Scegliere un fornitore AI non è scegliere il modello migliore: è valutare dati, contratti, sicurezza, continuità e lock-in. Un vendor sbagliato si paga per anni. Ecco la checklist tecnica che usiamo prima di affidare un sistema a un fornitore.
Dati e privacy
La prima domanda è sempre: cosa succede ai miei dati? Vanno verificati trattamento, residenza, uso per il training, retention e sub-fornitori. Un vendor che non risponde con chiarezza su questo è già una risposta.
- I dati vengono usati per addestrare modelli?
- Dove sono trattati e conservati (residenza)?
- Per quanto tempo vengono conservati e come si cancellano?
Tecnica, sicurezza e continuità
Oltre ai dati, conta la solidità tecnica e operativa: API stabili e documentate, certificazioni di sicurezza, SLA, gestione degli incidenti, roadmap. Un fornitore può sparire, cambiare prezzi o deprecare un modello: la continuità va valutata prima.
- API documentate, versionate e stabili
- Sicurezza: certificazioni, gestione accessi, audit log
- SLA, supporto e gestione degli incidenti
- Solidità dell'azienda e roadmap del prodotto
Lock-in: il costo nascosto
Il lock-in è il rischio più sottovalutato. Se l'intera architettura dipende da un solo provider, cambiarlo diventa proibitivo. Un'architettura disaccoppiata (layer di astrazione, prompt versionati, dati portabili) mantiene il potere contrattuale dalla tua parte.
In sintesi
- Valuta dati, sicurezza, contratti e continuità, non solo la qualità del modello.
- Chiedi chiarezza su uso dei dati, residenza e retention: è un test del vendor.
- Verifica stabilità delle API, SLA e gestione incidenti.
- Disaccoppia l'architettura per evitare il lock-in: è potere contrattuale.
FAQ tecniche
Meglio un solo fornitore o più fornitori?
Un'architettura che può usare più provider riduce il rischio di lock-in e di interruzione, a costo di un po' più di complessità. Per sistemi critici, la portabilità ripaga.
Come confronto fornitori in modo oggettivo?
Con una checklist su dati, sicurezza, continuità e costi, più un eval tecnico sul tuo caso reale. Decisione documentata, non basata sulla demo più convincente.