Playbook per la tua Sovereign AI

Il metodo operativo per progettare, validare e mettere in produzione LLM on-prem: dati al sicuro, latenza sotto controllo, costi prevedibili.

<20 ms/token
inferenza locale
TCO prevedibile
su misura del carico
Zero data egress
informazioni sensibili

Principi di Sovranità

Sovranità dei Dati

I tuoi dati non escono: air-gap, KMS, auditing by design.

Scopri come lo applichiamo →

Prestazioni Misurabili

Latenza, throughput e qualità verificati con benchmark ripetibili.

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Verificabilità & Audit

Tracciabilità di prompt, versioni modello, eval automatici.

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Unit Economics

Costo/1k token, costo per call, costo per feature: numeri prima delle scelte.

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Portabilità & Vendor Neutrality

Niente lock-in: scelte reversibili e componenti intercambiabili.

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Sovereign AI Framework™

01

Data Governance

Deliverable

Mappa dati, policy accessi, classificazione sensibilità, dataset per eval.

Domande chiave

Chi può vedere cosa? Quali dataset diventano ground truth?

Anti-pattern

"Dumpare tutto nel vector DB".

KPI

Copertura dataset di test (%), tempo di onboarding dati, incidenti di accesso.

02

Model Strategy

Deliverable

Scelta famiglie modello (es. Llama/Qwen/...); tabella trade-off; piano fine-tuning/RAG.

Domande chiave

Domini di conoscenza? Contesto necessario? Hallucination tollerata?

Anti-pattern

Scegliere il più grande "perché sì".

KPI

Qualità (Exact/Partial Match), factuality, costo/1k token.

03

Infrastructure

Deliverable

Topologia cluster (ingress → gateway → inference → vector/feature store → observability), SLO.

Domande chiave

Latenza target? Burst vs steady load?

Anti-pattern

Over-engineering con stack ingestibile.

KPI

p50/p95 latenza, tps sostenibile, utilizzo GPU/CPU, error rate.

04

Security

Deliverable

Threat model, KMS, segregazione reti, SIEM feed, policy prompt security.

Domande chiave

Quali superfici d'attacco? Che audit trail serve al CISO?

Anti-pattern

Token/API secreti hard-codati.

KPI

MTTR incidenti, tentativi bloccati, copertura log.

05

Ops & Governance

Deliverable

Eval pipeline, canary/rollback, versioni modelli, policy di rilascio.

Domande chiave

Chi approva? Quando si fa rollback?

Anti-pattern

"Set and forget".

KPI

Tempo da change→prod, % rilasci con rollback, drift dei benchmark.

Passiamo dai principi all'azione

Avvio con Assessment Strategico (2 settimane): mappiamo dati, KPI, rischi e definiamo la Reference Architecture.