Domande frequenti sull\'AI on-premise

No. L\'AI automatizza le attività ripetitive e strutturate (ricerca documenti, inserimento dati, risposta a FAQ standard), liberando il team per lavoro a maggior valore. Le decisioni, la relazione con i clienti e il giudizio professionale restano sempre umani. L\'AI è uno strumento, non un sostituto.

Un chatbot risponde a domande predefinite. Un sistema RAG (Retrieval Augmented Generation) cerca nei tuoi documenti e risponde citando le fonti. Un AI agent non si limita a rispondere ma pianifica e compie azioni autonome (interroga database, aggiorna record, invia notifiche). Leggi la guida: cosa sono gli AI agent.

Per una PMI con 10-50 dipendenti, il costo di implementazione varia tipicamente tra 8.000€ e 25.000€ in base alla complessità del caso d\'uso e alle integrazioni richieste. Il punto di pareggio rispetto ai servizi SaaS cloud equivalenti si raggiunge in 12-18 mesi. Dal secondo anno, il costo è quasi zero (solo manutenzione). Vedi il calcolo dettagliato: ROI realistico per PMI.

A lungo termine, no. ChatGPT Enterprise a ~30€/utente/mese per 20 utenti = 7.200€/anno, ogni anno senza fermarsi. Un sistema AI on-premise ha un costo one-time + manutenzione annua. Su 3 anni, l\'on-premise è spesso più economico — oltre a offrire garanzie GDPR che il cloud non può dare. Confronto completo: ChatGPT vs AI on-premise.

Sì, è la soluzione più sicura per il GDPR. I dati non vengono mai trasferiti a server di terze parti o paesi extra-UE. Non serve un DPA con fornitore cloud, non ci sono rischi di trasferimento internazionale. La conformità è garantita dall\'architettura stessa. Approfondisci: AI e GDPR in azienda.

L\'installazione avviene sui server del cliente, senza che i dati vengano mai spostati fuori dalla rete aziendale. L\'accesso remoto durante la fase di setup avviene solo su richiesta esplicita e con accesso revocabile in qualsiasi momento. Dopo l\'installazione, il sistema funziona completamente in autonomia senza connessione a server Gaulin.

Il primo prototipo funzionante su dati reali dell\'azienda è operativo in 2 settimane. L\'installazione completa con integrazione ai sistemi esistenti e formazione del team richiede 4-6 settimane. Non è necessaria competenza tecnica interna — gestiamo tutto noi.

Spesso è possibile utilizzare l\'infrastruttura server già disponibile. In fase di analisi verifichiamo se i server esistenti sono adeguati. Per casi d\'uso di base (RAG su documenti, chatbot interno) è sufficiente un server con GPU NVIDIA da 24GB VRAM. Per applicazioni più complesse dimensioniamo insieme l\'hardware necessario. Dettagli tecnici: Local LLM Server.

Sì. Gaulin si integra con i principali sistemi italiani: Zucchetti, TeamSystem, SAP Business One, Microsoft Dynamics, Salesforce, HubSpot, Pipedrive, Passepartout e altri tramite API REST o connettori diretti al database. Descrivi i tuoi sistemi in fase di analisi e valutiamo insieme.

Utilizziamo modelli open-source: Llama 3 (Meta), Mistral e Mixtral (Mistral AI), Phi-4 (Microsoft), Gemma 2 (Google DeepMind), DeepSeek R1. La scelta del modello dipende dal caso d\'uso, dall\'hardware e dal trade-off qualità/velocità. Non c\'è lock-in verso vendor proprietari. Confronto modelli: confronto LLM 2026. Per specializzare il modello sul tuo dominio, scopri il fine-tuning LoRA on-premise.

Sì, grazie alla tecnologia RAG. Il sistema viene alimentato con i vostri documenti reali (manuali, procedure, listini, contratti tipo) e "impara" il vostro gergo aziendale specifico. Non richiede training del modello — è sufficiente aggiungere i documenti pertinenti alla knowledge base. Approfondisci: come funziona il RAG aziendale.