La sfida dei costi dell’IA nei settori regolamentati
Implementare un’IA a livello aziendale può essere costoso e i costi possono aumentare rapidamente. Molte organizzazioni affrontano infrastrutture che non sono costruite per carichi di lavoro IA, portando a ritardi nell’implementazione, sforamenti di budget e rischi di conformità.
Le soluzioni private di EY.ai aiutano ad affrontare queste sfide offrendo:
- Risparmi sui costi fino al 40% che possono essere raggiunti per i carichi di lavoro appropriati tramite implementazioni private IA, riducendo al contempo i rischi.
- Un’implementazione semplificata con infrastrutture completamente integrate e pronte all’uso, che riduce i tempi di implementazione.
- Soluzioni di settore pre-costruite che accelerano l’impatto aziendale mantenendo i dati sensibili in loco.
Questo rende l’adozione dell’IA più conveniente mantenendo la governance necessaria nei settori regolamentati.
Perché i modelli di implementazione sono più importanti che mai
Grazie al nostro lavoro con i clienti in settori orientati alla conformità, sono stati identificati cinque barriere comuni all’adozione dell’IA:
- Alti costi infrastrutturali
- Problemi di qualità e gestione dei dati
- Preoccupazioni relative alla privacy e alla proprietà intellettuale
- Problemi di integrazione
- Carenza di talenti nello sviluppo dell’IA
Questi ostacoli sono particolarmente ripidi nei settori orientati alla conformità, dove i dati non possono lasciare ambienti sicuri e le prestazioni in tempo reale sono critiche.
Si osserva inoltre una crescente tendenza verso la diversificazione delle strategie di implementazione. Molte aziende stanno spostando alcuni carichi di lavoro IA lontano da configurazioni a cloud singolo verso ambienti privati o ibridi. Questo cambiamento riflette la necessità di bilanciare costi, prestazioni e conformità mantenendo la flessibilità per adattarsi alle normative in evoluzione.
Una soluzione pratica: implementazione IA privata e ibrida
Alcune organizzazioni stanno ora risolvendo questi problemi passando a modelli IA privati o ibridi. Questi approcci di implementazione consentono alle aziende di mantenere la governance sui propri dati, ottimizzare l’infrastruttura per le prestazioni e soddisfare più facilmente le esigenze di conformità.
In un modello economico, l’inferenza IA privata ha fornito significativi vantaggi in termini di costi rispetto alle alternative basate su cloud pubblico o API (Gruppo Strategico Aziendale, aprile 2025).
Illustrazione del settore: servizi finanziari
Consideriamo un’istituzione finanziaria globale che mira a modernizzare le proprie funzioni di rischio e conformità utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Le leggi sulla privacy dei dati in diversi mercati chiave hanno impedito il trasferimento di transazioni sensibili e dati dei clienti al di fuori degli ambienti sovrani.
In scenari come questo, un modello di implementazione IA privata — progettato per supportare l’elaborazione e l’inferenza dei dati in loco — può aiutare le istituzioni a:
- Soddisfare i requisiti di conformità senza compromettere le prestazioni.
- Raggiungere risparmi sui costi previsti nel tempo, rispetto a un’installazione cloud pubblico comparabile.
- Accelerare i tempi di implementazione utilizzando infrastrutture validate e framework pre-costruiti.
- Migliorare la tracciabilità e la governance, fornendo ai regolatori e ai team interni di rischio una supervisione più forte.
- Migliorare la resilienza, con infrastrutture ottimizzate per le esigenze di latenza critica per il business.
Questo esempio mostra come le organizzazioni dei servizi finanziari possano scalare l’IA in modo responsabile affrontando al contempo le sfide di conformità, costi e prestazioni.
Cosa considerare nella scelta di un modello di implementazione
Le organizzazioni che valutano la propria strategia di implementazione dell’IA dovrebbero considerare:
- Dove si trovano i loro dati più sensibili
- Requisiti di latenza e prestazioni
- Il costo totale di proprietà delle diverse opzioni
- Obblighi normativi e di audit
Dovrebbero anche chiedersi:
- Possiamo soddisfare i nostri obblighi di governance e conformità con l’architettura attuale?
- Come possiamo migliorare le prestazioni elaborando i dati più vicino a dove risiedono?
- Come sarebbe una strategia ibrida fase per fase — e da dove inizierebbe?
- Come influenzerà il nostro modello di implementazione il lock-in dei fornitori, la trasparenza e la flessibilità a lungo termine?
Un percorso più concreto per l’IA su larga scala
Per le aziende orientate alla conformità, il successo con l’IA dipende dall’allineamento della strategia di implementazione con le realtà operative e normative. Con l’aumento dei costi del cloud e l’intensificarsi delle esigenze di governance, i modelli IA ibridi e on-premises stanno emergendo come opzioni flessibili accanto al cloud — aiutando le aziende a scegliere la soluzione giusta per ogni carico di lavoro. Esempi reali dimostrano che con il giusto approccio all’implementazione, l’IA può fornire valore — in modo sicuro, efficiente e su larga scala.
Ampliare il caso aziendale per l’implementazione IA ibrida
Il caso dei servizi finanziari evidenzia solo uno scenario in cui l’IA ibrida o privata offre vantaggi tangibili. Altri settori con requisiti simili — come le scienze della vita, la salute e il governo — affrontano sfide parallele.
Nelle scienze della vita, i dati delle sperimentazioni cliniche sono altamente sensibili e spesso non possono attraversare i confini, rendendo le implementazioni nel cloud pubblico impraticabili. I modelli ibridi consentono alle organizzazioni di mantenere le informazioni sanitarie protette all’interno di ambienti sovrani, pur sfruttando le moderne capacità di elaborazione.
Nel settore energetico, la latenza è critica. I modelli IA utilizzati per monitorare le attrezzature, rilevare rischi di sicurezza o prevedere interruzioni devono elaborare i dati in tempo quasi reale. Le infrastrutture on-premises — adattate alle realtà fisiche di un impianto — possono supportare questa reattività, mentre il cloud può continuare a supportare i carichi di lavoro meno sensibili al tempo. Minimizzando la distanza fisica tra la generazione dei dati e l’inferenza del modello, le aziende energetiche possono migliorare sia la velocità che l’affidabilità.
Sfruttare al massimo gli investimenti esistenti
Molte aziende orientate alla conformità dispongono già di robusti data center o infrastrutture cloud private. Piuttosto che investire pesantemente nella migrazione al cloud pubblico, alcune stanno scegliendo di modernizzare questi beni e integrarli nei propri flussi di lavoro IA. Con la giusta architettura, queste organizzazioni possono estendere il valore dei sistemi legacy riducendo al minimo le nuove spese in conto capitale. Il risultato è un approccio più sostenibile e conveniente alla crescita dell’IA.
Il ruolo delle alleanze nell’implementazione strategica dell’IA
Scalare l’IA nei settori regolamentati richiede una soluzione che soddisfi le aspettative normative senza rallentare l’innovazione. Combinando casi d’uso allineati al settore, infrastrutture integrate e modelli di rollout semplificati, collaborare con alleanze può aiutare ad accelerare l’adozione dell’IA riducendo rischi, complessità e costi. Questo approccio ecosistemico consente alle aziende di implementare l’IA dove è necessaria — on-premises, nel cloud o all’edge — senza dover rielaborare i sistemi esistenti.
Guardando avanti: infrastruttura IA pronta per il futuro
Man mano che le capacità dell’IA continuano ad evolversi — in particolare con l’ascesa dei sistemi agenti — l’infrastruttura che sostiene queste capacità deve essere altrettanto adattabile. Le piattaforme pronte per il futuro devono supportare casi d’uso settoriali pre-costruiti, framework di governance e architetture componibili che consentano alle organizzazioni di scalare con fiducia — secondo le proprie condizioni.
