Nel panorama tecnologico in rapida evoluzione di oggi, le aziende cercano costantemente modi per sfruttare l’IA per ottenere un vantaggio competitivo.
Con l’avvento di potenti modelli linguistici come ChatGPT e la diffusione di architetture open-source, le aziende si trovano di fronte a una scelta critica:
⚫ optare per la comodità delle applicazioni Generative AI basate su API o ⚫ il potenziale di personalizzazione delle soluzioni Generative AI Custom interne
Quale scegliere e cosa considerare nella scelta❓
1️⃣ Applicazioni Generative AI basate su API
Le soluzioni basate su API, come quelle offerte da ChatGPT e altri fornitori, presentano un approccio semplice e immediato all’integrazione dell’AI. I principali vantaggi includono:
🔴 Facilità di integrazione. Le API sono progettate per una facile integrazione con i sistemi esistenti, richiedendo un sovraccarico tecnico minimo.
🔴 Costo Iniziale Efficiente: Spesso arrivano con costi di configurazione iniziali più bassi, rendendoli attraenti per le aziende che desiderano sperimentare con l’AI senza investimenti significativi.
🔴 Affidabilità e Manutenzione. Essendo gestiti da fornitori esterni, offrono affidabilità e aggiornamenti continui senza sovraccarichi aggiuntivi per l’azienda.
Tuttavia, questi vantaggi comportano compromessi:
🔴 Personalizzazione Limitata. Le soluzioni API potrebbero non offrire il livello di personalizzazione richiesto per molte esigenze aziendali.
🔴 Dipendenza dai fornitori esterni. Le aziende si affidano alla stabilità e alle politiche dei fornitori esterni, che potrebbero portare a potenziali problemi di privacy e controllo dei dati.
🔴 Efficienza dei costi a lungo termine. Le soluzioni API possono effettivamente costare molto più delle soluzioni Custom interne, poiché queste ultime permettono alle aziende di pagare solo l’infrastruttura per ospitare i modelli (e anche perché avere un modello personalizzato permette alle aziende di dimensionare meglio l’architettura sulle loro effettive esigenze).
2️⃣ Applicazioni di Generative AI Custom
Costruire un’applicazione Generative AI Custom, spesso sfruttando modelli open-source, dà alle aziende il pieno controllo e la possibilità di adattare la soluzione alle loro specifiche esigenze. I vantaggi sono:
🔵Alta Personalizzazione. Le aziende possono sintonizzare i modelli sulle loro specifiche esigenze, dimensionandoli e allineandoli con i loro unici processi e obiettivi aziendali.
🔵 Privacy Dati e Controllo. Le soluzioni interne offrono un controllo migliore sui dati, fondamentale per le aziende che gestiscono informazioni sensibili.
🔵 Costi ricorrenti a lungo termine più bassi. Anche se lo sviluppo iniziale richiede molte risorse, i costi a lungo termine possono essere inferiori a causa della ridotta dipendenza dai servizi esterni e del dimensionamento su misura dell’infrastruttura
Le sfide sono davvero solo sui costi di configurazione più elevati.
(più alto è il punteggio, meglio è)
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