{"id":92025,"date":"2026-10-15T07:14:35","date_gmt":"2026-10-15T05:14:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ttsitalia.it\/?p=92025"},"modified":"2026-10-15T07:14:36","modified_gmt":"2026-10-15T05:14:36","slug":"targa-telematics-accelera-sullai-e-integra-nella-propria-infrastruttura-un-ambiente-di-sviluppo-software-on-premise-basato-su-modelli-open-weight","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ttsitalia.it\/en\/targa-telematics-accelera-sullai-e-integra-nella-propria-infrastruttura-un-ambiente-di-sviluppo-software-on-premise-basato-su-modelli-open-weight\/","title":{"rendered":"Targa Telematics accelera sull\u2019AI e integra nella propria infrastruttura un ambiente di sviluppo software on premise basato su modelli open-weight"},"content":{"rendered":"\n
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Targa Telematics<\/a>, tra i principali player globali nel campo dell\u2019AIoT e dello sviluppo di soluzioni e piattaforme digitali per la mobilit\u00e0 connessa, e socio fondatore di TTS Italia, ha completato e portato in produzione un ambiente di sviluppo software basato su intelligenza artificiale generativa (LLM) on premise, costruito su modelli open-weight, per supportare i propri team di sviluppo e accelerare l’innovazione interna.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Il progetto, realizzato su piattaforma Hewlett Packard Enterprise (HPE) con la collaborazione di Gruppo Zenit<\/strong>, Managed Service Provider specializzato nella progettazione e gestione di infrastrutture datacenter e networking ad alte prestazioni, ha portato alla realizzazione di una piattaforma AI enterprise dedicata a circa 150 ingegneri. L’obiettivo \u00e8 stato creare un ambiente di sviluppo che coniugasse elevate performance, pieno controllo dei dati, sicurezza e libert\u00e0 di evoluzione tecnologica.<\/p>\n\n\n\n

La piattaforma utilizza infatti modelli AI open-weight<\/strong>, che consentono di eseguire l’inferenza interamente all’interno dell’infrastruttura aziendale, senza che dati di sviluppo o informazioni proprietarie transitino verso cloud pubblici o servizi di terze parti. Questo approccio permette a Targa Telematics di beneficiare della rapidit\u00e0 di innovazione dell’ecosistema open source mantenendo al tempo stesso il pieno controllo sul proprio patrimonio informativo, sulla governance dei modelli e sulla possibilit\u00e0 di personalizzarli in funzione delle esigenze aziendali.<\/p>\n\n\n\n

In un momento in cui in azienda devono convivere, da una parte, la sempre maggiore adozione dell’intelligenza artificiale generativa o agentica e, dall\u2019altra, l\u2019esigenza di non esporre il proprio patrimonio informativo, la scelta di Targa Telematics \u00e8 stata quella di sviluppare la soluzione su piattaforma interamente on premise in modo che nessun dato aziendale transiti su infrastrutture esterne o cloud pubblico.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019LLM, utilizzabile principalmente come aiuto per il coding, ma anche come Assistant AI, gira infatti all’interno del perimetro aziendale, garantendo che le informazioni restino sotto il pieno controllo di Targa Telematics in ogni fase di utilizzo. Questo approccio risponde alle crescenti esigenze normative e di mercato di data sovereignty, cybersecurity e compliance, mantenendo al tempo stesso la flessibilit\u00e0 necessaria per sperimentare nuovi modelli di AI.<\/p>\n\n\n\n

Per Targa Telematics, la sperimentazione nasce da un obiettivo preciso: “L’intelligenza artificiale generativa sta diventando sempre pi\u00f9 uno strumento di lavoro quotidiano per i nostri sviluppatori; abbiamo voluto realizzare un ambiente di sviluppo totalmente on premise, mantenendo il controllo totale sul codice, sui nostri dati e sul nostro know-how tecnologico” ha dichiarato Carlo Stefanelli CTO di Targa Telematics<\/strong>. \u201cLa scelta di un approccio on premise, basato su modelli open weight, ci permette di garantire che ogni informazione resti interamente all’interno del perimetro aziendale, in un ambito di innovazione dove sicurezza e controllo del dato non sono negoziabili”.<\/p>\n\n\n\n

Gruppo Zenit ha contribuito alla progettazione di un\u2019infrastruttura solida, in grado di garantire sicurezza, continuit\u00e0 operativa e governance del dato nel tempo. La scelta \u00e8 ricaduta sulle tecnologie Hewlett Packard Enterprise (HPE) che hanno fornito la potenza di calcolo necessaria alle attivit\u00e0 di inferenza AI e gli strumenti per garantire affidabilit\u00e0, scalabilit\u00e0 e gestione sicura dell’intero ambiente on premise.<\/p>\n\n\n\n

“L’AI produce valore solo quando poggia su infrastrutture progettate per essere sicure, scalabili e governabili. Il nostro ruolo \u00e8 accompagnare le aziende nella costruzione di ecosistemi dove innovazione e protezione del dato crescono insieme. Il progetto realizzato con Targa Telematics dimostra come sia possibile trasformare una sperimentazione AI in una piattaforma pronta ad accompagnare l’evoluzione del business” ha dichiarato Giuseppe Barbera, CEO di Gruppo Zenit<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

I risultati della sperimentazione hanno confermato il valore dell’approccio scelto da Targa Telematics: nelle prime sette settimane di utilizzo, la piattaforma ha gestito quasi 30.000 richieste provenienti dagli sviluppatori, elaborando oltre 3,4 miliardi di token e generando 65 milioni di token in risposta. Questo alto livello di utilizzo testimonia non solo la solidit\u00e0 dell’infrastruttura on premise, ma anche la rapida adozione della soluzione all’interno dei processi di sviluppo software.<\/p>\n\n\n\n

L’esperienza sta permettendo a Targa Telematics di consolidare competenze interne sull’AI generativa e di validare un modello infrastrutturale on premise, replicabile anche per futuri casi d’uso aziendali.<\/p>\n\n\n\n

Fonte: Targa Telematics<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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