L’intelligenza artificiale sta entrando in un numero crescente di processi aziendali, ma non tutte le attività richiedono le stesse capacità. Una semplice richiesta di assistenza, ad esempio, può essere gestita rapidamente, mentre l’analisi di un problema tecnico potrebbe richiedere un’elaborazione molto più approfondita. Utilizzare sempre lo stesso modello linguistico rischia quindi di comportare un consumo di risorse superiore al necessario.
È da questa esigenza che nasce l’AI Model Routing, una tecnica che permette di indirizzare ogni richiesta verso il modello di intelligenza artificiale più adatto alle sue caratteristiche.
Con la crescente disponibilità di Large Language Model (LLM), le aziende hanno accesso a tecnologie con prestazioni molto diverse. La vera sfida è capire come sfruttare queste differenze per migliorare il funzionamento dei processi e utilizzare le risorse in modo più intelligente.
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Non tutte le attività richiedono lo stesso modello AI
Ogni modello linguistico presenta caratteristiche che lo rendono più adatto a determinate attività. Alcuni offrono capacità di ragionamento avanzate, mentre altri privilegiano la velocità e richiedono meno risorse per produrre una risposta. Un modello particolarmente sofisticato può essere utile quando bisogna interpretare informazioni articolate. Per attività semplici e ripetitive, invece, una soluzione più leggera potrebbe garantire risultati adeguati con costi inferiori.
Pensiamo a un Service Desk che riceve centinaia di richieste ogni giorno. Riconoscere la categoria di un ticket può richiedere un’elaborazione relativamente semplice. Analizzare lo storico degli incidenti per suggerire una possibile soluzione, invece, potrebbe richiedere capacità di ragionamento superiori. Affidare entrambe le attività allo stesso modello significa rinunciare alla possibilità di ottimizzare le risorse in base alle necessità.
Come funziona l’AI Model Routing
Il funzionamento dell’AI Model Routing si basa su un sistema di instradamento che valuta le caratteristiche di una richiesta prima di inviarla al modello selezionato. La scelta può seguire regole definite in precedenza oppure essere affidata a un meccanismo intelligente capace di riconoscere il tipo di attività da svolgere. Una richiesta semplice viene quindi indirizzata verso un modello veloce e meno costoso. Quando invece il lavoro richiede un’elaborazione più avanzata, il sistema può utilizzare un modello con capacità superiori.
Questo meccanismo permette anche di prevedere percorsi alternativi. Se un modello non è disponibile, la richiesta può essere indirizzata verso un’altra soluzione compatibile, evitando di interrompere il processo. L’obiettivo è utilizzare le capacità disponibili in modo proporzionato al lavoro da eseguire, mantenendo il livello di qualità richiesto.
I costi dell’intelligenza artificiale dipendono anche dalle scelte tecnologiche
Quando l’intelligenza artificiale viene utilizzata occasionalmente, la differenza di costo tra due modelli può sembrare trascurabile. La situazione cambia quando migliaia di richieste vengono elaborate ogni giorno. Molti servizi basati su LLM prevedono costi legati al volume di token utilizzati. Le tariffe possono variare sensibilmente da un modello all’altro, influenzando la spesa complessiva dell’azienda.
Utilizzare un modello particolarmente costoso anche per attività elementari può quindi incidere sul budget senza offrire benefici proporzionati. L’AI Model Routing permette di distribuire il carico di lavoro tra modelli differenti e riservare quelli più avanzati alle attività che ne hanno effettivamente bisogno. Il risparmio, tuttavia, deve essere valutato considerando anche la qualità dei risultati. Un modello economico che richiede frequenti correzioni potrebbe generare costi complessivi superiori a quelli previsti.
La velocità di risposta influenza l’esperienza degli utenti
Il tempo necessario per ottenere una risposta assume particolare importanza quando l’intelligenza artificiale interagisce direttamente con le persone. Un chatbot aziendale che risponde a una domanda frequente deve poter fornire informazioni rapidamente. Un sistema che analizza una richiesta tecnica articolata può invece richiedere più tempo per elaborare una risposta attendibile.
L’AI Model Routing permette di considerare questa differenza e selezionare il modello in base all’attività, evitando elaborazioni inutilmente lunghe. Nel Service Management, questo aspetto può influenzare direttamente l’esperienza di chi utilizza un portale di assistenza o interagisce con un agente AI durante l’apertura di una richiesta.
La libertà di scegliere riduce la dipendenza da un unico modello
Il mercato dell’intelligenza artificiale evolve rapidamente. Nuovi modelli vengono rilasciati con frequenza e quelli già disponibili ricevono aggiornamenti che possono modificarne le prestazioni. Per un’azienda che ha costruito tutti i propri processi attorno a un solo modello, ogni cambiamento può richiedere nuove valutazioni tecniche.
Disporre di un’architettura capace di integrare modelli differenti offre maggiore libertà nella scelta delle tecnologie da utilizzare. Permette inoltre di adattarsi alle evoluzioni del mercato senza dover ripensare completamente i processi esistenti. Questa flessibilità è importante anche nella gestione delle informazioni aziendali. Alcuni dati richiedono particolari condizioni di trattamento e non possono essere condivisi liberamente con servizi esterni. Un sistema di routing opportunamente configurato può rispettare queste esigenze, indirizzando le richieste soltanto verso modelli autorizzati.
Il futuro dell’AI aziendale passa dalla scelta del modello giusto
L’evoluzione degli LLM sta ampliando le possibilità di utilizzo dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali. Allo stesso tempo, rende sempre più importante valutare quali tecnologie impiegare per ogni attività. L’AI Model Routing permette di affrontare questa scelta in modo dinamico, adattando le capacità dei modelli alle esigenze operative e migliorando l’utilizzo delle risorse disponibili. Per le aziende, significa poter sviluppare applicazioni AI più flessibili e accompagnarne l’evoluzione senza dipendere necessariamente da un unico fornitore.
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