Cloudstrata AI Foundry per un gruppo industriale di medie dimensioni
Sfida
I chatbot pilota basati su API LLM pubbliche non hanno superato la revisione di sicurezza: nessun isolamento dei tenant, nessuna governance del retrieval, attribuzione dei costi poco chiara e nessun percorso dalla demo agli SLA di produzione.
Soluzione
cloudstrata ha implementato Managed Cloudstrata AI Foundry sul cloud preferito dal cliente: orchestrazione degli agenti, RAG sulle knowledge base interne, accesso basato sui ruoli, isolamento dei secret e misurazione dell'utilizzo condivisa con la finanza. cloudstrata gestisce il livello di piattaforma; il cliente è titolare di casi d'uso e dati.
Risultato
I primi agenti governati sono entrati in produzione nel giro di poche settimane. Metriche di costo e qualità condivise tra ingegneria e finanza. Un percorso ripetibile per aggiungere nuovi ambiti senza ricostruire l'infrastruttura di piattaforma.
Vantaggio per il cliente
The organization runs production AI with procurement-grade controls—without staffing a dedicated platform team or accepting unmanaged SaaS sprawl.
I gruppi industriali di medie dimensioni si trovano spesso tra le ambizioni degli hyperscaler e una capacità IT snella. I progetti pilota con LLM pubblici generano entusiasmo, poi si arenano di fronte a domande su sicurezza, residenza dei dati e costi. Questo incarico è partito da tale divario: il cliente aveva bisogno di agenti in grado di rispondere a partire da corpus documentali controllati, con verificabilità e spesa prevedibile.
cloudstrata introduced Cloudstrata AI Foundry as Managed AI Platform Engineering as a Service. The runtime provided multi-tenant isolation, retrieval pipelines with access controls, model routing, and usage metering. Inference and embeddings ran in EU-hosted infrastructure aligned with the customer’s cloud preference.
L'esecuzione si è concentrata inizialmente su un solo ambito di alto valore, la documentazione tecnica e la conoscenza di servizio, per poi estendersi con gli stessi contratti di piattaforma. Harness di valutazione e tracing hanno reso visibili le regressioni di qualità prima di un rollout più ampio.
IT e acquisti hanno ottenuto i controlli necessari: integrazione dell'identità, gestione dei secret, policy di quota e report dei costi allineati alla telemetria ingegneristica. I team di prodotto hanno mantenuto la titolarità di prompt, corpora e risultati di business.
Il risultato è un modello operativo duraturo: cloudstrata gestisce il livello di piattaforma con SLA; il cliente scala i casi d'uso. Nomi e dettagli proprietari restano riservati su richiesta del cliente.
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