o Pytorch, linguaggi di programmazione come Python o Java e ambienti di sviluppo come i notebook di Jupyter.

È anche importante l'integrazione con gli strumenti di business intelligence (BI) e di analisi. I risultati dei modelli AI devono essere spesso visualizzati in dashboard o preparati per i report. Al contrario, gli strumenti BI possono fornire dati per l'analisi dell'intelligenza artificiale. Il supporto di standard aperti generalmente facilita la connessione a una gamma più ampia di strumenti di terze parti.

Mentre gli iperscale beneficiano dell'integrazione senza soluzione di continuità all'interno dei loro vasti ecosistemi, le piattaforme indipendenti devono dimostrare la loro forza nella connessione flessibile con il panorama aziendale eterogeneo esistente. Il loro successo dipende in modo significativo dal fatto che possano essere integrati almeno altrettanto efficaci, ma idealmente flessibili, in sistemi consolidati come SAP e Salesforce rispetto alle offerte dell'iperscaler. L '"indipendenza" di una piattaforma potrebbe altrimenti rivelarsi uno svantaggio se porta a ostacoli di integrazione. I principali fornitori indipendenti devono quindi dimostrare l'eccellenza nell'interoperabilità, offrire forti API, connettori e possibilmente partenariati con specialisti di integrazione. La loro capacità di levigare l'integrazione in ambienti complessi e coltivati ​​è un fattore di successo critico e può anche essere un vantaggio rispetto a un iperscal in paesaggi eterogenei, che si concentra principalmente sull'integrazione all'interno del proprio stack.

Integrazione di una piattaforma di intelligenza artificiale indipendente e incrociata per tutte le questioni aziendali: xpert.digital

Ki-GameChanger: le soluzioni più flessibili di fabbricazione della piattaforma AI che riducono i costi, migliorano le loro decisioni e aumentano l'efficienza

Piattaforma AI indipendente: integra tutte le fonti di dati aziendali pertinenti

• Questa piattaforma di intelligenza artificiale interagisce con tutte le origini dati specifiche
  • Da SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox e molti altri sistemi di gestione dei dati
• Integrazione rapida AI: soluzioni AI su misura per le aziende in ore o giorni anziché mesi
• Infrastruttura flessibile: basata su cloud o hosting nel proprio data center (Germania, Europa, scelta libera della posizione)

• La massima sicurezza dei dati: l'uso negli studi legali è l'evidenza sicura
• Utilizzare attraverso un'ampia varietà di fonti di dati aziendali
• Scelta dei tuoi o vari modelli AI (DE, UE, USA, CN)

Sfide che la nostra piattaforma AI risolve

• Una mancanza di accuratezza delle soluzioni AI convenzionali
• Protezione dei dati e gestione sicura dei dati sensibili
• Alti costi e complessità dello sviluppo individuale dell'IA
• Mancanza di AI qualificata
• Integrazione dell'intelligenza artificiale nei sistemi IT esistenti

Maggiori informazioni qui:

• Integrazione AI di una piattaforma AI indipendente e incrociata per tutte le questioni aziendali

Analisi comparativa dei costi: una prospettiva TCO

I costi sono un fattore decisivo nella scelta di una piattaforma di intelligenza artificiale. Tuttavia, una pura considerazione dei prezzi degli elenchi non è all'altezza. È necessaria un'analisi completa dei costi operativi totali (costo totale di proprietà, TCO) sull'intero ciclo di vita per determinare l'opzione più economica per l'applicazione specifica.

Adatto a:

• Sistemi di gestione dei dati nel cambiamento: strategie per il successo dell'azienda nell'era dell'IA

Strutture di costo di piattaforme indipendenti (sviluppo, funzionamento, manutenzione)

La struttura dei costi delle piattaforme indipendenti può variare notevolmente, a seconda del fornitore e del modello di distribuzione:

• Costi di licenza del software: questi possono essere potenzialmente inferiori rispetto ai servizi di iperscal proprietari, soprattutto se la piattaforma è fortemente basata su modelli o componenti open source. Alcuni fornitori, come il calcolo in scala nell'area HCI, si stanno posizionando per eliminare i costi di licenza dei fornitori alternativi (ad esempio VMware).
• Costi di infrastruttura: nel caso di distribuzioni locali o cloud private, costi di investimento (CAPEX) o tassi di leasing (OPEX) per server, memoria, componenti di rete e capacità di data center (spazio, elettricità, raffreddamento). Il raffreddamento da solo può fare una quota significativa del consumo di elettricità. Nelle piattaforme indipendenti ospitate, le commissioni di abbonamento sono generalmente sostenute, che contengono costi di infrastruttura.
• Costi operativi: i costi di gestione includono elettricità, raffreddamento, manutenzione dell'hardware e del software. Inoltre, ci sono costi di personale interni potenzialmente più elevati per la gestione, il monitoraggio e il know-how specializzato rispetto ai servizi iperscali completamente gestiti. Questi costi operativi sono spesso trascurati nei calcoli TCO.
• Costi di sviluppo e integrazione: l'installazione iniziale, l'integrazione nei sistemi esistenti e tutti gli aggiustamenti necessari possono causare sforzi significativi e quindi costi.
• Costi di scalabilità: l'espansione della capacità richiede spesso l'acquisto di hardware aggiuntivi (nodi, server) per soluzioni locali. Questi costi possono essere pianificati, ma richiedono investimenti preliminari o modelli di leasing flessibili.

Benchmarking basato sui modelli di prezzi di Hyperscaln

Le piattaforme iperscaler sono in genere caratterizzate da un modello dominato da Opex:

• Pay-as-you-go: i costi sono principalmente importanti per l'uso effettivo del tempo di calcolo (CPU/GPU), lo spazio di archiviazione, la trasmissione dei dati e le chiamate API. Ciò offre elevata elasticità, ma può portare a costi imprevedibili e elevati con una gestione insufficiente.
• Potenziali costi nascosti: in particolare, i costi per il deflusso dei dati dal cloud (commissioni di uscita) possono essere significativi e rendere difficili le modifiche a un altro fornitore, il che contribuisce al blocco. Supporto premium, tipi di istanze specializzati o ad alte prestazioni e funzionalità di sicurezza o gestione ampliate spesso causano costi aggiuntivi. Il rischio di trasferimenti è reale se l'uso delle risorse non è costantemente monitorato e ottimizzato.
• Prezzi complessi: i modelli di prezzo degli iperscaler sono spesso molto complessi con una varietà di animali di servizio, opzioni per istanze riservate o spot e diverse unità di fatturazione. Ciò rende difficile per un calcolo TCO esatto.
• Costi per le API del modello: l'uso di modelli di base proprietari tramite chiamate API possono essere molto costosi con un volume elevato. I confronti mostrano che le alternative open source per token elaborato possono essere significativamente più economiche.

Valutazione dei costi per gli sviluppi in -house

La struttura della propria piattaforma AI è generalmente associata ai più alti investimenti iniziali. Ciò include i costi per la ricerca e lo sviluppo, l'acquisizione di talenti altamente specializzati e l'istituzione dell'infrastruttura necessaria. Inoltre, ci sono costi di gestione significativi per manutenzione, aggiornamenti, patch di sicurezza e l'associazione del personale. Inoltre, i costi di opportunità non dovrebbero essere sottovalutati: le risorse che scorrono nella costruzione della piattaforma non sono disponibili per altre attività di aggiunta di valore. Inoltre, il tempo fino alla capacità operativa (time-to-market) è generalmente significativamente più lungo rispetto all'uso di piattaforme esistenti.

Non esiste un'opzione universale più economica. Il calcolo TCO è fortemente dipendente dal contesto. Gli iperscalatori offrono spesso costi di ingresso più bassi e elasticità insuperabile, il che li rende attraenti per start-up, progetti pilota o applicazioni con un carico fortemente fluttuante. Tuttavia, le piattaforme indipendenti o private possono avere un TCO più basso a lungo termine nel caso di carichi di lavoro prevedibili e di grande volume. Ciò vale in particolare se si tiene conto di fattori come i costi di accesso ai dati elevati per i baliperscalatori, i costi per i servizi premium, i potenziali vantaggi in termini di costi dei modelli open source o la possibilità di utilizzare hardware ottimizzato. Gli studi indicano che il TCO per le nuvole pubbliche e private può essere teoricamente simile con la stessa capacità; Tuttavia, i costi effettivi dipendono fortemente dal carico, dalla gestione e dai modelli di prezzo specifici. Un'analisi TCO approfondita che include tutti i costi diretti e indiretti del periodo di utilizzo previsto (ad es. 3-5 anni), inclusi infrastrutture, licenze, personale, formazione, migrazione, sforzo di conformità e potenziali costi di uscita, è essenziale per una decisione solida.

Framework di confronto dei costi operativi totali per piattaforme di intelligenza artificiale

Framework di confronto dei costi operativi totali per piattaforme di intelligenza artificiale: xpert.digital

Questa tabella offre un quadro qualitativo per la valutazione dei profili di costo. I numeri effettivi dipendono fortemente dallo scenario specifico, ma i modelli illustrano le diverse implicazioni finanziarie e i rischi dei rispettivi tipi di piattaforma.

Un framework di confronto dei costi operativi complessivi per le piattaforme di intelligenza artificiale mostra le diverse categorie di costi e i fattori di influenza che devono essere presi in considerazione durante la selezione di una piattaforma. In caso di piattaforme indipendenti on-premise o private, l'investimento iniziale è fino a alto, mentre può essere basso per variabile in piattaforme ospitate o soluzioni a base di iperscal. Tuttavia, le soluzioni sviluppate internamente hanno costi iniziali molto elevati. Nel caso dei costi di calcolo che incidono sulla formazione e l'inferenza, le spese variano a seconda della piattaforma. Nel caso di piattaforme indipendenti, questi fondi sono, con soluzioni ospitate e opzioni di cloud pubblico, è possibile essere potenzialmente ad alto livello con un volume di grandi dimensioni. Anche le soluzioni sviluppate internamente sono intensive.

I costi facciali sono moderati nel caso di piattaforme indipendenti e opzioni ospitate, ma spesso nel cloud pubblico e pagano per gigabyte utilizzato. Le soluzioni sviluppate internamente hanno costi di archiviazione elevati. Per quanto riguarda l'accesso ai dati o il trasferimento, i costi per piattaforme indipendenti e soluzioni interne sono bassi, ma possono aumentare significativamente in un ambiente cloud pubblico quando il volume dei dati.

Le licenze del software mostrano anche differenze: mentre le opzioni open source mantengono le spese da basse a medie per piattaforme indipendenti, aumentano in soluzioni cloud ospitate o pubbliche, soprattutto se vengono utilizzati modelli specifici della piattaforma o API. Allo stesso tempo, sono sostenute spese più basse per soluzioni sviluppate internamente, ma costi di sviluppo più elevati. Lo stesso vale per la manutenzione e il supporto: le soluzioni interne e le piattaforme indipendenti sono particolarmente intensive, mentre i servizi gestiti di iperscaler hanno spese più basse.

Il personale richiesto e la loro esperienza sono un fattore importante nei costi operativi. Le piattaforme indipendenti e le soluzioni sviluppate internamente richiedono un'elevata competenza nelle infrastrutture e nell'intelligenza artificiale, mentre questo è più moderato nelle opzioni cloud ospitate e pubbliche. Lo sforzo di conformità varia a seconda della piattaforma a seconda dei requisiti normativi e della complessità dell'audit. I costi di skalabilità, d'altra parte, mostrano chiari vantaggi per le soluzioni cloud pubblico perché sono elastici, mentre sono più elevati nelle soluzioni interne e online a causa dell'espansione hardware e infrastrutturale.

Anche i costi di uscita e migrazione svolgono un ruolo, in particolare per le piattaforme cloud pubbliche, in cui esiste un certo rischio di blocco e possono essere elevate, mentre le piattaforme indipendenti e le soluzioni sviluppate internamente in questo settore portano costi più moderati a bassi. In definitiva, le categorie menzionate illustrano le implicazioni finanziarie e i rischi che dovrebbero essere considerati quando si sceglie una piattaforma. Il framework qualitativo viene utilizzato per l'orientamento; Tuttavia, i costi effettivi variano a seconda dell'applicazione specifica.

Le piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti offrono molti vantaggi, ma anche sfide che devono essere prese in considerazione. Una valutazione realistica di tali piattaforme richiede quindi un aspetto equilibrato che include sia gli aspetti positivi che i possibili ostacoli.

Affrontare le sfide delle piattaforme indipendenti

Sebbene le piattaforme AI indipendenti offrano vantaggi interessanti, non sono prive di potenziali sfide. Una visione equilibrata deve anche tenere conto di questi svantaggi o ostacoli per poter effettuare una valutazione realistica.

Maturità di supporto, comunità ed ecosistema

La qualità e la disponibilità del supporto possono variare e non possono sempre essere in grado di raggiungere il livello di organizzazioni di supporto globale dell'iperscaler. Soprattutto nel caso di fornitori più piccoli o più recenti, tempi di risposta o profondità del know-how tecnico potrebbero essere una sfida per problemi complessi. Anche le grandi organizzazioni possono incontrare restrizioni iniziali quando si introducono nuovi sistemi di supporto all'intelligenza artificiale, ad esempio nel supporto linguistico o nell'ambito dell'elaborazione.

La dimensione della comunità attorno a una piattaforma indipendente specifica è spesso più piccola dell'enorme sviluppatore e comunità utente che si sono formate attorno ai servizi di AWS, Azure o GCP. Mentre i componenti open source utilizzati dalla piattaforma possono avere comunità grandi e attive, la comunità della piattaforma specifica può essere più piccola. Ciò può influenzare la disponibilità di strumenti di terze parti, integrazioni prefabbricate, tutorial e scambio generale di conoscenze. Tuttavia, va notato che le comunità più piccole e focalizzate possono spesso essere molto impegnate e utili.

L'ecosistema circostante - compresi i mercati per estensioni, partner certificati e specialisti disponibili con competenze della piattaforma - è generalmente significativamente più ampio e più basso per gli iperscalatori. I progetti open source su cui le piattaforme indipendenti possono fare affidamento dipendono anche dall'attività della comunità e non offrono alcuna garanzia di continuità a lungo termine.

Larghezza e profondità delle funzioni rispetto agli iperscalatori

Le piattaforme indipendenti potrebbero non offrire il numero assoluto di servizi di intelligenza artificiale prefabbricati immediatamente disponibili, modelli specializzati o strumenti cloud complementari che possono essere trovati sulle grandi piattaforme di iperscaler. Il loro obiettivo è spesso sulle funzionalità fondamentali dello sviluppo e della promozione dell'IA o delle nicchie specifiche.

Gli iperscalers investono in modo massiccio nella ricerca e nello sviluppo e sono spesso i primi a portare nuovi servizi di intelligenza artificiale gestiti sul mercato. Le piattaforme indipendenti potrebbero avere un certo ritardo quando si forniscono i servizi gestiti assolutamente più recenti e altamente specializzati. Tuttavia, ciò è parzialmente compensato dal fatto che sono spesso più flessibili quando si integrano gli ultimi sviluppi open source. È anche possibile che alcune funzioni di nicchia o coperture per paesi non siano disponibili per i fornitori indipendenti.

Potenziale complessità di implementazione e gestione

L'istituzione e la configurazione di piattaforme indipendenti, in particolare sulle distribuzioni locali o cloud private, possono essere tecnicamente più impegnative e richiedono uno sforzo iniziale maggiore rispetto all'uso dei servizi gestiti spesso astratti e preconfigurati dell'iperscaler. Una mancanza di competenza o implementazione errata può nascondere i rischi qui.

L'attuale operazione richiede anche risorse interne o partner competente per la gestione dell'infrastruttura, l'implementazione di aggiornamenti, garantendo la sicurezza e il monitoraggio dell'azienda. Ciò è contrario alle offerte PAAS o SaaS completamente gestite in cui il fornitore assume questi compiti. La somministrazione di complessi, possibilmente su microservizi basati su architetture di intelligenza artificiale richiede un know-how adeguato.

Sebbene, come spiegato nella sezione VII, sono possibili forti capacità di integrazione, garantendo una regolare interazione in un paesaggio IT eterogeneo ospita sempre una certa complessità e potenziali fonti di errore. Configurazioni errate o un'infrastruttura di sistema inadeguata possono influire sull'affidabilità.

L'uso di piattaforme indipendenti può quindi portare una maggiore necessità di competenze interne specializzate (esperti di intelligenza artificiale, gestione delle infrastrutture) come se si affidano ai servizi gestiti dell'iperscaler.

Ulteriori considerazioni

• Vialità del fornitore: quando si sceglie un fornitore indipendente, in particolare uno più piccolo o nuovo, è importante un attento esame della sua stabilità economica a lungo termine, la sua tabella di marcia e le sue prospettive future è importante.
• Rischi etici e distorsioni: le piattaforme indipendenti, come tutti i sistemi di intelligenza artificiale, non sono immuni da rischi come la distorsione algoritmica (se i modelli sono stati addestrati su dati distorti), la mancanza di spiegabilità (specialmente per i modelli di apprendimento profondo-il problema della "scatola nera") o il potenziale di abuso. Anche se potenzialmente offri una maggiore trasparenza, questi rischi generali di intelligenza artificiale devono essere presi in considerazione quando si sceglie una piattaforma e l'implementazione.

È fondamentale capire che le "sfide" delle piattaforme indipendenti sono spesso il rovescio della medaglia dei loro "vantaggi". La necessità di più know-how interno (IX.C) è direttamente collegata al controllo e all'adattabilità ottenuta (IV.C). Un set di funzionalità iniziali potenzialmente più stretti (IX.B) può corrispondere a una piattaforma più focalizzata e meno sovraccarica (IV.A). Queste sfide devono quindi essere sempre valutate nel contesto delle priorità strategiche, il rischio di rischio e le capacità interne dell'organizzazione. Una società che ha una priorità assoluta per il massimo controllo e adattamento considererà probabilmente la necessità di conoscenze specialistiche interne come un investimento necessario e non come svantaggio. La decisione per una piattaforma non è quindi una ricerca di una soluzione senza svantaggi, ma la selezione della piattaforma, le cui sfide specifiche sono accettabili o gestibili in vista dei propri obiettivi e risorse e il meglio delle quali sono i migliori per abbinare la strategia aziendale.

Adatto a:

• Top dieci concorrenti di intelligenza artificiale e soluzioni di terze parti come alternative a Microsoft SharePoint Premium-Artificial Intelligence

Raccomandazioni strategiche

Scegliere la piattaforma AI giusta è un corso strategico. Sulla base dell'analisi delle varie piattaforme indipendenti dai tipi di piattaforma, possono essere derivate le offerte iperscal e i criteri e le raccomandazioni sugli sviluppi interni, in particolare per le aziende nel contesto europeo.

Framework decisionale: quando scegliere una piattaforma di intelligenza artificiale indipendente?

La decisione per una piattaforma di intelligenza artificiale indipendente dovrebbe essere presa in considerazione, soprattutto se i seguenti fattori hanno un'alta priorità:

• Sovranità e conformità dei dati: se la conformità al GDPR, alla legge UE AI o alle normative specifiche del settore ha una priorità assoluta e il massimo controllo sulla localizzazione, l'elaborazione e la trasparenza dei dati (vedere la sezione III).
• Evitamento del blocco del fornitore: se l'indipendenza strategica dai grandi iperscaler è un obiettivo centrale per mantenere la flessibilità e ridurre al minimo i rischi di costo a lungo termine (vedere la sezione V).
• Un'alta necessità di adattamento: se è necessario un alto livello di individualizzazione della piattaforma, i modelli o l'infrastruttura sono necessari per casi di applicazione specifici o di ottimizzazione (vedere la sezione IV).
• Preferenza per open source: quando vengono preferiti modelli o tecnologie open source specifiche da motivi di costo, trasparenza, prestazioni o licenza (vedere la sezione IV.B).
• TCO ottimizzato per carichi prevedibili: quando i costi operativi totali a lungo termine per carichi di lavoro stabili, sono in primo piano e le analisi mostrano che un approccio indipendente (a prematura/privata) è più economico dell'uso permanente iperscal (vedere la sezione VIII).
• Integrazione flessibile in paesaggi eterogenei: se l'integrazione senza soluzione di continuità in un paesaggio IT complesso, esistente con sistemi di diversi fornitori, richiede una flessibilità specifica (vedere la sezione VII).
• La neutralità in caso di selezione dei componenti: se la selezione obiettiva dei migliori modelli e componenti dell'infrastruttura, priva di pregiudizi ecosistemici, è cruciale per le prestazioni e l'ottimizzazione dei costi (vedere la sezione VI).

La prenotazione nella scelta di una piattaforma indipendente è richiesta se:

• Sono richiesti servizi gestiti completi e il know-how interno per l'intelligenza artificiale o la gestione delle infrastrutture è limitato.
• La disponibilità immediata della gamma assolutamente più ampia di servizi di intelligenza artificiale prefabbricati è decisiva.
• La minimizzazione dei costi iniziali e la massima elasticità per carichi di lavoro fortemente variabili o imprevedibili hanno la priorità.
• Vi sono preoccupazioni significative sulla stabilità economica, sulla qualità del supporto o sulla dimensione della comunità di un fornitore indipendente specifico.

Considerazioni chiave per le società europee

Esistono raccomandazioni specifiche per le aziende in Europa:

• Dai la priorità all'ambiente normativo: i requisiti del GDPR, la legge UE AI e le potenziali normative nazionali o settoriali devono essere al centro della valutazione della piattaforma. La sovranità dei dati dovrebbe essere un fattore di decisione primario. Dovrebbe essere cercato piattaforme che offrano percorsi di conformità chiari e dimostrabili.
• Controllare le iniziative e i fornitori europei: iniziative come Gaia-X o OpenGPT-X, nonché fornitori che si concentrano esplicitamente sul mercato europeo e le sue esigenze (ad esempio alcune delle citate o simili) dovrebbero essere valutate. Potresti offrire un migliore accordo con i requisiti e i valori locali.
• Valuta la disponibilità di specialisti: la disponibilità del personale con le competenze necessarie per gestire e utilizzare la piattaforma selezionata deve essere valutata realisticamente.
• Vengono ricevute partenariati strategici: la cooperazione con fornitori indipendenti, integratori di sistemi o consulenti che comprendono il contesto europeo e hanno esperienza con le tecnologie e i regolamenti pertinenti può essere critica al successo.

Piattaforme AI dell'Europa: autonomia strategica attraverso tecnologie sicure

Il paesaggio delle piattaforme AI si sta sviluppando rapidamente. Stanno emergendo le seguenti tendenze:

• Aumentare le soluzioni sovrane e ibride: la domanda di piattaforme che garantisce la sovranità dei dati e consentono modelli di cloud ibridi flessibili (combinazione di controllo locale/cloud privato con flessibilità del cloud pubblico) continuerà ad aumentare.
• Crescita importanza dell'open source: modelli e piattaforme open source svolgeranno un ruolo sempre più importante. Affermano le innovazioni, promuovono la trasparenza e offrono alternative per ridurre il blocco dei fornitori.
• Concentrati sull'intelligenza artificiale responsabile: aspetti come la conformità, l'etica, la trasparenza, l'equità e la riduzione dei pregiudizi diventano caratteristiche di differenziazione decisive per piattaforme e applicazioni di intelligenza artificiale.
• L'integrazione rimane cruciale: la capacità di un'integrazione senza soluzione di continuità dell'IA nei processi e dei sistemi aziendali esistenti rimarrà un requisito di base per l'implementazione dell'intero valore aziendale.

In sintesi, si può affermare che le piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti rappresentano un'alternativa convincente per le aziende europee che affrontano severi requisiti normativi e si impegnano per l'autonomia strategica. I loro punti di forza risiedono in particolare nel miglioramento del controllo dei dati, della maggiore flessibilità e adattabilità, nonché nella riduzione dei rischi di blocco dei fornitori. Anche se possono esistere sfide per quanto riguarda la maturità dell'ecosistema, la larghezza funzionale iniziale e la complessità della gestione possono esistere, i tuoi vantaggi ti rendono un'opzione essenziale nel processo decisionale per l'infrastruttura dell'IA corretta. Un'attenta considerazione dei requisiti aziendali specifici, delle competenze interne e di un'analisi TCO dettagliata sono essenziali per fare una scelta strategicamente ed economicamente ottimale.

☑️ Supporto alle PMI nella strategia, consulenza, pianificazione e implementazione

☑️ Creazione o riallineamento della strategia AI

☑️ Sviluppo aziendale pionieristico

Konrad Wolfenstein

Sarei felice di fungere da tuo consulente personale.

Potete contattarmi compilando il modulo di contatto qui sotto o semplicemente chiamandomi al numero +49 89 89 674 804 (Monaco) .

Non vedo l'ora di iniziare il nostro progetto comune.

Xpert.Digital è un hub per l'industria con focus su digitalizzazione, ingegneria meccanica, logistica/intralogistica e fotovoltaico.

Con la nostra soluzione di sviluppo aziendale a 360° supportiamo aziende rinomate dal nuovo business al post-vendita.

Market intelligence, smarketing, marketing automation, sviluppo di contenuti, PR, campagne email, social media personalizzati e lead nurturing fanno parte dei nostri strumenti digitali.

Potete saperne di più su: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus