Nel dibattito pubblico sull’intelligenza artificiale si tende a contrapporre due visioni: da un lato le piattaforme basate su foundation models general purpose, addestrati su enormi quantità di dati eterogenei e progettati per essere riadattati a molteplici contesti applicativi; dall’altro, le soluzioni di AI proprietaria e domain-specific, sviluppate e addestrate su dataset verticali, spesso interni all’organizzazione, con un focus mirato su casi d’uso altamente specialistici.
il confronto
Foundation models o AI proprietaria? Come scegliere l’architettura giusta
Nel confronto tra AI proprietaria vs foundation models non conta solo la performance. Entrano in gioco governance del dato, costi infrastrutturali, compliance e sicurezza, con trade-off che cambiano in base al dominio applicativo e alla maturità organizzativa
PhD Post-doc Research Fellow in Management Department of Management Sapienza University of Rome

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