Casi d'uso
Fai girare lo sviluppo assistito da AI on-premise
Per le organizzazioni dove anche il cloud privato è un passo troppo lungo: ingegneria assistita da AI sul tuo stesso hardware, con opzioni LLM proprio, con termini separati.
Lo sviluppo di app AI on-premise significa far girare l'ingegneria assistita da AI e le applicazioni che produce su un'infrastruttura che la tua organizzazione controlla fisicamente. Ciao supporta il deploy on-premise con termini separati, con opzioni LLM proprio e una scala di modelli multi-provider. A differenza dei builder AI solo cloud, Ciao abbina l'intero ciclo di delivery — branch governati, approvazioni umane, QA, test di sicurezza live, registro di controllo append-only — con un deploy che non richiede mai che i tuoi carichi di lavoro lascino il tuo ambiente.
Pubblicato 2026-07-03 · Ultimo aggiornamento 2026-07-03
Quando la risposta a quale cloud è nessuno
Alcune organizzazioni concludono ogni valutazione SaaS allo stesso modo: il carico di lavoro non può uscire dall'edificio. Impianti manifatturieri che mantengono i sistemi operativi in loco, agenzie governative con infrastruttura obbligata, banche i cui framework di controllo precedono il cloud, utility e telecom che gestiscono operazioni critiche — per loro, quale regione cloud è la domanda sbagliata. L'infrastruttura è loro, fisicamente, e il software deve venire da essa.
Questa posizione ha escluso queste organizzazioni dalla maggior parte dell'ondata di sviluppo AI. Gli strumenti che trasformano il linguaggio semplice in software funzionante sono in stragrande maggioranza cloud-first, e il compromesso abituale — lasciare che gli strumenti AI girino nel cloud del fornitore mentre la produzione resta on-prem — spezza il ciclo di vita esattamente dove la governance ha bisogno che sia intero.
Il percorso on-premise di Ciao, offerto con termini separati, porta il ciclo di vita di sviluppo software AI sulla tua infrastruttura invece del contrario. Il ciclo di delivery è lo stesso che definisce la piattaforma: un'organizzazione software AI che fa il lavoro, Guardrails che mappa le aree di business e applica policy in linguaggio semplice, approvazioni umane registrate su branch governati, gate di QA e sicurezza, e un registro di controllo append-only. La strategia sui modelli fa parte della conversazione: esistono opzioni LLM proprio per le organizzazioni che le richiedono, e la scala di modelli multi-provider con fallback riduce la dipendenza da un singolo fornitore di modelli. Il codice del cliente non viene mai usato per addestrare i modelli, e l'inferenza gira sotto contratti a conservazione zero.
Cosa richiede lo sviluppo AI on-premise
Le organizzazioni che impongono l'on-premise tendono ad arrivare con la stessa lista:
- Deploy su infrastruttura di proprietà — La piattaforma e le applicazioni che produce in esecuzione su hardware che la tua organizzazione controlla, con termini separati che nominano le responsabilità con precisione.
- Controllo dei modelli — Opzioni LLM proprio per le organizzazioni che devono dettare dove avviene l'inferenza, e una scala di modelli multi-provider con fallback per evitare la dipendenza da un singolo fornitore.
- Protezione di dati e codice — Nessun addestramento sul codice del cliente, contratti modello a conservazione zero, e report SOC 2 Type II sotto NDA per il fascicolo di valutazione.
- Identità e accesso — SSO tramite SAML o OIDC contro la tua directory, MFA opzionale, e controllo degli accessi basato sui ruoli mappato sui tuoi ruoli esistenti.
- Prove di audit complete — Un registro di controllo append-only su prompt, merge, deploy e azioni amministrative — le prove sul ciclo di vita che i framework di controllo rigorosi richiedono.
- Supporto per lo stack reale — Immagini sandbox personalizzate che avvolgono backend Rails, Java, Go, Python, Node e multi-processo, perché i patrimoni applicativi on-premise sono raramente greenfield.
Come funziona un programma on-premise
1. Delimita l'ambiente con le vendite
Il deploy on-premise gira con termini separati. Il primo passo definisce la tua infrastruttura, i requisiti sui modelli e i vincoli di sicurezza — incluse le opzioni LLM proprio dove obbligatorie.
2. Metti in piedi la piattaforma internamente
L'ambiente di delivery viene stabilito sulla tua infrastruttura, con l'identità collegata al tuo SSO tramite SAML o OIDC e l'accesso mappato tramite RBAC.
3. Avvolgi i sistemi esistenti dove necessario
Le immagini sandbox personalizzate portano i tuoi backend Rails, Java, Go, Python, Node o multi-processo dentro il ciclo di vita assistito da AI — modernizzazione e nuove build condividono un unico ciclo.
4. Definisci la governance
Guardrails mappa le aree di business, le zone protette vengono identificate, e le policy in linguaggio semplice codificano chi deve approvare cosa.
5. Costruisci e modifica su branch governati
Le richieste in linguaggio semplice diventano branch che portano valutazioni del rischio; le modifiche segnalate attendono l'approvazione umana registrata prima del merge.
6. Blocca ogni release
QA esegue replay deterministici e smoke gate; Security esegue scansione, controlli delle dipendenze e sonde di controllo degli accessi confermate sull'app live.
7. Gestisci dentro il confine
Doctor diagnostica in sola lettura, SysOps gestisce drift e rollback, Conductor mostra il portafoglio — tutto dentro le tue mura.
Checklist di sicurezza e governance
- ✓ Deploy on-premise con termini separati ed esplicitamente delimitati
- ✓ Opzioni LLM proprio e una scala di modelli multi-provider con fallback
- ✓ Nessun addestramento sul codice del cliente; contratti modello a conservazione zero
- ✓ SSO tramite SAML o OIDC, MFA opzionale, controllo degli accessi basato sui ruoli
- ✓ Approvazioni umane registrate su branch governati prima del merge
- ✓ Registro di controllo append-only su prompt, merge, deploy e azioni amministrative
- ✓ Report SOC 2 Type II disponibili sotto NDA per il tuo fascicolo di valutazione
Dove atterrano i programmi on-premise
I programmi on-premise si concentrano in settori dove il controllo dell'infrastruttura è policy, non preferenza. Questi sono gli ambienti dove lo sviluppo assistito da AI su hardware di proprietà atterra più spesso, e i tipi di applicazioni che vi produce:
Sistemi di impianti manifatturieri
Tracciamento della produzione, workflow di qualità e strumenti di manutenzione in esecuzione accanto alle macchine che servono, sull'infrastruttura di impianto.
Workflow interni governativi
Gestione dei casi, approvazioni e strumenti per i registri su infrastruttura controllata dall'agenzia, con le prove di audit che la supervisione richiede.
Strumenti operativi bancari
Riconciliazione, gestione delle eccezioni e applicazioni di workflow interno dentro un framework di controllo che non ha mai presupposto il cloud.
App di campo e asset per utility
Registri di asset, workflow di ispezione e strumenti per le squadre per operatori i cui sistemi sono classificati come infrastruttura critica.
Console operative per telecom
Strumenti di provisioning, gestione incidenti e workflow adiacenti alla rete che devono vivere dentro l'ambiente proprio dell'operatore.
Ambienti di ricerca e laboratorio
Applicazioni di gestione dati e workflow per istituzioni i cui accordi mantengono ogni byte in loco.
Requisiti e come Ciao li copre
Le organizzazioni a controllo rigoroso arrivano con liste di requisiti affinate in anni di valutazioni fornitori. Questa tabella mappa i requisiti che definiscono i programmi on-premise su come Ciao soddisfa ciascuno di essi — dal controllo dei modelli alle prove di audit che un framework di controllo richiede.
| Requisito | Come Ciao lo copre |
|---|---|
| Niente esce dalla nostra infrastruttura | Deploy on-premise con termini separati |
| Controllo sui modelli | Opzioni LLM proprio; scala multi-provider con fallback |
| Protezione di codice e dati | Nessun addestramento sul codice del cliente; contratti a conservazione zero |
| Sistemi esistenti inclusi | Le sandbox personalizzate avvolgono Rails, Java, Go, Python, Node, multi-processo |
| Controllo umano delle modifiche | Branch governati con approvazioni registrate tramite Guardrails |
| Prove di audit e valutazione | Registro append-only; report SOC 2 Type II sotto NDA |
| Scalare dentro le nostre mura | Infrastruttura basata su Kubernetes con pod isolati, ibernazione e risveglio |
Domande frequenti
L'on-premise è un piano standard di Ciao?
No — il deploy on-premise gira con termini separati, delimitati rispetto alla tua infrastruttura, ai requisiti sui modelli e ai vincoli di sicurezza. È un incarico enterprise che inizia con una conversazione con le vendite, non con una pagina di checkout.
Possiamo usare i nostri stessi modelli linguistici?
Esistono opzioni LLM proprio per le organizzazioni che devono controllare dove avviene l'inferenza. Accanto a questo, la scala di modelli multi-provider con fallback di Ciao riduce la dipendenza da un singolo fornitore di modelli — una proprietà di resilienza che gli ambienti rigorosi tendono a valorizzare.
Il nostro codice o i nostri dati vengono usati per addestrare i modelli?
No. Il codice del cliente non viene mai usato per addestrare i modelli, e l'inferenza gira sotto contratti modello a conservazione zero. I report SOC 2 Type II sono disponibili sotto NDA a supporto della tua valutazione interna.
Questo può funzionare con i sistemi che già gestiamo on-premise?
Sì. Le immagini sandbox personalizzate avvolgono l'ingegneria assistita da AI intorno a backend Rails, Java, Go, Python, Node e multi-processo, così il patrimonio applicativo che già gestisci si unisce allo stesso ciclo di vita governato delle nuove applicazioni.
Come restano gli esseri umani in controllo di ciò che l'AI modifica?
Guardrails mappa il codice in aree di business, rileva le modifiche rischiose e applica policy in linguaggio semplice; le modifiche segnalate attendono su branch governati l'approvazione umana registrata. Il registro di controllo append-only su prompt, merge, deploy e azioni amministrative rende quel controllo dimostrabile.
Quanto costa un incarico on-premise?
I programmi di sviluppo partono da 10.000 USD all'anno, e i termini on-premise vengono delimitati sopra a questo rispetto al tuo ambiente. Porta i tuoi vincoli infrastrutturali e i requisiti sui modelli alle vendite per una proposta concreta.