Guida · Intelligenza artificiale

OpenAI, Claude, Gemini o modelli open: come scegliere il modello di IA della tua azienda

Non esiste un modello linguistico “migliore” in assoluto: si sceglie per compito, con una propria valutazione sui propri dati. I modelli commerciali (OpenAI, Anthropic, Google e altri) offrono la qualità più alta con il minimo sforzo; i modelli aperti ospitati in proprio offrono il controllo dei dati e costi prevedibili. Conviene progettare il sistema in modo da poter cambiare modello.

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Di Oliver Guirado · Aggiornato il 28 ottobre 2026 · 3 min di lettura

I criteri che contano

Criterio	Cosa devi chiederti
Qualità sul tuo compito	Risponde bene con i tuoi documenti, la tua lingua e il tuo formato? Si misura con i tuoi casi, non con le classifiche pubbliche.
Riservatezza e localizzazione dei dati	Dove vengono elaborati i dati, servono per l’addestramento, esiste un accordo di trattamento dei dati?
Costo per uso	Quanto costa al tuo volume reale? I modelli piccoli bastano per classificare o estrarre.
Latenza	Risponde abbastanza in fretta per la tua esperienza (chat, voce, tempo reale)?
Strumenti e output strutturato	Gestisce chiamate di funzione, un formato JSON affidabile, immagini o audio se ti servono?
Dipendenza dal fornitore	Puoi cambiare modello senza riscrivere il sistema?
Disponibilità e limiti	Quote, stabilità e supporto adeguati alla produzione?

Modelli commerciali, aperti o ibridi

Modelli commerciali

Offerti da fornitori come OpenAI, Anthropic o Google tramite API. Qualità superiore e meno sforzo per iniziare; i dati vengono elaborati sulla loro infrastruttura, con un contratto.

Modelli aperti

Modelli con pesi disponibili (per esempio le famiglie Llama o Mistral) che installi sulla tua infrastruttura. Più controllo dei dati e costi prevedibili con volumi alti; richiedono un team tecnico e più lavoro di messa a punto.

Approccio ibrido

Un modello potente per il ragionamento e modelli piccoli o aperti per i compiti massivi o sensibili. Di solito è il miglior equilibrio.

Capacità e prezzi di ogni modello cambiano ogni pochi mesi; per questo è meglio non legarsi a uno solo.

Come valutare con i tuoi dati (il metodo che usiamo)

Creare un insieme di casi reali (30-100) con la risposta attesa, includendo i casi difficili e le eccezioni.
Definire la metrica: accuratezza, completezza, formato, tono e, se serve, citazioni corrette.
Provare 2-4 modelli con lo stesso prompt e gli stessi dati, e annotare qualità, latenza e costo.
Esaminare gli errori, non solo la media: un errore grave pesa più di vari errori lievi.
Decidere per compito: può essere un modello diverso per classificare, per scrivere e per ragionare.
Ripetere quando il mercato cambia: con l’insieme di casi, confrontare un nuovo modello richiede poche ore.

Riservatezza e conformità

Verifica che il fornitore firmi un accordo di trattamento dei dati e cosa faccia dei dati (conservazione, addestramento).
Considera la regione di elaborazione e i trasferimenti fuori dallo Spazio economico europeo.
Per dati molto sensibili o proprietà industriale, valuta modelli aperti sulla tua infrastruttura.
Riduci al minimo e anonimizza ciò che viene inviato al modello.

Maggiori informazioni in IA, GDPR e AI Act. Nell’integrazione dell’IA nelle app spieghiamo come progettiamo il livello che permette di cambiare modello, e i costi d’uso sono in questa guida ai prezzi.

Domande frequenti

Quale modello di IA è il migliore per un’azienda?

Dipende dal compito. L’approccio giusto è valutare più modelli con i casi reali dell’azienda e scegliere in base a qualità, costo, riservatezza e latenza. Un approccio ibrido di solito dà il miglior equilibrio.

Vale la pena usare i modelli aperti?

Sì quando ti servono il controllo dei dati, costi prevedibili con volumi alti o un’installazione sulla tua infrastruttura, accettando più lavoro tecnico e talvolta una qualità un po’ inferiore sui compiti molto complessi.

I fornitori usano i miei dati per addestrare i loro modelli?

Dipende dal contratto e dal piano. Con un uso aziendale dell’API di solito si può evitare; va verificato per iscritto e firmando un accordo di trattamento dei dati.

Posso cambiare modello in seguito?

Sì, se il sistema è progettato con un livello di astrazione e un insieme di test di qualità. È una delle decisioni di architettura più importanti.

Come confrontare i modelli in modo oggettivo?

Con un insieme di 30-100 casi reali con risposte attese, le stesse istruzioni per ogni modello e la misura di qualità, latenza e costo.

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