Perché oggi serve una strategia IA

Nel 2025 l’IA non è più “innovazione di frontiera”, ma una componente strutturale dei processi aziendali.
Le imprese che non dispongono di una strategia IA si trovano rapidamente in svantaggio competitivo, sia sul fronte dell’efficienza interna che su quello dell’offerta al mercato.

L’elemento determinante non è “avere un chatbot”, ma scegliere il modello operativo IA adatto alla propria azienda.
Decisioni affrettate, soprattutto in ambito SaaS, possono portare a:

• perdita di riservatezza;
• lock-in tecnologico difficile da invertire;
• costi crescenti e poco prevedibili;
• dipendenza da provider che non conoscono il business;
• progetti non scalabili o non integrabili nei sistemi esistenti.

 

Modello Build – Reparto IA interno

Struttura tipica

Un reparto IA interno maturo richiede di solito:

• 1–2 Data Scientist (analisi, modellazione);
• 1 Machine Learning Engineer (messa in produzione, ottimizzazione modelli);
• 1 DevOps/MLOps Engineer (infrastruttura, sicurezza, monitoraggio);
• eventuali Data Engineer e figure di governance/prodotto.

Costi del personale (medie e fasce in Italia)

I dati retributivi riportati di seguito sono stati ricavati da diverse fonti pubbliche (Glassdoor, SalaryExpert, analisi di settore) e aggregati per fasce di seniority.
Le cifre sono da intendersi come lordi annui indicativi per il mercato italiano, con variazioni dovute a città, settore e tipo di azienda.

Queste fasce derivano da:

• dati Glassdoor su Data Scientist, con media intorno a 37.500 €/anno e range tipico 32.000–46.000 €; in studi di settore più ampi il range “tipico” viene stimato tra 35.000 e 60.000 €.
• dati Glassdoor su Machine Learning Engineer, con media intorno a 35.000 €/anno e fascia 29.000–43.000 €, combinati con studi su AI/ML Specialist che riportano range 26.500–86.520 €/anno per l’Italia.
• dati Glassdoor su DevOps / SRE DevOps Engineer, con medie intorno a 36.000–41.500 €/anno e range tipico 31.000–52.800 €.

Se consideriamo un team interno composto da:

• 1 Data Scientist mid-level (≈ 40–45k €);
• 1 Machine Learning Engineer mid-level (≈ 40k €);
• 1 DevOps/MLOps mid-level (≈ 40–45k €);

solo di retribuzioni base possiamo stimare tra 120.000 e 130.000 €/anno.
A questo vanno aggiunti:

• contributi, oneri e benefit (che possono aumentare il costo azienda del 30–50%);
• costi di ricerca e selezione del personale;
• server/GPU, licenze, formazione continua, gestione del turnover.

In maniera prudenziale, è ragionevole considerare che un reparto IA interno minimale possa facilmente superare i 160.000–200.000 €/anno di costo totale.

Sicurezza e riservatezza

Vantaggi:

• dati, modelli e infrastruttura restano all’interno dell’azienda;
• è possibile definire policy di sicurezza ad hoc (segmentazione, auditing, controllo accessi).

Rischi:

• errori umani o cattive pratiche (es. uso di strumenti cloud non autorizzati) possono causare fughe di dati;
• turnover o auto-licenziamento delle figure chiave comportano perdita di know-how;
• se il progetto non raggiunge risultati, l’azienda può trovarsi a dover ridurre personale specializzato.

Quando ha senso il Build

• aziende con forte vocazione tecnologica e obiettivo di diventare “product company” anche sull’IA;
• budget significativi e stabili nel medio periodo;
• visione di lungo periodo sull’IA come asset proprietario strategico.

 

Modello Buy – Soluzioni SaaS

Vantaggi

• Tempo di attivazione rapido (settimane o meno);
• nessun CAPEX in infrastruttura: si paga un canone mensile o annuale;
• generalmente poche competenze interne richieste, soprattutto per versioni “no-code/low-code”.

Criticità

• Sicurezza limitata: i dati transitano su server esterni (anche se UE-hosted), con controllo parziale su log e retention;
• lock-in tecnologico e dipendenza dal vendor per prezzi, roadmap e SLA;
• personalizzazione limitata alle funzionalità previste dal prodotto;
• inflazione dei canoni: i costi possono crescere con volumi, utenti, feature aggiuntive.

Il mito degli strumenti “semplici”

Per l’automazione dei processi, ad esempio, è possibile usare la versione commerciale n8n Cloud, dove la piattaforma è gestita dal vendor (aggiornamenti, backup, scalabilità) e il cliente si concentra sui workflow.

Questo però non significa che sia uno strumento “semplice” in senso assoluto: anche per automazioni apparentemente basilari, n8n richiede comunque un buon livello di competenza informatica, capacità di modellare i flussi e di organizzare le logiche di business. In altre parole, il fatto che sia un SaaS riduce il carico infrastrutturale, ma non elimina la complessità progettuale.

Strumenti come NotebookLM permettono di caricare documenti e ottenere analisi e sintesi di ottima qualità.
Sono però costruiti per un uso personale o di team, non per la gestione di documentazione critica aziendale.

Caricare su tali servizi:

• manuali tecnici,
• ricette,
• processi di produzione,
• contratti o documentazione R&D

significa di fatto far uscire i dati dal perimetro aziendale, con rischi su riservatezza, retention e uso non controllabile.
Sono adatti solo a contenuti non sensibili o già pubblici.

Quando ha senso il Buy

• Chatbot su contenuti pubblici
• Generazione immagini e testi non sensibili
• Strumenti di supporto operativo (assistenti di codice, email non sensibili)
• Prototipi o PoC su dati sintetici
• Analisi di trend e benchmark di mercato
• Automazioni leggere su applicazioni cloud esterne
• Dashboard e sintesi su dati aggregati o anonimi
• Attività non core (copywriting, presentazioni, design di base)
• Training e formazione con dataset generici

 

Modello Outsource – AI Factory estesa

Cosa offre

Una AI Factory esterna agisce come reparto IA su richiesta e si occupa di:

• analisi dei processi e definizione delle priorità di automazione/IA;
• progettazione architetturale (modelli, flussi, integrazioni, sicurezza);
• sviluppo di soluzioni IA su misura (chatbot, RAG, agenti, automazioni avanzate);
• integrazione con sistemi esistenti (CRM, ERP, DMS, VoIP, portali, ecc.);
• monitoraggio dell’uso, metriche di performance, tuning continuo;
• manutenzione evolutiva e aggiornamenti tecnologici.

Costi indicativi (su Officina Tecnologica)

• Soluzioni IA già operative: da 400 €/mese circa (per istanze e use case base);
• Outsourcing R&D IA continuativo: da 1.500 €/mese in su, in funzione di complessità e ambito.

Sicurezza e governance

• deployment su infrastruttura del cliente (on-prem) o private cloud UE dedicato;
• accesso tramite VPN o canali cifrati dedicati;
• NDA e Data Processing Agreement chiari su uso, accesso e retention dei dati;
• la knowledge base e i documenti restano sotto controllo del cliente.

Quando è la scelta ideale

• l’azienda non vuole (o non può) creare un reparto IA interno;
• i dati sono sensibili (contratti, documenti sanitari, ricette, R&D, dati dei clienti);
• serve una soluzione su misura che parli con i sistemi esistenti, non un prodotto “a scaffale”;
• il budget è significativo, ma non sufficiente a sostenere un team interno completo.
• la complessità tecnica del progetto richiede competenze trasversali (ML Engineer, Data Engineer, DevOps, UI/UX, sicurezza) difficili da trovare e coordinare internamente.
• necessità di avviare il progetto rapidamente con un team già operativo, evitando tempi lunghi di recruiting e formazione.
• riduzione del rischio di errore progettuale grazie all’esperienza di un team che ha già implementato soluzioni simili in altri contesti.
• maggiore prevedibilità economica: costi scalabili, chiari e allineati alle fasi del progetto, senza sorprese o investimenti iniziali elevati.
• continuità operativa garantita: nessuna dipendenza da un singolo dipendente interno o rischio di perdita di know-how in caso di turnover.
• aggiornamento costante sulle tecnologie IA più recenti, integrato senza dover ricostruire continuamente competenze interne.

 

Caso reale 1 – Automazione complessa con n8n (Cloud vs Community)

Obiettivo

Creare un sistema di automazione che:

• legga le email in ingresso su caselle aziendali;
• usi l’IA per interpretare contenuto e allegati;
• decida l’azione migliore:
  • rispondere direttamente all’utente;
  • creare una bozza di risposta da far validare a un operatore;
  • registrare il contatto nel CRM e notificare un referente interno;
  • estrarre e leggere il contenuto di documenti allegati (PDF, referti, contratti) e inviare un riassunto a chi di competenza.
• gestisca file presenti in un’area FTP, archiviandoli automaticamente nel DMS con metadati e riferimenti corretti.

Tecnologie

Il cuore del sistema è una piattaforma di automazione n8n, che può essere utilizzata in due modalità principali:

• n8n Cloud: versione commerciale SaaS gestita dal vendor, con canone mensile e infrastruttura ospitata;
• n8n Community (self-hosted): versione open source installata su server privati o infrastruttura del cliente.

Nel caso reale descritto, per via della sensibilità dei dati, è stata adottata la modalità self-hosted, integrando la piattaforma con uno o più modelli di IA per l’analisi semantica dei contenuti.

Confronto tra i modelli

 

Caso reale 2 – Sistema RAG multi-agente per generazione e validazione ricette

Cos’è RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) è un approccio in cui il modello di IA:

• recupera (retrieval) documenti rilevanti da una knowledge base (ricette, manuali, policy, specifiche tecniche);
• usa questi documenti come contesto per generare risposte e proposte coerenti con le regole aziendali.

In questo modo l’IA non “inventa”, ma lavora su informazioni reali e aggiornate dell’azienda.

Cos’è CAG

CAG (Cache-Augmented Generation) è un paradigma in cui documenti e informazioni rilevanti vengono precaricati in una cache controllata.
Il modello genera risposte sfruttando questa memoria “vicina”, riducendo latenza e semplificando l’architettura rispetto a RAG dinamico, utile quando il perimetro informativo è ben definito.

Caso reale in ambito alimentare

Un’azienda internazionale del settore alimentare utilizza un sistema RAG multi-agente privato per:

• interpretare ricette di produzione esistenti;
• valutare varianti in base a ingredienti, processi, vincoli di linea;
• considerare aspetti di gusto, posizionamento commerciale e normativa;
• proporre nuove combinazioni nel rispetto delle regole interne e dei vincoli produttivi.

Il sistema:

• è installato su infrastruttura controllata (on-premise e cloud privato in UE);
• è accessibile solo tramite VPN private e canali sicuri;
• utilizza una knowledge base composta da ricette, specifiche ingredienti, manuali di processo, documenti normativi, linee guida commerciali;
• impiega agenti specializzati (analisi ingredienti, vincoli normativi, costi, gusto, coerenza di gamma).

Perché non può essere un SaaS generico

I dati trattati sono estremamente sensibili:

• ricette proprietarie e know-how industriale;
• processi di produzione e parametri di linea;
• strategie di posizionamento e sviluppo prodotto.

Caricarli su una piattaforma SaaS generalista (o su tool come NotebookLM) significa:

• perdere il controllo sulla localizzazione e la retention dei dati;
• non poter garantire che non vengano replicati in log o copie interne;
• non poter escludere un loro riuso indiretto (statistiche, training, analisi interne al provider).

Per questo, in casi del genere, le opzioni praticabili sono:

• Build (interamente interno, su infrastruttura proprietaria), oppure
• Outsource con AI Factory che realizza il sistema RAG/CAG su infrastruttura controllata e contrattualizzata.

 

Confronto sintetico dei tre modelli

 

Quando scegliere Build, Buy o Outsource? Una guida pratica

Capire quando scegliere Build vs Buy vs Outsource IA permette di evitare sprechi di budget e errori strategici difficili da recuperare.

La tabella seguente riassume, per diversi scenari concreti, quale modello tende a essere più adatto.

Conclusioni

La scelta tra Build, Buy e Outsource determina la traiettoria con cui l’azienda porterà l’IA a supporto del business.

In sintesi:

• Build offre massimo controllo e proprietà del know-how, ma richiede investimenti elevati, capacità di attrarre talenti e accettazione di un rischio organizzativo significativo.
• Buy permette di partire velocemente in scenari non critici, ma soffre di limiti strutturali su sicurezza, personalizzazione e lock-in.
• Outsource, inteso come AI Factory estesa e soluzioni on-premise / private cloud, rappresenta per molte PMI e Corporate il compromesso ideale tra costi, sicurezza, velocità ed efficacia.

Per use case ad alto valore e sensibilità — come automazioni documentali avanzate, sistemi RAG/CAG su ricette, processi produttivi, contratti, referti — la scelta corretta è quasi sempre Build o Outsource su infrastruttura controllata.
Gli strumenti SaaS, inclusi quelli “facili” come NotebookLM o le versioni cloud delle piattaforme di automazione, mantengono un ruolo utile, ma solo per contenuti che possono uscire dall’azienda senza rischi.

In definitiva, la scelta Build vs Buy vs Outsource IA deve essere guidata dal livello di maturità digitale, dagli obiettivi di business e dal time-to-market.