L’adozione della Generative AI, e in particolare dei Large Language Model (LLM), non è più un esperimento isolato nei laboratori di ricerca e sviluppo: è diventata una priorità strategica per le aziende che vogliono mantenere un vantaggio competitivo nel mercato. Tuttavia, ogni CIO e CTO si trova di fronte a una domanda cruciale: costruire soluzioni AI proprietarie in-house o acquistare piattaforme e strumenti già consolidati sul mercato?
La risposta non è binaria, e il dilemma ‘Build vs Buy’ nasconde una complessità che va ben oltre la scelta tecnologica. Si tratta di una decisione che impatta sulla velocità di innovazione, sui costi operativi, sulla governance del rischio e, in ultima analisi, sulla capacità dell’azienda di scalare l’AI da un proof-of-concept a un asset aziendale governabile e sostenibile.
In questo articolo analizziamo i criteri strategici per orientare questa scelta, esplorando dove ha realmente senso investire in sviluppo custom e dove, invece, la standardizzazione diventa la chiave per evitare il debito tecnico e il lock-in tecnologico.
Differenziazione VS standardizzazione
Il principio fondamentale per decidere tra ‘build’ e ‘buy’ può essere sintetizzato in una regola: costruisci dove ti differenzi, standardizza dove devi essere affidabile, veloce e controllabile.
Nel contesto della GenAI, il vantaggio competitivo raramente risiede nel possedere un LLM proprietario. I modelli sono sempre più accessibili, e la loro disponibilità tramite API o licenze open-source è ormai democratizzata. Ciò che realmente genera valore distintivo è la capacità di trasformare i dati aziendali, i processi interni e le esigenze dei clienti in decisioni intelligenti e servizi personalizzati. Questa è l’area in cui investire in sviluppo custom ha senso: applicazioni AI che sfruttano il contesto unico dell’azienda, i flussi di lavoro proprietari e i dataset esclusivi.
Dall’altro lato, esiste un insieme di componenti infrastrutturali e di governance che devono essere solidi, affidabili e conformi agli standard di sicurezza e compliance. Questi componenti non generano direttamente fatturato, ma sono assolutamente critici per evitare che l’AI si trasformi in un rischio operativo. Qui, la standardizzazione e l’adozione di soluzioni consolidate è la strategia vincente.
L’AI Gateway: il fondamento della scalabilità
Un concetto chiave per comprendere la necessità di standardizzazione è il control plane. Utilizzando una metafora urbana: è possibile costruire i palazzi più avanzati e innovativi in una città —ovvero le applicazioni AI — ma senza un sistema di semafori, regole di traffico e una centrale operativa, la città prima o poi collasserà sotto il peso del caos. Il control plane è proprio quella centrale operativa che governa il traffico delle richieste AI, assicurando che l’infrastruttura possa crescere senza perdere controllo.
Nel mondo GenAI, il control plane si concretizza in un AI Gateway: un layer architetturale che si posiziona tra le applicazioni e i modelli/servizi di AI, centralizzando governance, sicurezza, osservabilità e controllo dei costi. Questa infrastruttura permette ai team di sviluppo di innovare rapidamente senza dover reinventare ogni volta i meccanismi di sicurezza, compliance e monitoraggio.
I rischi della frammentazione
Uno degli errori più frequenti nelle implementazioni AI enterprise è la proliferazione di integrazioni con i provider di modelli, accompagnata da regole di governance sparse e duplicate all’interno di ogni singola applicazione. Questo approccio, inizialmente percepito come il più rapido per ottenere risultati, genera nel tempo tre problemi fondamentali:
- Lock-in tecnologico: Quando ogni applicazione è strettamente accoppiata a un modello o provider specifico, cambiare fornitore o adottare nuove soluzioni diventa un’operazione costosa e lenta, anche quando il mercato offre alternative più performanti o economiche.
- Costi imprevedibili: I modelli LLM operano su pricing basato sul consumo di token. Senza un controllo centralizzato, diventa impossibile prevedere, limitare e ottimizzare i costi. Spesso, il problema viene scoperto solo quando arriva la fattura mensile o quando le performance degradano improvvisamente.
- Rischio e compliance: In assenza di un audit trail coerente e di policy centralizzate, la gestione degli accessi, la protezione dei dati sensibili e la responsabilità sulle decisioni AI diventano difficili da governare, esponendo l’azienda a rischi di sicurezza e sanzioni normative.
Le tre capability fondamentali per evitare lock-in e governare il ROI
Per trasformare l’adozione dell’AI da una serie di esperimenti isolati a un asset aziendale governabile, è necessario implementare alcune capability strategiche:
1. Astrazione e routing: Un accesso unificato ai modelli AI, indipendente dal provider, consente di evitare il lock-in e di adottare strategie di intelligent routing. Il routing permette di indirizzare le richieste al modello più adatto in base a criteri di costo, latenza e accuratezza.
2. Controllo dei costi e guardrail: Implementare meccanismi di semantic caching (una ‘memoria intelligente’ che riconosce domande semanticamente simili e riutilizza risposte precedenti), rate limiting (controllo del numero di richieste per utente/app) e circuit breaker (blocco automatico in caso di superamento di soglie di spesa o comportamenti anomali) è fondamentale per garantire la sostenibilità economica e operativa dell’AI.
3. Resilienza e osservabilità: La resilienza implica la capacità di gestire fallimenti dei provider tramite fallback automatici su modelli alternativi, garantendo continuità di servizio. L’osservabilità, invece, significa avere visibilità completa su prestazioni, errori, consumi di token e qualità degli output in produzione. Senza osservabilità, diagnosticare problemi come allucinazioni del modello o degrado delle performance diventa impossibile.
Conclusioni
La scelta tra ‘build’ e ‘buy’ nella GenAI deve essere guidata da un’analisi strategica delle aree in cui l’azienda può realmente differenziarsi e di quelle in cui la standardizzazione riduce il rischio e accelera l’innovazione. Costruire applicazioni AI che sfruttano dati e processi proprietari genera vantaggio competitivo. Standardizzare l’infrastruttura di governance, sicurezza e osservabilità tramite un AI Gateway trasforma l’AI da una serie di progetti pilota a un sistema scalabile, trasparente e sostenibile.
Bitrock, in qualità di IT consulting company specializzata nell’innovazione enterprise e nella digital evolution, si posiziona come partner strategico non solo per l’integrazione iniziale di soluzioni AI, ma soprattutto per garantire la maturità operativa di progetti LLM su larga scala. La nostra expertise specifica è focalizzata su governance, sicurezza e sostenibilità delle infrastrutture AI.
Questo include la progettazione di architetture AI scalabili, l’integrazione di standard come OpenTelemetry e, soprattutto, l’implementazione dell’AI Gateway tramite Radicalbit, prodotto del portfolio Fortitude Group.
Trasformiamo l’incertezza operativa associata all’Intelligenza Artificiale in confidenza strategica, assicurando che gli investimenti effettuati nell’AI siano robusti, ottimizzati e pronti per la scalabilità enterprise in workflow mission-critical.
Scopri come Bitrock può supportarti nell’adozione strategica della GenAI e contattaci per una consulenza dedicata.