Build vs. Buy nell’era dell’Intelligenza Artificiale: quando conviene sviluppare soluzioni proprietarie – Guida strategica alla scelta tra sviluppo di strumenti personalizzati e soluzioni standard

La decisione Build vs Buy per gli strumenti AI: Perché nel 2025 è più critica che mai

Negli ultimi 12 mesi il panorama AI è cambiato radicalmente.

Ciò che un tempo era chiaro (quasi sempre “Buy”) è ora decisamente più complesso.

Cosa è cambiato davvero nel mondo AI

In passato, la risposta era semplice: “Compra una soluzione standard”.

Sviluppare AI internamente era costoso, lento e rischioso.

Oggi non è più così.

Modelli open source come Llama 3.1 (Meta, 2024) o Mistral (Mistral AI, 2024) hanno abbassato drasticamente i costi di sviluppo.

Cloud come AWS Bedrock o Azure OpenAI Service rendono le operazioni più semplici.

Piattaforme no-code e low-code permettono anche a team ridotti di realizzare soluzioni su misura.

Al tempo stesso, le soluzioni standard non sono automaticamente migliorate.

Molti fornitori SaaS integrano semplicemente ChatGPT e lo chiamano “funzionalità AI”.

È come mettere un adesivo nuovo su una vecchia auto.

I nuovi numeri dei costi di sviluppo AI

Ti mostro dati concreti:

Questi numeri derivano da progetti reali nella mia rete.

Vedi come il divario di costi si è ridotto?

In una prospettiva triennale, spesso le soluzioni custom risultano addirittura più convenienti.

Perché le soluzioni standard non sono più sempre la scelta migliore

Vedo spesso aziende orientarsi alla cieca verso il modello standard.

Un tempo era corretto, oggi può rivelarsi un errore.

I problemi più frequenti con le AI standard:

• Lock-in sui dati: I tuoi dati di training finiscono dal provider
• Dipendenza dalle feature: Usi solo ciò che sviluppa il fornitore
• Costi di scaling: Se cresce l’uso, i costi crescono esponenzialmente
• Rischi di compliance: Delicati in settori regolamentati
• Vendor lock-in: Migrare diventa ogni mese più complesso

Un mio cliente oggi paga 12.000€ al mese per una soluzione standard.

Una custom sarebbe costata 200.000€ di sviluppo e 2.000€ al mese di operatività.

Dopo 18 mesi, lo sviluppo interno sarebbe stato già più economico.

Inoltre, avrebbe mantenuto il pieno controllo sui propri dati.

Sviluppare strumenti AI su misura: I 5 criteri fondamentali

Ho sviluppato una matrice decisionale che ha portato alla scelta giusta in oltre il 90% delle mie consulenze.

Questi sono i 5 criteri che determinano la scelta tra Build e Buy.

Criterio 1: Sovranità dei dati e requisiti di compliance

Il criterio principale, senza dubbio.

Se lavori in settori regolamentati o gestisci dati sensibili, spesso non puoi evitare una soluzione custom.

Quando optare per Build:

• Dati critici (sanità, finanza, legale)
• Necessità di compliance di settore
• I dati non devono uscire dall’azienda
• Audit trail obbligatori per decisioni AI

Quando optare per Buy:

• Dati non sensibili (marketing, info pubbliche)
• Nessun requisito di compliance particolare
• Strategia cloud-first in azienda

Un mio cliente—uno studio legale—voleva inizialmente una soluzione standard.

Dopo la verifica di compliance, è risultato chiaro: Le informazioni dei clienti non potevano finire su AI esterne.

La customizzazione era l’unica scelta possibile.

Criterio 2: Requisiti tecnici e di dominio

Più sono specifiche le tue esigenze, più probabilmente avrai bisogno di una soluzione fatta su misura.

Gli strumenti standard sono pensati per la media.

Ma tu, probabilmente, non sei nella media.

Build se hai:

• Domini ultra specializzati
• Processi aziendali unici
• Strutture dati proprietarie
• Integrazione con sistemi legacy complessi
• Requisiti output molto specifici

Buy se hai:

• Use case standard (chat, traduzioni, generazione testi)
• Processi tipici del settore
• Dati semplici
• Bastano integrazioni standard

Ho lavorato con un’industria meccanica con 40 anni di dati di progettazione.

Dati così specifici che nessuna AI standard riusciva a gestirli.

La scelta su misura era l’unica logica.

Criterio 3: Calcolo realistico dei costi nel lungo periodo

Qui la maggior parte delle aziende sbaglia.

Guardano solo i costi iniziali.

Ma il vero nodo sono i costi operativi nei 3-5 anni successivi.

Il vero TCO (Total Cost of Ownership):

Regole pratiche per il break-even:

• Se le SaaS costano più di 2.000€/mese: valuta Build
• Se prevedi di quintuplicare l’uso in 3 anni: Build è preferibile
• Se lo sviluppo costa meno di 18x le spese mensili: prendi in considerazione Build

Criterio 4: Time to Market vs soluzione perfetta

Il fattore tempo è cruciale.

A volte una soluzione “all’80%” oggi è meglio di una “perfetta” tra 6 mesi.

Build è giusto se:

• Iniziativa strategica di lungo termine
• Hai almeno 6+ mesi di sviluppo
• La perfezione conta più della rapidità
• Vuoi vantaggio competitivo con feature uniche

Buy è giusto se:

• Servono pilot rapidi
• Opportunità time-sensitive
• Proof-of-concept prima della scelta finale
• “Basta che funzioni” è sufficiente

Consiglio: Parti spesso con un Buy per il PoC.

Se funziona, passa a Build dopo.

Criterio 5: Risorse e competenze interne

È l’aspetto più sottovalutato.

Sviluppare AI non è solo programmare.

Ti serve un ecosistema completo.

Competenze richieste:

• Tecniche: ML Engineer, Data Scientist, DevOps
• Di dominio: Esperti per la qualità dei dati
• Organizzative: Project manager per AI
• Strategiche: Roadmap AI di lungo periodo

Scegli Build solo se hai:

• Almeno 2-3 tech con esperienza AI
• Budget per consulenti esterni (primi 6-12 mesi)
• Sostegno della direzione per 2+ anni
• Disponibilità a formazione continua

In alternativa: scegli partner di agenzie esperte.

Ma attenzione: servono partner affidabili a lungo termine.

Un mio cliente si è affidato a un’agenzia di due persone.

Dopo 8 mesi sono falliti.

Lo strumento funziona ancora, ma niente più aggiornamenti.

Soluzioni AI standard vs sviluppo interno: Il confronto pratico

Vediamo insieme cosa succede nella pratica.

Confronterò scenari reali tratti dalle mie consulenze.

Quando le soluzioni standard sono la scelta giusta

Le AI standard hanno la loro logica.

Ecco i casi d’uso dove Buy è quasi sempre vincente:

1. Content Marketing e SEO

Strumenti come Jasper AI o Copy.ai sono imbattibili per blogpost e social media.

Sviluppare generatori di testo in proprio non ha senso.

Gli algoritmi sono maturi e migliorano di continuo.

2. Traduzioni standard

DeepL o Google Translate superano ogni sviluppo interno.

A meno che tu non gestisca terminologie ultra specifiche.

Allora il discorso cambia.

3. Chatbot base per il customer service

Intercom o Zendesk offrono chatbot solidi di serie.

Per il 90% delle imprese sono più che sufficienti.

Setup in poche ore, non mesi.

4. Ottimizzazione Email Marketing

Mailchimp e Klaviyo hanno integrato AI.

Ottimizzazione oggetto, orari invio, segmentazione.

Farlo da zero sarebbe uno spreco.

5. Analisi dati standard

Power BI con AI o Tableau con Analytics.

Per la BI tradizionale sono più che adeguati.

Solo analisi di nicchia richiedono Build.

Quando una soluzione AI su misura vale l’investimento

Ora il lato opposto: ecco quando Build è l’unica scelta sensata.

1. Analisi documentale altamente specializzata

Avvocati con 20.000 contratti di varie annate.

Gli strumenti standard non riconoscono la struttura.

Sistema RAG custom con training specifico.

Costo: 180.000€ sviluppo, ROI in 14 mesi.

2. Ottimizzazione della produzione integrata

Azienda meccanica con sensori su 200 macchinari.

Manutenzione predittiva basata su 15 anni di dati storici.

I tool standard non leggono i suoi dati proprietari.

Soluzione custom: 300.000€ sviluppo, risparmio di 150.000€/anno.

3. Supporto decisionale critico per compliance

Compagnia assicurativa con regole di underwriting complesse.

Sistema AI che rispetta tutte le normative.

Serve piena tracciabilità di ogni decisione.

Tool standard troppo black-box per passare gli audit.

4. Algoritmi proprietari come vantaggio competitivo

Fintech con scoring credito unico.

20 anni di esperienza nel segmento.

L’algoritmo è il cuore del business.

Standard tools distruggerebbero il vantaggio competitivo.

Approcci ibridi: Il meglio di entrambi i mondi

Spesso la strategia vincente è una combinazione.

Non devi scegliere tutto o niente.

Strategie ibride collaudate:

1. Foundation + Livello custom:

   Usa modelli standard (GPT-4, Claude) come base.

   Personalizza prompt e fine-tuning per il tuo dominio.

   Hai l’80% dei benefici, spendendo solo il 20% dei costi di full custom.

2. Buy per commodity, Build per differenziazione:

   Strumenti standard per le funzioni comuni.

   Sviluppo custom solo dove serve unicità.

   Esempio: Chatbot standard + configuratore prodotto custom.

3. Prototipo con Buy, scaling con Build:

   Inizia con una soluzione standard per fare PoC.

   Se funziona, passa a una versione custom.

   Minimizzi i rischi e massimizzi l’apprendimento.

4. Orchestrazione multi-vendor:

   Combina API di fornitori diversi in modo intelligente.

   OpenAI per testo, Anthropic per ragionamento, Stability AI per immagini.

   Logica custom per orchestrazione e regole di business.

Il mio progetto di maggior successo dell’ultimo anno era proprio un ibrido.

Base LLM standard.

Sistema RAG custom per i documenti aziendali.

Logica di business proprietaria per le decisioni.

Tempo di sviluppo: 4 mesi invece di 12.

Costo: 120.000€ invece di 400.000€.

Performance: superiore a sia standard che full-custom.

Sviluppo di strumenti AI: Costi reali e tempistiche nel 2025

Parliamo di soldi.

In modo diretto e trasparente.

Ecco quanto costa davvero sviluppare AI.

Qual è il vero costo di una soluzione AI custom?

I costi dipendono molto dalla complessità.

Ecco la mia categorizzazione basata su oltre 40 progetti:

Categoria 1: Integrazione AI semplice (15.000 – 50.000€)

• Uso di API esistenti (OpenAI, Anthropic)
• Prompting custom e basic UI
• Integrazione dati semplice
• Tempo sviluppo: 4-8 settimane
• Esempio: Chatbot customer service con info aziendali

Categoria 2: Sistemi RAG e analisi documenti (50.000 – 150.000€)

• Basi di dati vettoriali e embeddings
• Logica di retrieval custom
• Pipeline per processamento documenti
• Tempo sviluppo: 8-16 settimane
• Esempio: Analisi contratti intelligente per studio legale

Categoria 3: Training di modelli custom (150.000 – 500.000€)

• Fine-tuning su dati specifici
• Customizzazione dell’architettura
• Preprocessing dati esteso
• Tempo sviluppo: 16-32 settimane
• Esempio: Sistema di classificazione verticalizzato

Categoria 4: Sistemi AI complessi (da 500.000€ in su)

• Integrazione multi-model
• Elaborazione real-time
• Performance molto elevate
• Tempo sviluppo: oltre 32 settimane
• Esempio: Sistema autonomo di trading o ottimizzazione produzione

I costi nascosti: le trappole più sottovalutate

I costi di sviluppo sono solo la punta dell’iceberg.

Queste voci nascoste rovinano molti progetti:

1. Data Preparation (30-50% del totale)

Nessuno ne parla, è il principale costo vero.

I tuoi dati probabilmente non sono AI-ready.

Pulizia, strutturazione, etichettatura—richiedono mesi.

Tempi realistici:

• Audit e analisi dati: 2-4 settimane
• Pipeline cleaning: 4-8 settimane
• Annotazione e labeling: 6-12 settimane
• Quality assurance: 2-4 settimane

2. Infrastruttura e DevOps (15-25% del totale)

I sistemi AI richiedono infrastrutture dedicate.

GPU, vector DB, load balancing.

Monitoring e logging per le pipeline ML.

Costi mensili infrastruttura:

3. Compliance e sicurezza (10-20% del totale)

Essere compliant al GDPR è complesso in AI.

Model governance, audit trail, diritto a spiegazioni.

Security audit sulle pipeline ML.

4. Change Management e Training (20-30% del totale)

Tutti lo sottovalutano.

I tuoi dipendenti devono capire e usare il sistema.

Formazione, documentazione, supporto.

5. Sviluppi e manutenzione continua (15-25% dello sviluppo/anno)

Un sistema AI non è mai “finito”.

Model drift, monitoraggio performance, aggiornamenti.

Nuove feature, bugfix, security patch.

Calcolo del ROI per strumenti AI custom

Ecco la formula che uso in ogni progetto:

ROI = (Risparmi annuali – Costi annuali) / Investimento totale * 100

Le tipiche fonti di risparmio:

• Automazione processi: 40-60% tempo risparmiato su attività ripetitive
• Qualità: 20-40% errori in meno grazie all’AI
• Scalabilità: Più risultati con meno personale
• Nuove opportunità di business: Servizi solo possibili con AI

Esempio reale – Analisi contratti in studio legale:

• Investimento: 180.000€ sviluppo + 40.000€ costi annuali
• Risparmi: 2 FTE x 70.000€ = 140.000€/anno
• Qualità: Analisi 30% più rapida = +50.000€ ricavi
• ROI anno 1: (190.000 – 40.000) / 180.000 = 83%
• ROI anno 2: (190.000 – 40.000) / 180.000 = 83% (166% cumulato)

Rientro dopo 14 mesi.

Risultato tipico di soluzioni custom ben pianificate.

Regole pratiche per il ROI:

• ROI > 50% nel primo anno: Ottimo progetto
• ROI 25-50% nel primo anno: Progetto solido
• ROI < 25% nel primo anno: Da rivedere criticamente
• Break-even > 3 anni: Probabilmente troppo rischioso

Attenzione: non tutto è quantificabile!

Vantaggi competitivi, soddisfazione clienti, motivazione interna.

Questi “soft benefit” spesso sono il vero valore.

Step-by-step: Come prendere la decisione Build vs Buy corretta

Passiamo alla pratica.

Ti illustro il processo decisionale che applico con i miei clienti.

Lo stesso che uso in ogni progetto.

Fase 1: Analisi requisiti e verifica mercato

Step 1: Definisci il business case

Prima della tecnologia, chiarisci il “perché”.

• Qual è il problema concreto risolto dall’AI?
• Come misurerai il successo? (Definisci KPI)
• Cosa succede se non fai niente?
• Chi sono gli stakeholder interni?
• Qual è il budget realmente disponibile?

Scrivi un problema statement in una pagina.

Se non sai formularlo, non sei pronto per la scelta tecnologica.

Step 2: Fai un’analisi di mercato

Prima di valutare Build, scopri cosa offre il mercato.

Come fare una market analysis sistematica:

1. Keyword research: Cerca “[il tuo problema] AI” o “automation”
2. Siti vendor: Prova le trial gratuite di 3-5 soluzioni
3. G2, Capterra, Gartner: Leggi recensioni e comparazioni
4. LinkedIn: Guarda cosa usano aziende simili
5. Expert interview: Parla con 2-3 esperti di settore

Crea una shortlist di massimo 3 soluzioni standard.

Step 3: Gap analysis

Confronta i tuoi requisiti con l’offerta sul mercato.

Se le soluzioni standard coprono oltre l’80% dei tuoi requisiti critici: scegli Buy.

Se restano gap critici: prendi in esame Build.

Fase 2: Verifica fattibilità tecnica e stima costi

Step 4: Technical Feasibility Check

Una soluzione custom è tecnicamente fattibile?

Elementi da verificare:

• Qualità dati: Sono pronti per l’AI?
• Quantità dati: Hai abbastanza set di training?
• Complessità tecnica: Problemi tecnici insormontabili?
• Vincoli normativi: Quali restrizioni ci sono?
• Performance desiderate: Gli obiettivi sono realistici?

Cerca sempre pareri esterni qui.

Un giorno di consulenza da esperti AI può evitare mesi di errori.

Step 5: Stima costi

Usa la categorizzazione della sezione precedente.

Stima a 3 punti per il custom:

• Best case: Tutto liscio (30% meno rispetto al normale)
• Realistic case: Progetto in media
• Worst case: Problemi/delays (50% oltre la media)

Calcola con il realistic, ma pianifica come il worst case.

Comparazione TCO su 5 anni:

In questo esempio il custom ha senso solo con forti esigenze di scalabilità o requisiti speciali.

Fase 3: Decision matrix e valutazione finale

Step 6: Weighted Decision Matrix

Ora metti insieme tutto.

In questo caso la soluzione custom vince, in particolare grazie ai requisiti di compliance.

Step 7: Risk assessment

Valuta i rischi di entrambe le opzioni.

Rischi soluzione standard:

• Vendor lock-in
• Aumenti prezzo
• Feature fuori dal tuo controllo
• Vendor esce dal mercato
• Cambi regolamentari imprevisti

Rischi custom:

• Sforamento budget
• Ritardi
• Problemi tecnici
• Team di sviluppo non disponibile
• Sottovalutazione costi di manutenzione

Step 8: Go/no-go decisione finale

Criteri finali:

Scegli standard se:

• Score standard > custom
• Budget limitato
• Serve rapidità go-live
• Poche risorse interne
• Copre >80% requisiti critici

Scegli custom se:

• Score custom > standard
• Gap di compliance su standard
• Strategia di lungo periodo
• Elevata scalabilità attesa
• Risorse interne o partner affidabili

Valuta ibrido se:

• Score simili
• Requisiti diversi per vari use case
• Forte incertezza sul futuro

Documenta tutto con cura.

Fra 6-12 mesi ti servirà capire perché hai scelto quella strada.

Una buona documentazione aiuta per imparare e nelle scelte future.

Casi aziendali: Esempi di scelte vincenti

La teoria è importante.

Ma vediamo come funziona davvero nella pratica.

Condivido tre casi reali delle mie consulenze.

Case Study: Perché l’azienda X ha scelto lo sviluppo custom

Settore: Servizi legali / Studio legale

Dimensioni: 50 collaboratori, 15 avvocati

Problema: Analisi contratti: 2-4 ore a documento

Punto di partenza:

Studio con 20 anni di esperienza in diritto immobiliare.

Ogni giorno da 15 a 20 contratti da analizzare.

Oltre 40 clausole da verificare per ogni contratto.

Richiedeva 3-4 ore per pratica.

80€ all’ora: 240-320€ per contratto solo per i controlli standard.

Risultati dell’analisi di mercato:

Testati 8 strumenti standard:

• SaaS LegalTech (3 provider)
• AI documentali generaliste (4)
• Suite enterprise legali (1)

Problema: Nessuno capiva le clausole specifiche del real estate.

20 anni di biblioteca clausole aziendale: vero vantaggio competitivo.

Gli strumenti standard vedevano solo il 40-60% delle criticità.

La soluzione custom:

Sviluppo sistema RAG con:

• 20.000 contratti storici per training
• Vector DB con 2.500 clausole specifiche
• Classificazione custom per 12 tipi contrattuali
• Integrazione con software legale esistente
• Dashboard di compliance per audit trail

Investimento e risultati:

Perché la scelta è stata vincente:

1. Expertise di dominio: 20 anni di know-how non acquistabile altrove
2. Compliance: GDPR e audit trail totali
3. ROI: Break-even in 16 mesi, poi 180.000€/anno risparmi
4. Vantaggio competitivo: Analisi più veloce e precisa della concorrenza
5. Scalabilità: Sistema gestisce 10x più contratti

Lo studio ora esamina i contratti l’85% più velocemente.

E scopre il 30% in più di problemi critici.

Lo strumento è diventato un asset anche in fase di vendita.

Case Study: Perché l’azienda Y ha scelto la soluzione standard

Settore: E-Commerce / Vendita online

Dimensioni: 150 persone, 50M€ fatturato

Problema: I ticket di customer service sommergono il team

Punto di partenza:

Oltre 2.000 richieste clienti ogni giorno.

L’80% sono domande ripetitive (resi, spedizioni, taglie).

Team di supporto sovraccarico.

Tempi di risposta: oltre 24 ore.

Soddisfazione clienti da 4,2 a 3,1 stelle.

Analisi Build vs Buy:

Custom avrebbe offerto:

• Integrazione perfetta con l’e-commerce
• Risposte prodotto-specifiche
• Supporto multilingua (IT, EN, FR)
• Logica custom per resi complessi

Costo stimato custom: 120.000€ sviluppo, 6 mesi

Standard: Intercom + Zendesk Answer Bot

• Integrato in 2 settimane
• AI standard per le FAQ
• Costo: 500€/mese
• Attivo subito

La decisione: soluzione standard

I motivi della scelta:

1. Time-to-market critico: Arriva il Natale
2. Regola 80/20: Il bot risolve l’80% subito
3. Rischio basso: Tecnologia collaudata
4. Poche risorse AI interne
5. Test gratuito 30 giorni: Senza vincoli

Risultati dopo 12 mesi:

Perché lo standard era la scelta migliore:

1. Rapido: Problema risolto in 2 settimane invece di 6 mesi
2. Basso rischio: Tech collaudata, zero rischi sviluppo
3. Efficienza costi: 6.000€/anno vs 120.000€ sviluppo
4. Migliora nel tempo: Intercom aggiunge nuove feature
5. Focus business: Team libero di concentrarsi sulla crescita

L’azienda ha scelto bene.

Ha risolto il problema subito e con costi ridotti.

Il budget risparmiato è andato a marketing e prodotto.

Lezioni apprese: gli errori più frequenti nelle decisioni Build vs Buy

In oltre 40 progetti consulenziali ho notato degli schemi ricorrenti.

Ecco gli errori che vedo spesso:

Errore 1: Technology First invece di Problem First

Molte aziende si innamorano della tecnologia.

“Vogliamo una AI tutta nostra!”

Senza domandarsi: perché?

Soluzione: Parti sempre dal business case, non dalla tech.

Errore 2: Perfection Paralysis

Alcuni cercano la soluzione perfetta.

Anche 6 mesi di analisi senza decidere.

Nel frattempo, i concorrenti risolvono con una soluzione all’80%.

Soluzione: Fissa una deadline. Good enough spesso basta.

Errore 3: Ignorare i costi nascosti

Tutti guardano solo lo sviluppo.

Prep dati, training, manutenzione sono ignorati.

Il budget esplode.

Soluzione: Calcola ogni stima costi x2.

Errore 4: Sovrastima delle risorse

“Il nostro dev lo fa nel tempo libero.”

Lo sviluppo AI è un lavoro a tempo pieno.

I progetti “on the side” falliscono nel 95% dei casi.

Soluzione: Dedicare risorse o scegliere partner esterni.

Errore 5: Sottovalutare il vendor lock-in

Passare a un’altra soluzione standard è più duro del previsto.

Dopo 2 anni, tutti i processi sono integrati.

Quando il prezzo sale, non puoi scappare.

Soluzione: Pensa subito a una exit strategy.

Errore 6: Sottostimare il change management

La migliore AI è inutile se nessuno la usa.

L’adozione dei collaboratori è spesso ignorata.

Soluzione: Pianifica il 25% del budget per training e change management.

Errore 7: Uno-due per tutti

Pensiero binario Build o Buy.

Le opzioni ibride vengono ignorate.

Invece spesso sono la soluzione ideale.

Soluzione: Considera sempre mix fra Build e Buy.

Impara dagli errori altrui.

La maggioranza delle decisioni Build vs Buy fallisce per errori evitabili.

Con buona preparazione, farai la scelta giusta.

Conclusioni: Build vs Buy nell’era dell’AI

Nel 2025 la scelta Build vs Buy è più articolata che mai.

Le vecchie scorciatoie non bastano più.

Le soluzioni standard non sono necessariamente economiche.

Il custom non è automaticamente meglio.

Tutto ruota intorno al tuo caso d’uso concreto.

I punti chiave:

1. Parti dal business case: La tecnologia segue il problema, non viceversa
2. Calcola in modo realistico: I costi nascosti spesso superano quelli di sviluppo
3. Valuta gli ibridi: Spesso sono la scelta giusta
4. Pianifica il change management: La migliore AI è inutile senza adozione
5. Decidi rapidamente: La paralysis by analysis è il nemico numero uno

Se hai dubbi: comincia con un piccolo progetto pilota.

Buy per il proof-of-concept.

Build quando scali.

Così minimizzi i rischi e massimizzi l’apprendimento.

L’AI evolve rapidamente.

Ciò che vale oggi, fra 12 mesi potrebbe non valere più.

Rimani flessibile e aggiornati continuamente.

Domande frequenti

Quanto tempo serve per sviluppare una soluzione AI custom?

Dipende dalla complessità. Le integrazioni semplici richiedono 4-8 settimane, i sistemi RAG complessi 8-16, il training custom 16-32 settimane o più.

Quali sono i principali costi nascosti nella AI?

I più significativi: preparazione dati (30-50% dei costi), infrastructure e DevOps (15-25%), compliance e security (10-20%), change management e training (20-30%).

Quando conviene scegliere una soluzione standard?

Quando hai use case comuni, tempistiche strette, poche risorse interne e copri l’80%+ dei tuoi requisiti.

Quali sono i criteri principali nella scelta Build vs Buy?

I cinque fondamentali: sovranità dei dati e compliance, requisiti specifici di dominio, calcolo realistico dei costi a lungo termine, time-to-market vs soluzione perfetta, risorse interne disponibili.

Come calcolo il ROI di una AI custom?

ROI = (Risparmi annui – costi annui) / investimento totale * 100. Considera automazione, miglioramenti di qualità, scaling e nuove opportunità.

Cosa significa approccio ibrido negli strumenti AI?

Combinare soluzioni standard con sviluppo custom. Esempi: Foundation Model più layer custom, Buy per funzionalità base e Build per quelle differenzianti, fare PoC con Buy e poi Build in fase di scaling.

Quali aspetti di compliance considerare per l’AI?

GDPR, regolamentazioni di settore, sovranità dati, audit trail per le decisioni AI, diritto alla spiegazione per processi automatizzati.

Come minimizzo i rischi nello sviluppo AI custom?

Inizia con un piccolo progetto pilota, scegli partner esperti, pianifica lo scenario peggiore, fai review tecniche periodiche e documenta tutto con attenzione.