Oggi è raro trovare un'azienda con l'IA in produzione che usi un solo modello. Un team prova Claude per un'attività, GPT per un'altra, un modello proprietario per ciò che deve girare on-premise. Ogni decisione ha senso presa singolarmente. Rispondere dell'insieme —quanto costa, quanto velocemente risponde e chi ha deciso cosa— richiede uno sguardo diverso.
Cosa succede quando ogni modello viene gestito separatamente?
Ogni modello isolato è una fattura diversa, un tempo di risposta diverso e un punto cieco diverso per chi deve rispondere della governance di quei sistemi davanti a un regolatore o a un cliente. Moltiplica tutto questo per il numero di modelli che oggi convivono in qualsiasi organizzazione con IA in produzione, e la necessità di un livello centrale che metta ordine cresce rapidamente, anche per team di ingegneria esperti.
I tre fattori che determinano se scala
Costi: un criterio centrale orienta la scelta verso il modello più efficiente per ogni attività, indipendentemente da quale sia il più semplice da integrare. Latenza: ogni modello risponde con un ritmo diverso, e questo incide sull'esperienza finale dell'utente se nessuno la gestisce in modo esplicito. Governance: un registro centralizzato permette di rispondere con precisione a quale modello ha preso quale decisione e in base a quali informazioni.
Cosa fa un livello di orchestrazione?
Una piattaforma di orchestrazione come OrchestAI, di Xcapit, centralizza queste tre decisioni: instrada ogni attività al modello adatto in base a costo ed esigenza, conserva un registro di audit di ciò che è accaduto e consente di stabilire che i dati vengano elaborati all'interno del data center dell'azienda stessa.
È pensata in particolare per i settori regolamentati —finanza, energia, pubblica amministrazione—, dove la domanda su quale modello abbia deciso cosa è un requisito centrale nei confronti di regolatori, clienti e auditor.
Prima di aggiungere un altro modello
Se la tua organizzazione ha già più di un modello di IA in produzione, conviene risolvere il livello di governance prima di aggiungerne un terzo o un quarto. È considerevolmente più semplice definire il criterio fin dall'inizio che ricostruirlo dopo, quando diversi team prendono già decisioni in modo indipendente.
Come state gestendo oggi la governance e i costi quando in produzione convivono più modelli di IA?
Fernando Boiero
CTO & Co-Fondatore
Oltre 20 anni nell'industria tecnologica. Fondatore e direttore di Blockchain Lab, professore universitario e PMP certificato. Esperto e thought leader in cybersecurity, blockchain e intelligenza artificiale.
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