LLM sovrani, SLM e piattaforme di contesto
Modelli linguistici che rispondono sui Suoi dati e non li mandano mai fuori dal Suo controllo
I Suoi dati non possono andare a un servizio di IA pubblico
Banche, ministeri e altre istituzioni regolamentate non possono inviare dati di clienti o cittadini a servizi di IA pubblici all’estero. Le leggi sulla residenza dei dati lo vietano, e così fanno la maggior parte dei comitati rischi.
Eppure le stesse istituzioni hanno bisogno di assistenti, ricerca e redazione che capiscano i propri documenti, spesso in arabo oltre che in inglese. Un modello che non vede i dati serve a poco, e uno che ignora i permessi è un rischio.
Che cosa ottiene
I dati restano nel Paese
Modelli che girano nel Suo data center, nella Sua cloud privata o in una cloud sovrana regionale, così i dati restano nel Paese.
Nessun addestramento sui Suoi dati
Nessun terzo addestra i propri modelli sui Suoi prompt, documenti o risposte.
Permessi rispettati
Risposte costruite solo su ciò che chi domanda è autorizzato a vedere.
Arabo e dialetti regionali
Modelli ottimizzati per l’arabo e i dialetti regionali dove i Suoi utenti ne hanno bisogno.
Che cosa consegniamo
Hosting air-gapped, on-premises e su cloud sovrana
Modelli serviti in un ambiente air-gapped, sui Suoi server GPU o in una rete privata su una cloud regionale, dimensionati sul Suo carico di lavoro.
Modelli frontier e open-weight
Il modello giusto per ogni attività, dai modelli frontier di OpenAI, Claude e Gemini ai modelli open-weight Llama, Qwen, DeepSeek e Mistral, dietro un’unica interfaccia, così può essere sostituito.
Fine-tuning arabo-first e regionale
Small language model come Jais, Falcon e ALLaM, e modelli europei e asiatici, ottimizzati sul Suo vocabolario, sui Suoi dialetti e sui Suoi documenti.
Piattaforme di contesto e GraphRAG con consapevolezza dei permessi
Uno strato semantico e un knowledge graph sui Suoi contenuti, con un recupero che applica le regole di accesso a livello di riga e di ruolo prima che il modello veda qualsiasi testo.
Come funziona
L’hosting dei modelli gira su cluster GPU on-premises o cloud private air-gapped, con Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek o Llama, e le regole di accesso applicate prima dell’inferenza.
Scegliere il compito e il confine
Concordiamo chi userà il modello, i compiti che gestisce, i dati che può leggere e dove è autorizzato a girare.
Preparare i dati
Portiamo le fonti in uno strato dati governato e mappiamo i permessi che devono arrivare fino a ogni risposta.
Selezionare e ottimizzare il modello
Confrontiamo i modelli sulle Sue domande per qualità, lingua, velocità e costo, e ottimizziamo un modello piccolo dove conviene.
Distribuire dentro il Suo confine
Installiamo il modello e il recupero nel Suo ambiente, con controllo degli accessi, registrazione e revisione di sicurezza.
Misurare ed esercire
Monitoriamo qualità, costo e utilizzo, esaminiamo con il Suo team le risposte segnalate e manteniamo in crescita le domande di valutazione.
Tecnologie e standard
I dati passano dalle Sue fonti attraverso uno strato Apache Iceberg o Databricks e un GraphRAG con consapevolezza dei permessi fino a un modello in una rete privata air-gapped. I dati non lasciano mai l’azienda.
- IA e apprendimento automatico
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- Hugging Face
- Amazon Bedrock
- Azure OpenAI
- Vertex AI
- Dati e analisi
- Databricks
- Metodi e pratiche
- GraphRAG con consapevolezza dei permessi
- Strati semantici
- Reti private air-gapped
- Small language model (SLM)
Come iniziare
La maggior parte dei clienti inizia con il proof of concept agentico sovrano: un flusso GraphRAG o un flusso di agenti funzionante, con consapevolezza dei permessi, collegato ai Suoi strumenti interni in una rete privata.
Che cosa succede dopo
Concordare un orario
Il nostro team Le invia un’e-mail per concordare un orario per la sessione.
Sessione di preconsulenza
Una sessione di preconsulenza online gratuita di 30 minuti: esaminiamo i Suoi obiettivi, i Suoi sistemi e i Suoi vincoli.
Revisione di preparazione
Nell’ambito di una revisione di preparazione gratuita di 48 ore, un architetto principal verifica il Suo progetto rispetto alla definizione di «pronto» in 6 punti e raccomanda il Track più adatto.
Scelta del Track
I progetti con perimetro definito ricevono una proposta vincolante entro 3–5 giorni lavorativi. I progetti in fase di concept iniziano nel Blueprint Studio. Un sistema in produzione che non funziona, non è documentato o richiede integrazione inizia con una diagnosi di 1–2 settimane. Il Blueprint Studio e la diagnosi hanno ciascuno un compenso fisso, indicato nella proposta.
Team di prodotto nativi dell’IA
Pod gestiti e interfunzionali di ingegneri senior, dotati di harness per la programmazione agentica e la QA.
Progetti a risultato fisso e servizi gestiti 24 ore su 24
Erogazione a perimetro fisso guidata da milestone con responsabili della consegna nominati, e servizi gestiti applicativi 24 ore su 24 sotto governance SLA.
Il modo più rapido per iniziare è il pacchetto PoC agentico sovrano (MCP, A2A, GraphRAG), uno dei nostri pacchetti di collaborazione rapidi.
Da dove iniziareDomande e risposte
Il modello può funzionare senza che nessun dato lasci il nostro Paese?
Sì. Ospitiamo il modello in un ambiente air-gapped, sui Suoi server o in una rete privata su una cloud sovrana regionale. Prompt, documenti e risposte restano dentro quel confine e nessun terzo li usa per addestrare i propri modelli.
Con quali modelli linguistici lavorate?
Scegliamo per ogni attività. Le opzioni includono modelli frontier di OpenAI, Claude e Gemini, modelli open-weight Llama, Qwen, DeepSeek e Mistral, e modelli regionali come Jais, Falcon e ALLaM. Dove i dati devono restare nel Paese, usiamo modelli che possono girare nel Suo ambiente.
Funziona in arabo e nei dialetti regionali?
Sì. Ottimizziamo small language model arabo-first come Jais, Falcon e ALLaM sul Suo vocabolario e sui Suoi documenti. Poi li collaudiamo sulle domande che pongono i Suoi utenti, nei dialetti che usano.
Come impedite al modello di mostrare alle persone ciò che non dovrebbero vedere?
Il recupero applica le Sue regole di accesso a livello di riga e di ruolo prima che qualsiasi testo raggiunga il modello. Una risposta si costruisce solo con contenuti che chi domanda può leggere, usando le regole di identità e accesso già in uso.
Che cos’è il GraphRAG con consapevolezza dei permessi?
La generazione aumentata dal recupero trova i passaggi che rispondono a una domanda e li fornisce al modello. Il GraphRAG aggiunge un knowledge graph delle relazioni tra le Sue entità, così le risposte possono seguire quei collegamenti. Con consapevolezza dei permessi significa che ogni passaggio è filtrato prima in base ai diritti di chi domanda.
Serve un modello grande o basta uno piccolo?
Spesso basta uno piccolo. Classificazione, estrazione e risposte dai Suoi documenti funzionano di solito bene con uno small language model ottimizzato, che gira su meno GPU e costa meno. Teniamo i modelli grandi per le attività che richiedono ragionamento più profondo.
A chi appartiene il modello ottimizzato?
A Lei. Il codice, i prompt, i set di valutazione e i pesi di eventuali modelli ottimizzati che produciamo per Lei sono Suoi al pagamento di ciascuna milestone. I modelli base commerciali e open-weight restano soggetti alle proprie condizioni di licenza, che Le elenchiamo.
Inizi con una conversazione, non con un contratto.
Ci racconti che cosa deve costruire, collegare o proteggere. Un architetto lo esamina con Lei e poi consiglia da dove iniziare.