ChatGPT è conforme al GDPR per uso aziendale?
La versione consumer di ChatGPT in genere non è conforme al GDPR, perché le conversazioni possono essere conservate e usate per l'addestramento senza un accordo sul trattamento dei dati o garanzia di residenza dei dati nell'UE. Un LLM self-hosted o privato evita tutto questo mantenendo ogni prompt e documento all'interno di un'infrastruttura che controlli tu, così nessun dato personale lascia la giurisdizione UE. Costruiamo l'alternativa conforme al GDPR attorno a modelli e standard aperti, non a un singolo vendor.
Cos'è l'AI privata?
AI privata significa eseguire large language model, pipeline RAG e AI agent su infrastruttura che controlli tu, on-premise o in un ambiente UE dedicato, anziché inviare dati ad API cloud esterne. I tuoi prompt, documenti e pesi dei modelli non lasciano mai il tuo perimetro e non vengono mai usati per addestrare il modello di qualcun altro, dandoti piena sovranità dei dati e allineamento a GDPR ed EU AI Act per design.
Quali modelli e strumenti open-source possono girare on-premise?
Modelli open-weight capaci come Llama, Mistral, Mixtral, Qwen e DeepSeek girano bene sui tuoi server GPU, con i modelli più piccoli su una singola GPU da 24GB e i modelli di classe 70B su configurazioni multi-GPU. Li serviamo tramite qualunque motore di inferenza sia adatto, per esempio vLLM, Ollama, llama.cpp, SGLang, LocalAI o Hugging Face TGI, tutti che espongono l'API compatibile con OpenAI così non resti mai vincolato. Ti aiutiamo a selezionare, fare il fine-tuning e distribuire la combinazione giusta per accuratezza, latenza e budget.
Come impedite che dati sensibili e PII finiscano in un LLM?
Aggiungiamo un livello di protezione PII, tipicamente costruito su tooling aperto come Microsoft Presidio, che rileva e oscura nomi, email, dati finanziari e sanitari prima che i prompt raggiungano il modello, con tokenizzazione reversibile opzionale così le risposte restano personalizzate. Combinato con l'hosting on-premise e un RAG e vector store locali, nessuna informazione sensibile lascia mai la tua rete.
Self-hosting di un LLM è più economico che usare API cloud?
Dipende dall'uso. Per volumi bassi o sporadici, le API cloud sono più economiche; per carichi sostenuti e ad alto volume, l'on-premise di solito vince sul costo totale su un orizzonte di due o tre anni, e il vantaggio della sovranità dei dati è strutturale anziché una voce di costo. Dimensioniamo hardware e architettura sull'uso reale, così il punto di pareggio gioca a tuo favore.