Illustrazione dell’approccio. I nomi sulle nuvole sono esempi di modelli cloud compatibili; CLARYEL è indipendente dai rispettivi fornitori.
Perché un’intelligenza artificiale propria dovrebbe diventare la base della vostra indipendenza digitale, e i modelli cloud un’estensione delle vostre capacità.
L’intelligenza artificiale sta cambiando rapidamente il modo di lavorare, gestire l’impresa, trattare i documenti, cercare informazioni e prendere decisioni.
Fino a poco tempo fa, l’accesso a sistemi intelligenti di questo livello passava soprattutto dalle grandi aziende tecnologiche. Oggi esistono due approcci completi: i servizi di IA in cloud e i sistemi locali, installabili su un proprio computer.
Sorge quindi una domanda naturale: cosa scegliere? Usare i principali modelli cloud, oppure acquistare un proprio computer con intelligenza artificiale, da tenere a casa o in ufficio?
La nostra risposta: non è necessario scegliere. L’architettura giusta per il futuro è un’intelligenza locale propria che, quando serve, utilizza in modo sicuro le capacità di più sistemi intelligenti esterni.
In CLARYEL chiamiamo questo approccio intelligenza artificiale combinata, o multi-intelligenza.
In questa architettura il sistema locale resta il centro di controllo, di archiviazione dei documenti, di lavoro con i dati personali e delle attività quotidiane. I modelli cloud si collegano come risorse intelligenti aggiuntive quando le loro capacità sono davvero necessarie.
Così si combina l’indipendenza digitale con l’accesso ai risultati più avanzati dell’industria mondiale dell’intelligenza artificiale.
Perché l’IA locale?
1. Perché l’intelligenza artificiale non è più solo un chatbot
Molte persone hanno conosciuto l’intelligenza artificiale attraverso una semplice chat: fare una domanda, ricevere una risposta, chiedere di scrivere una lettera o tradurre un testo.
Ma le reali capacità della tecnologia moderna sono molto più ampie. L’intelligenza artificiale può diventare un assistente digitale stabile, che conosce la struttura della vostra azienda, lavora con i documenti a cui è autorizzato, aiuta i collaboratori, analizza informazioni e svolge compiti pratici.
Ad esempio, può:
Trovare contratti, fatture, lettere e altri documenti.
Analizzare indicatori finanziari e processi aziendali.
Confrontare informazioni provenienti da più fonti.
Preparare offerte commerciali e corrispondenza aziendale.
Aiutare con i documenti contabili e il controllo dei dati.
Elaborare documentazione tecnica.
Tradurre tra lingue diverse.
Aiutare nella programmazione e nell’automazione dei flussi di lavoro.
Analizzare le offerte dei fornitori.
Individuare incongruenze, registrazioni duplicate e operazioni sospette.
Lavorare con la base di conoscenza interna dell’azienda.
Aiutare la direzione a preparare decisioni sulla base delle informazioni disponibili.
Servire i collaboratori tramite un’unica interfaccia testuale o vocale.
Sorvegliare le operazioni automatizzate consentite.
Più l’intelligenza artificiale viene usata, più informazioni riceve sulla vostra attività. La questione non è più soltanto quanto sia intelligente il modello. Emerge una domanda più importante:
Chi controlla le informazioni su cui lavora la vostra intelligenza artificiale?
A chi appartengono i documenti? Dove viene conservata la cronologia del lavoro? Chi stabilisce le regole di accesso? Chi decide quali informazioni possono essere inviate a servizi esterni? A nostro avviso, un’infrastruttura intelligente seria deve partire da queste domande.
2. L’intelligenza artificiale locale: la base dell’indipendenza digitale
L’intelligenza artificiale locale è un sistema in cui i modelli, il loro ambiente di lavoro e i dati necessari risiedono su hardware sotto il vostro controllo: un normale personal computer, una workstation specializzata o una macchina più potente. Il principio resta lo stesso.
I vostri documenti vengono elaborati sul vostro hardware. Le vostre basi di conoscenza interne restano nella vostra infrastruttura. Siete voi a decidere chi può accedere e a quali condizioni. Per un’impresa non è un semplice dettaglio tecnico, ma un principio fondamentale di gestione delle informazioni.
Riservatezza dei vostri documenti
Ogni azienda custodisce informazioni non destinate alla libera circolazione: contratti, condizioni commerciali, calcoli interni, documenti finanziari, dati dei clienti, corrispondenza, piani di sviluppo, soluzioni tecniche e altre informazioni di valore. Un sistema locale consente di elaborare questi documenti senza dover necessariamente trasmetterne il contenuto a fornitori esterni di IA. Con un’infrastruttura correttamente configurata, l’elaborazione può avvenire anche senza connessione internet. L’azienda stabilisce quali dati sono accessibili al sistema, dove sono conservati, per quanto tempo e quando vengono cancellati.
Tutela dei dati personali dei collaboratori
I dati dei collaboratori richiedono particolare attenzione. Retribuzioni, contratti di lavoro, recapiti personali, documenti del personale e altre informazioni personali non dovrebbero essere trasmessi senza controllo a servizi esterni. Un sistema intelligente locale può supportare ufficio del personale, direzione e amministrazione elaborando queste informazioni all’interno di un’infrastruttura controllata. L’accesso ai dati deve seguire i diritti di ciascun collaboratore: l’intelligenza artificiale non deve diventare uno strumento che dà a qualsiasi utente accesso a tutte le informazioni aziendali.
Tutela delle informazioni sui clienti
I clienti affidano all’azienda non solo denaro, ma anche le proprie informazioni: a seconda dell’attività, recapiti, storico degli ordini, dati di pagamento, progetti, documenti e rapporti con l’azienda. L’intelligenza artificiale locale permette di costruire un processo in cui questi dati vengono trattati prevalentemente all’interno dell’impresa. Questo rafforza la fiducia e dà all’azienda maggiori possibilità di controllare direttamente il trattamento.
Protezione del know-how e dei segreti commerciali
Per molte imprese il bene più prezioso non sono i computer, ma il sapere accumulato: processi produttivi, istruzioni interne, soluzioni originali, strategie di prezzo, calcoli dei costi, relazioni con i clienti, ricerca e sviluppo. Un sistema locale consente di usare l’intelligenza artificiale su questo patrimonio senza rendere l’invio di informazioni a servizi esterni un passaggio obbligato di ogni operazione.
Controllo sulla cronologia e sulla memoria della vostra IA
Con l’uso, un sistema intelligente accumula contesto utile: le vostre preferenze, le specificità dell’azienda, la struttura dei documenti, le regole di lavoro e i risultati delle attività precedenti. Queste informazioni diventano gradualmente una parte importante della vostra infrastruttura digitale. Riteniamo essenziale che l’azienda possa conservare questo contesto internamente, gestire i tempi di conservazione, fare copie di sicurezza e trasferire le informazioni tra soluzioni software compatibili. La vostra intelligenza deve lavorare per voi, non rendervi dipendenti da un unico fornitore esterno.
Costi prevedibili
Un altro vantaggio importante di un sistema proprio è un diverso modello di costo. Con le interfacce cloud si lavora di solito entro le condizioni del piano scelto. Quando i modelli esterni sono usati in modo programmatico tramite API, il costo può dipendere dal numero di token elaborati, dal modello, dalla dimensione del contesto, dagli strumenti aggiuntivi e da altri parametri. Quando un’azienda inizia ad automatizzare in modo intenso, il numero di richieste può crescere molto rapidamente.
Un’intelligenza locale funziona diversamente. Acquistate l’hardware e utilizzate i modelli installati entro le risorse disponibili. Un modello locale non genera una fattura del fornitore cloud per ogni token elaborato. Potete rianalizzare documenti, sperimentare con le richieste, eseguire controlli, creare automazioni interne e usare il modello quanto l’hardware consente.
Naturalmente non significa che non ci siano costi. Il sistema consuma energia elettrica, richiede manutenzione, e prestazioni e memoria disponibile sono limitate dall’hardware. Ma si ottiene il vantaggio principale: prevedibilità e controllo diretto sulla propria infrastruttura di calcolo. Invece di dipendere solo dal consumo di risorse remote, l’azienda dispone di una propria potenza di calcolo per molte attività, particolarmente interessante per le operazioni ricorrenti.
Lavorare indipendentemente dal fornitore cloud
Un’architettura locale offre un’altra possibilità importante: svolgere le attività essenziali anche quando un servizio esterno non è disponibile. Con la configurazione adeguata, i modelli locali possono funzionare senza internet. È importante per le organizzazioni che hanno bisogno ogni giorno di lavorare in modo stabile con documenti, ricerca interna e conoscenze.
Un sistema proprio permette inoltre di scegliere modelli compatibili, sostituirli, valutare nuove versioni e costruire automazioni attorno alla propria infrastruttura. L’azienda non deve legare per sempre tutto il lavoro interno a un solo servizio. Si possono usare più modelli locali per compiti diversi: uno per la conversazione quotidiana, uno per l’analisi dei documenti, uno per la programmazione, uno per operazioni specialistiche. Il risultato non è un semplice programma installato, ma un’infrastruttura intelligente propria.
I vantaggi di un sistema locale crescono nel tempo
Acquistare un proprio computer intelligente non è necessariamente una decisione una tantum con capacità immutabili. Modelli e software continuano a evolversi. Si possono installare nuovi modelli compatibili, migliorare gli strumenti di ricerca, aggiungere interfacce vocali, collegare basi di conoscenza aziendali e perfezionare i flussi di lavoro.
Se la struttura dell’hardware lo consente, si può aumentare la memoria, aggiungere unità di archiviazione, potenziare il sottosistema grafico o passare a un sistema più performante. L’investimento iniziale può essere la prima fase di un percorso: partendo da una configurazione locale contenuta, l’azienda costruisce gradualmente la propria infrastruttura in base alle esigenze reali e al budget disponibile.
Per noi questo conta più che convincere ogni cliente ad acquistare subito l’hardware più costoso. Iniziate da ciò che vi serve davvero oggi. Fate crescere il sistema insieme alle vostre esigenze.
Perché anche l’intelligenza artificiale cloud è necessaria
Dopo questi vantaggi dei sistemi locali, sorge un’altra domanda: se un’intelligenza propria offre così tanto, perché usare i modelli cloud? La risposta è semplice: oggi i sistemi cloud sono uno strumento estremamente potente e utile, e siamo convinti che rinunciare alle loro capacità non sarebbe saggio.
Accesso alla ricerca più avanzata
Dietro i principali modelli cloud ci sono grandi gruppi di ricerca, notevoli risorse di calcolo e investimenti ingenti. I loro sviluppatori creano sistemi intelligenti che spostano continuamente i confini della tecnologia disponibile. Chi usa un servizio cloud beneficia di questo lavoro senza dover creare e addestrare modelli di tali dimensioni.
Elevate prestazioni intellettive
I modelli cloud più avanzati sanno risolvere compiti complessi che richiedono analisi in più passaggi, programmazione, soluzioni non convenzionali e l’elaborazione di grandi volumi di informazioni. Sono particolarmente utili quando un compito supera le capacità del modello locale installato. I grandi fornitori danno accesso a infrastrutture di calcolo che per una piccola impresa non avrebbe senso economico costruire da sola.
Bassa soglia di accesso
Per iniziare con l’IA cloud di solito non serve hardware specializzato: basta creare un account e scegliere la modalità d’uso più adatta. Alcuni fornitori offrono piani gratuiti per un uso limitato e abbonamenti iniziali relativamente economici. Con un numero ridotto di richieste, interfacce a pagamento e collegamenti programmatici possono essere molto convenienti. Va però tenuto presente che una chat gratuita e un accesso programmatico gratuito non sono la stessa cosa: disponibilità, limiti e condizioni d’uso dipendono dal servizio, dalla regione e dal piano scelto.
Nuove funzionalità in tempi rapidi
Le piattaforme cloud aggiornano regolarmente i modelli e offrono nuovi strumenti: elaborazione più ricca di testi, immagini, codice, documenti e altri tipi di informazioni. A volte basta scegliere un altro modello o attivare un nuovo strumento per ottenere capacità che prima richiedevano configurazioni tecniche complesse.
Interfacce comode
I grandi fornitori investono molto non solo nella qualità dei modelli ma anche nella facilità d’uso. Conversazione vocale, caricamento di file, analisi di documenti, creazione di programmi, lavoro per progetti e altre funzioni convivono in interfacce pensate per un pubblico ampio. Per questo l’intelligenza cloud è spesso uno strumento comodo per risolvere rapidamente le attività quotidiane.
Estensione economica delle capacità
Se il sistema locale non riesce a gestire un compito complesso specifico, un modello cloud può svolgere un’analisi aggiuntiva. Non serve acquistare hardware molto più potente per un compito che si presenta poche volte al mese: si possono usare risorse di calcolo remote proprio quando servono. È una delle principali idee economiche dell’approccio ibrido.
Accesso a più scuole di pensiero
Sviluppatori diversi adottano metodi di addestramento, architetture, sistemi di valutazione e approcci propri. Per questo modelli diversi possono affrontare lo stesso compito in modo diverso: uno propone una buona struttura della risposta, un altro nota una circostanza ulteriore, un terzo trova una soluzione alternativa. Per i compiti complessi questo crea possibilità aggiuntive preziose.
Il punto chiave: i vantaggi dell’intelligenza cloud sono così rilevanti che un sistema locale ben progettato deve saperli sfruttare.
Come lavorano insieme
Perché proponiamo di unire invece di scegliere
Le architetture locale e cloud offrono vantaggi diversi ma complementari. Il sistema locale garantisce una base di calcolo propria, il controllo delle informazioni, la possibilità di lavorare in autonomia e costi prevedibili per l’elaborazione interna. I modelli cloud danno accesso alle capacità avanzate dei maggiori sviluppatori al mondo senza dover acquistare una potenza di calcolo paragonabile.
Perché allora non unirli in un unico sistema? È l’approccio che riteniamo più promettente. L’intelligenza locale diventa l’assistente principale dell’utente; i modelli esterni diventano strumenti aggiuntivi che può coinvolgere quando serve. L’utente dialoga innanzitutto con il proprio sistema locale, senza passare continuamente da un servizio all’altro, copiare conversazioni tra finestre e decidere da solo quali documenti si possono caricare e dove. Un’architettura ben costruita organizza il lavoro in modo centralizzato.
Voi
CLARYEL Local AI
La vostra politica sui dati
Elaborazione locale
Richiesta esterna consentita (filtrata)
Risultati uniti in locale
Risposta
Schema concettuale, semplificato. Il flusso effettivo dipende dalla configurazione e dalle regole che stabilite.
Come l’intelligenza locale può rivolgersi al cloud in modo più sicuro
Immaginate di fare una domanda al vostro assistente. Il sistema locale riceve la richiesta e determina quali dati servono per eseguirla. Se il compito può essere risolto con le proprie risorse, viene svolto in locale. Se è utile coinvolgere un modello esterno, il sistema applica le regole di trasferimento dei dati stabilite dall’utente.
Queste regole possono prevedere la classificazione dei documenti, l’esclusione di determinati tipi di informazioni, la rimozione dei dati personali, la sostituzione di nomi e identificativi con segnaposto, la riduzione del contesto inviato e un’ulteriore approvazione da parte dell’utente.
Un solo punto di accesso invece di tanti servizi separati
Di solito l’utente apre un servizio, fa una domanda, poi passa a un altro, ripete la richiesta e confronta le risposte. Funziona, ma diventa scomodo con l’aumentare delle attività.
Proponiamo un approccio diverso: l’utente si rivolge alla propria intelligenza locale. Il sistema conosce gli strumenti a disposizione e può scegliere il modo più adatto di svolgere il compito secondo le regole stabilite. Ad esempio: un modello locale per le attività interne quotidiane; un modello esterno potente, dopo il necessario trattamento della richiesta, per le analisi complesse; un secondo modello per un controllo aggiuntivo; infine il sistema locale unisce le risposte e conserva ciò che serve nella vostra base di conoscenza.
L’utente ottiene così i vantaggi di più modelli attraverso un unico ambiente di lavoro gestito. È particolarmente prezioso per le aziende in cui l’intelligenza artificiale partecipa gradualmente a sempre più processi.
Sei scenari
Ogni scenario segue lo stesso schema: cosa si fa in locale, cosa può andare al cloud se necessario, e il risultato.
Contratto di lavoro
Compito
Ottenere un’analisi indipendente delle clausole di un contratto di lavoro che contiene nome del dipendente, indirizzo di residenza, dati identificativi, retribuzione e condizioni specifiche.
In locale
Il sistema locale analizza prima il documento in autonomia e conserva l’originale.
Cloud, se necessario
Una richiesta anonimizzata per quanto possibile: «Analizza una clausola tipo di un contratto di lavoro sotto il profilo di chiarezza, completezza e possibili questioni giuridiche, e indica cosa verificare secondo il diritto del lavoro italiano». Nome, indirizzo e dati identificativi non servono.
Risultato
Il sistema locale confronta le indicazioni con il documento originale, che resta nella vostra infrastruttura.
Documenti dei clienti
Compito
Rispondere a una domanda sulla pratica di un cliente: ordini, pagamenti, corrispondenza.
In locale
Ricerca, sintesi e risposta avvengono sulla base di conoscenza locale, nei limiti dei diritti dell’utente.
Cloud, se necessario
Di norma non serve. Se emerge una domanda generale (ad esempio su un tipo di documento), viene inviata solo quella, senza dati del cliente.
Risultato
Le informazioni del cliente vengono trattate all’interno dell’azienda.
Offerte commerciali
Compito
Confrontare le condizioni di più fornitori.
In locale
Il sistema locale raccoglie i dati dai documenti ed estrae caratteristiche, prezzi e condizioni.
Cloud, se necessario
Spunti per l’analisi comparativa, senza dati personali dei referenti, numeri interni dei documenti o informazioni commerciali non necessarie a quella richiesta.
Risultato
Un confronto strutturato preparato in locale, arricchito da suggerimenti esterni.
Problema tecnico
Compito
Un collaboratore descrive un guasto a un’apparecchiatura.
In locale
L’intelligenza locale dispone della documentazione tecnica interna e dello storico degli interventi ed estrae solo caratteristiche dell’apparecchiatura, sintomi e contesto tecnico.
Cloud, se necessario
Un modello esterno propone ipotesi diagnostiche.
Risultato
Il sistema locale confronta le proposte con la vostra configurazione reale e le istruzioni interne.
Dati finanziari
Compito
Spiegare gli scostamenti negli indicatori finanziari interni.
In locale
Calcoli, confronti e spiegazioni vengono svolti in locale sui vostri documenti contabili.
Cloud, se necessario
Solo se utile: una domanda metodologica generale, senza importi, nomi o identificativi dell’azienda. Per i dati più sensibili si può vietare l’uscita dal sistema locale.
Risultato
I numeri restano in azienda; ricevete una spiegazione verificabile sui documenti di origine.
Decisione con più modelli
Compito
Preparare una decisione di investimento rilevante.
In locale
Il sistema locale conserva i dati di partenza e prepara sintesi filtrate.
Cloud, se necessario
Un modello analizza la parte tecnica, un secondo valuta le ipotesi economiche, un terzo cerca scenari alternativi e punti deboli.
Risultato
Il sistema locale unisce i risultati e aiuta a preparare le domande da verificare prima di decidere.
Cosa è disponibile oggi, cosa si configura, cosa è in sviluppo
Distinguiamo con chiarezza ciò che potete usare oggi, ciò che viene configurato per voi e ciò che è una direzione di sviluppo.
Disponibile oggiI vostri documenti, la base di conoscenza interna e l’elaborazione IA restano sul computer CLARYEL nel vostro ufficio.
Disponibile oggiModelli esterni solo tramite filtro: dati personali e segreti commerciali vengono rimossi mantenendo il senso della richiesta.
ConfigurabileVisualizzazione della richiesta filtrata e invio solo dopo la vostra conferma, quando necessario.
ConfigurabileRegole su quali categorie di informazioni non escono mai dal sistema locale.
ConfigurabileFunzionamento senza connessione internet per le attività svolte dai modelli locali.
Direzione di sviluppoPiù modelli cloud che si verificano a vicenda, con il sistema locale che confronta e unisce le risposte.
Direzione di sviluppoScelta automatica del modello cloud più adatto a ciascuna attività, entro i budget da voi stabiliti.
L’archiviazione locale riguarda documenti, base di conoscenza ed elaborazione IA. Gli altri servizi che utilizzate (ad esempio la posta elettronica o il vostro sito) seguono le proprie condizioni.
Non servono sempre i modelli più costosi
L’economia dell’intelligenza combinata si basa su una distribuzione ragionata dei compiti. Non è necessario inviare ogni richiesta semplice al modello esterno più costoso. Spiegare un documento, trovare una registrazione, scrivere una breve lettera o un’elaborazione semplice possono avvenire in locale. Per un compito più complesso si può usare un modello esterno economico, e solo quando maggiore precisione, profondità di analisi o potenza di calcolo giustificano la spesa conviene ricorrere alle opzioni più avanzate.
Si possono fissare budget diversi per attività e utenti diversi. Se l’azienda usa collegamenti programmatici, è opportuno prevedere limiti di spesa, avvisi al raggiungimento delle soglie e il divieto di richieste automatiche incontrollate. Le regole di accesso ai modelli cloud devono considerare non solo il costo, ma anche se quella specifica informazione può essere trasferita. Così l’uso dell’intelligenza artificiale resta economicamente governabile.
Abbonamento cloud e collegamento programmatico sono cose diverse
I fornitori cloud offrono di solito diverse modalità di servizio. Un normale abbonamento alla chat dà accesso all’interfaccia utente e alle funzioni di un determinato piano. Un’interfaccia programmatica, o API, consente di integrare il modello direttamente in applicazioni e processi automatizzati. Sono prodotti commerciali diversi.
Un abbonamento a pagamento alla chat non significa sempre che le richieste tramite interfaccia programmatica siano già incluse. Condizioni di integrazione, prezzi, limiti e regole d’uso vanno verificati separatamente. Per le imprese possono essere disponibili piani aziendali con impostazioni aggiuntive di sicurezza, gestione dei dati e amministrazione. In CLARYEL riteniamo che la modalità di collegamento vada scelta in base al compito reale, ai requisiti normativi e al budget, non solo alla popolarità di un piano.
I piani di assistenza CLARYEL riguardano il sistema CLARYEL; abbonamenti o accesso programmatico ai modelli cloud si acquistano separatamente presso i rispettivi fornitori.Piani di supporto
Riservatezza e controllo dei dati
Un’intelligenza artificiale propria e la normativa europea
Per le imprese europee la protezione dei dati è un tema particolarmente rilevante. Nell’Unione europea si applica il Regolamento generale sulla protezione dei dati, GDPR, Regolamento (UE) 2016/679. Disciplina il trattamento dei dati personali e stabilisce requisiti di liceità, trasparenza, minimizzazione, sicurezza e responsabilizzazione.
L’uso di un’intelligenza artificiale esterna con dati personali può richiedere la verifica di diversi aspetti:
Un’adeguata base giuridica per il trattamento.
La compatibilità dell’uso dei dati con le finalità originarie e dichiarate.
I ruoli dei soggetti coinvolti nel trattamento e gli accordi contrattuali necessari.
Le condizioni di conservazione e cancellazione delle informazioni.
L’eventuale necessità di garanzie per i trasferimenti internazionali di dati.
La valutazione delle misure di sicurezza tecniche e organizzative.
Ove richiesto, una valutazione d’impatto sulla protezione dei dati.
Un’architettura locale consente di ridurre la quantità di dati personali trasmessi a terzi e di semplificare alcuni processi di controllo. È però importante chiarire che l’installazione di un computer locale non comporta, di per sé, la conformità al GDPR. L’azienda resta tenuta a rispettare la normativa, a separare correttamente gli accessi dei collaboratori, a garantire la sicurezza, a rispettare i tempi di conservazione e a disporre delle necessarie basi giuridiche. Un sistema locale è uno strumento per ridurre determinati rischi, non un esonero dalla responsabilità giuridica.
Le imprese che operano in Italia devono inoltre considerare la normativa nazionale applicabile e le indicazioni del Garante per la protezione dei dati personali. Requisiti specifici per determinati usi dell’intelligenza artificiale sono stabiliti dall’AI Act europeo. Riteniamo che un’impresa responsabile debba affrontare questi temi fin dall’inizio, non dopo un incidente.
Le informazioni di questa sezione hanno carattere generale e non sostituiscono una consulenza legale.
Una precisazione molto importante sulla protezione dei dati
Nessun sistema di filtraggio automatico deve essere considerato del tutto infallibile. Rimuovere nome e cognome non significa sempre che una persona non sia identificabile dall’insieme dei dati restanti. A determinate condizioni, i dati pseudonimizzati restano dati personali ai sensi del GDPR.
Per questo serve un approccio su più livelli: filtraggio tecnico, limiti al trasferimento di determinate categorie di informazioni, verifica del contesto e conferma dell’utente ove necessario. Per i dati più sensibili, la soluzione corretta può essere il divieto totale di invio a modelli esterni.
Un’architettura locale rende possibile questo approccio, ma il livello finale di sicurezza dipende dalla qualità del software, dalle impostazioni e dalle procedure organizzative. Il nostro principio: prima il controllo delle informazioni, poi la scelta dello strumento intelligente.
Cosa deve restare sotto il vostro controllo
Un sistema intelligente locale non deve limitarsi a elaborare richieste in autonomia. Idealmente, il titolare controlla:
L’archivio documentale principale e la base di conoscenza interna.
La cronologia dei processi di lavoro interni.
I diritti di accesso dei collaboratori.
Le regole di trattamento delle informazioni personali e riservate.
Le autorizzazioni a collegare servizi esterni.
Le politiche di invio delle richieste ai modelli cloud.
Le chiavi di accesso e le impostazioni delle integrazioni esterne.
Copie di sicurezza e ripristino dei dati.
Le autorizzazioni per le azioni degli agenti intelligenti.
Le modalità di conservazione, trasferimento e cancellazione delle informazioni.
È inoltre importante escludere situazioni in cui un modello esterno possa ottenere da solo pieno accesso all’archivio interno o eseguire operazioni critiche senza i limiti previsti. Le risposte dei modelli esterni vanno considerate come risultati di un’analisi, non come un’autorizzazione incondizionata ad agire. Cancellare documenti, modificare registrazioni contabili, trasferire informazioni riservate e altre operazioni sensibili devono seguire regole stabilite e le necessarie conferme. Così l’intelligenza artificiale non è solo utile, ma anche governabile.
Responsabilità giuridica e tecnica
CLARYEL aiuta a ridurre i rischi; non promette sicurezza assoluta, modelli infallibili né conformità automatica alla normativa.
Il filtro delle richieste esterne riduce i dati inviati; non promette un’anonimizzazione al 100%.
La responsabilità per la liceità del trattamento, le basi giuridiche, i diritti di accesso e i tempi di conservazione resta in capo all’azienda che utilizza il sistema.
Condizioni, prezzi e politiche sui dati dei fornitori cloud possono cambiare; verificateli prima di collegare un servizio esterno.
I contenuti di questa pagina sono informazioni generali e non costituiscono consulenza legale. Per i casi specifici rivolgetevi a un professionista qualificato.
Il futuro è la multi-intelligenza: più modelli sono meglio di uno?
Riteniamo che la direzione più promettente sia la collaborazione tra più modelli intelligenti indipendenti. Il motivo è semplice: anche il modello più avanzato può sbagliare, tralasciare un fatto importante, scegliere una formulazione infelice o non considerare un approccio alternativo. Nei compiti complessi è utile ottenere più valutazioni indipendenti.
Modello 1: soluzione
Propone una soluzione al compito.
Modello 2: verifica
Verifica la soluzione proposta, cerca possibili errori e circostanze mancanti.
Modello 3: alternative
Esamina la questione da un’altra prospettiva, propone alternative o verifica le ipotesi.
Il sistema locale confronta poi i risultati, individua le contraddizioni e formula la risposta finale.
Modelli diversi possono completarsi: uno è più forte nella programmazione, un altro nell’esposizione analitica, un terzo nella ricerca di soluzioni alternative. Con un processo ben costruito, più valutazioni indipendenti aiutano a far emergere contraddizioni, ampliare i fattori considerati e ottenere un risultato più solido.
Tuttavia, lavorare con più modelli non garantisce la correttezza. Più modelli possono ripetere lo stesso errore. Possono anche basarsi su dati di partenza insufficienti, superati o interpretati in modo errato. Nelle situazioni critiche è necessaria una verifica sui documenti originali, su dati oggettivi e, quando richiesto, da parte di una persona con adeguata qualifica.
Consideriamo la multi-intelligenza non un modo magico per eliminare gli errori, ma uno strumento per migliorare la qualità dell’analisi e organizzare verifiche aggiuntive. Può essere particolarmente utile per preparare soluzioni tecniche, programmare, analizzare contratti complessi, confrontare offerte commerciali, pianificare strategie e svolgere ricerche. Per le decisioni davvero importanti è meglio poter consultare più sistemi intelligenti indipendenti che dipendere da un’unica risposta.
La nostra visione del futuro dell’intelligenza artificiale
Riteniamo che conterà sempre di più non l’accesso a un singolo modello, ma la capacità di unire più sistemi in un’unica infrastruttura gestita. L’intelligenza artificiale locale conoscerà il contesto della vostra impresa, attingerà alle fonti di informazione autorizzate e aiuterà a organizzare i processi. I modelli cloud offriranno capacità aggiuntive per i compiti complessi. Sistemi intelligenti diversi potranno analizzare un problema in modo indipendente, verificare le soluzioni proposte e completarsi a vicenda, mentre l’utente interagirà innanzitutto con il proprio assistente.
Nell’architettura ideale ciò che conta non è il fornitore di un modello, ma il titolare del sistema intelligente e le sue esigenze. Si possono cambiare servizi cloud, confrontare modelli e scegliere gli strumenti più adatti. L’intelligenza artificiale smette di essere un servizio interamente dipendente da un unico fornitore remoto e diventa un’infrastruttura propria, da far crescere.
L’intelligenza locale garantisce il controllo. L’intelligenza cloud amplia le capacità. La multi-intelligenza le unisce in un unico sistema.
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Serve acquistare subito un computer locale potente?
No. Riteniamo che si debba partire dalle esigenze reali e dal budget del cliente. Non tutte le piccole imprese hanno bisogno di un’infrastruttura di calcolo costosa dal primo giorno. L’intelligenza locale si può introdurre per gradi.
All’inizio è sufficiente un sistema che offra elaborazione di base dei documenti, ricerca intelligente, lavoro sulle conoscenze interne e gestione delle richieste principali. I compiti particolarmente complessi possono essere inviati a modelli esterni dopo un adeguato filtraggio dei dati. Quando il carico cresce, si può valutare il potenziamento dell’hardware. Così l’azienda non deve scegliere tra una prima soluzione accessibile e la possibilità di crescere in futuro.
Tre livelli di intelligenza locale con CLARYEL
CLARYEL offre diversi livelli di computer con IA locale per esigenze e budget differenti. Caratteristiche, prezzi, configurazioni e condizioni d’acquisto aggiornati sono pubblicati nel catalogo CLARYEL.
Level 1: un inizio accessibile
999 € IVA inclusa
Per imprese e professionisti che vogliono una propria intelligenza locale senza un grande investimento iniziale. Permette di iniziare con i modelli locali, lavorare sui documenti, organizzare la ricerca nelle informazioni interne e usare le funzioni principali di un assistente intelligente. Si può affiancare a servizi cloud accessibili per i compiti che richiedono capacità aggiuntive: un modo ragionevole di iniziare senza attendere il budget per la configurazione massima.
Per aziende che hanno bisogno di una piattaforma di calcolo più moderna, componenti nuovi, maggiori margini di crescita e il lavoro di più collaboratori. Può diventare il computer IA locale centrale dell’ufficio: ricerca interna, elaborazione dei documenti, agenti intelligenti e automazione dei processi. In seguito le prestazioni possono crescere entro i limiti dell’hardware, oppure si può passare a un livello superiore.
Per carichi di lavoro più impegnativi: organizzazioni che necessitano di maggiore potenza di calcolo, di un uso multiutente più intenso o di attività specialistiche. La configurazione viene definita in base ai requisiti specifici. Sistemi di livelli diversi possono lavorare insieme in un’unica architettura.
Consigliamo di affrontare l’adozione come un percorso in fasi.
Fase 1. La vostra intelligenza locale
L’azienda installa un sistema locale e inizia a usarlo per i processi principali. Si definiscono utenti, diritti di accesso e categorie di documenti. Si crea una base di conoscenza propria e gli utenti si abituano a rivolgersi all’assistente nel lavoro quotidiano.
Fase 2. Collegare modelli esterni accessibili
Quando emergono compiti che richiedono capacità aggiuntive, si collegano i servizi cloud più adatti: piani economici, opzioni gratuite disponibili o collegamenti programmatici con budget controllato. Vanno considerate le condizioni del fornitore per l’uso commerciale e il trattamento dei dati. Il sistema locale continua a gestire l’instradamento delle richieste e l’applicazione delle vostre regole sulle informazioni.
Fase 3. Far crescere la propria base di calcolo
Con l’aumento dell’uso diventa chiaro quali operazioni conviene svolgere in locale. L’azienda può aumentare le prestazioni del sistema, aggiungere nuovi modelli ed estendere le automazioni interne. Documenti e conoscenze accumulati restano parte della vostra infrastruttura.
Fase 4. Architettura multi-modello professionale
Un sistema locale potente e più modelli esterni, ciascuno collegato per i compiti adatti: analisi, programmazione, redazione di documenti, ricerca di soluzioni alternative e verifica incrociata dei risultati. L’intelligenza locale diventa il coordinatore centrale di tutto il lavoro.
Non è un punto di arrivo obbligato per ogni utente. Ma per le organizzazioni che usano l’intelligenza artificiale in modo intensivo può essere una naturale direzione di sviluppo.
Perché grandi e piccole imprese hanno bisogno della stessa filosofia
La dimensione dell’impresa incide sulla potenza di calcolo necessaria, ma non sulla necessità di controllare le informazioni. Un piccolo studio contabile può custodire dati riservati di decine di clienti. Uno studio legale lavora con documenti e circostanze che richiedono particolare cura. Una società di ingegneria conserva le proprie soluzioni tecniche. Un’azienda commerciale dispone di dati su clienti, fornitori, prezzi e acquisti. Un’impresa manifatturiera accumula documentazione di produzione e conoscenze interne.
Anche una piccola azienda può possedere informazioni che valgono molto più dell’hardware che utilizza. Per questo un’intelligenza locale propria non va vista solo come uno strumento per le grandi imprese. Riteniamo che un’infrastruttura intelligente sotto controllo debba diventare accessibile a imprese di ogni dimensione.
Perché CLARYEL propone questo approccio
In CLARYEL non consideriamo l’intelligenza artificiale un programma a sé che si apre qualche volta al giorno. Il nostro obiettivo è renderla parte del lavoro quotidiano dell’azienda. Per questo offriamo computer locali propri con software già predisposto e margini di sviluppo.
L’elaborazione principale e il lavoro sulle conoscenze aziendali possono avvenire sull’hardware del cliente. Quando serve un’intelligenza aggiuntiva, i modelli esterni possono essere collegati tramite i meccanismi di controllo e filtraggio previsti. L’utente può far crescere il sistema per gradi, ampliare le attività e collegare nuovi strumenti intelligenti.
Non promettiamo sicurezza assoluta, modelli infallibili né conformità automatica alla normativa. Il nostro compito è offrire un’architettura in cui controllo delle informazioni, sicurezza tecnica e utilità pratica dell’intelligenza artificiale vengono considerati insieme.
Da dove iniziare oggi
Non è necessario attendere il budget per il computer locale più potente. Non è necessario acquistare molti abbonamenti cloud costosi. E non serve cercare di automatizzare tutta l’azienda fin dall’inizio.
Iniziate analizzando le attività reali. Quali documenti si usano ogni giorno? Quali operazioni richiedono troppo tempo? Quali informazioni non dovrebbero essere trasmesse a terzi senza necessità? Quali compiti si possono svolgere in locale? Quando è utile collegare modelli esterni più potenti?
A quel punto si può scegliere la configurazione adatta. Per una piccola azienda il livello di ingresso può essere un punto di partenza pratico. Un ufficio in crescita può preferire un sistema moderno con margini di espansione. Le imprese con un elevato carico di calcolo possono aver bisogno di una configurazione su misura. Non serve partire dalla spesa massima. Serve partire dall’architettura giusta.
Conclusione: la vostra intelligenza artificiale deve appartenere alla vostra infrastruttura digitale
Siamo convinti che un’intelligenza locale propria sia la base strategicamente giusta per le aziende che vogliono usare attivamente l’intelligenza artificiale mantenendo il controllo delle proprie informazioni. I modelli cloud aprono possibilità eccezionali e non c’è motivo di rinunciarvi. Al contrario, vanno usati in modo ragionato, economico e nel rispetto delle regole stabilite sul trattamento delle informazioni.
L’approccio più promettente è unire entrambi. Il vostro sistema locale diventa il centro intelligente dell’azienda. I modelli cloud ne ampliano le capacità. Più modelli indipendenti aiutano ad approfondire le questioni complesse e a verificare ulteriormente le decisioni. Documenti, diritti di accesso e gestione delle informazioni restano sotto il vostro controllo.
Il futuro è la multi-intelligenza: intelligenza locale + modelli cloud + un unico sistema gestito. CLARYEL è la vostra intelligenza artificiale, capace di sfruttare le possibilità di tutto il mondo dell’intelligenza artificiale.
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Prezzi, funzionalità, politiche di conservazione dei dati e condizioni dei fornitori possono cambiare. Prima di collegare un servizio esterno verificate le condizioni aggiornate e la loro applicabilità al vostro caso d’uso.
