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Modelli Open Weights: riprendere il controllo del proprio stack AI

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Quando conviene passare ai modelli open weights e quando no

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Ogni giorno la tua azienda costruisce software, agenti e pipeline sopra modelli commerciali. E ogni giorno accumula un debito che non compare in nessun bilancio: prompt da re-ingegnerizzare a ogni cambio di modello, deprecazioni decise unilateralmente dal fornitore, regressioni impreviste in settori dove le regressioni non sono normativamente ammesse, dati che escono dal perimetro aziendale e una bolletta a token che cresce insieme all'uso.

In questo webinar Gianluca Malato mostra l'alternativa concreta: i modelli open weights, quelli che scarichi, ispezioni, esegui e congeli nella tua infrastruttura. Nessun token da pagare, nessun dato fuori dall'azienda, nessuna scadenza imposta da altri.

Ma non è una scelta ideologica: è un calcolo. Vedrai quando il self-hosting si ripaga davvero e quando invece le API commerciali restano la scelta più economica, con i casi d'uso a più alto ritorno (RAG, estrazione documentale massiva, classificazione ticket, coding interno) e i costi occulti che nessuno ti racconta — hardware, MLOps, sicurezza e compliance interamente a carico tuo.

Un framework decisionale chiaro, in meno di un'ora, per capire cosa migrare, quando e con quali competenze.

Il conto nascosto dei modelli commerciali

Cosa cambia davvero con gli open weights

Come decidere e come migrare

Chi parla

Gianluca Malato

Gianluca Malato

Gianluca Malato è formatore e divulgatore nel campo dell'intelligenza artificiale e della data science. Lavora con ProfessionAI, dove progetta ed eroga percorsi verticalizzati sulle esigenze specifiche di ogni organizzazione.

“Ottimo divulgatore scientifico: descrive un tema estremamente complesso in modo semplice ed efficace.”

“Gianluca è molto chiaro nella spiegazione e si nota preparazione ed esperienza nei suoi discorsi.”

“Come sempre, Gianluca esaustivo e preparato, riesce a spiegare concetti difficili in maniera semplice e chiara.”

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FAQ

Domande frequenti

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