Come costruire un gateway GenAI a livello aziendale

La democratizzazione dell'intelligenza artificiale generativa (GenAI) e lo sviluppo di casi d'uso a livello aziendale sono essenziali per realizzare il pieno potenziale della GenAI [HBR Data Visual, 2025]. Questa democratizzazione può essere ottenuta tecnicamente attraverso un GenAI Gateway che funge da hub aziendale centralizzato per lo sviluppo e la distribuzione rapidi di casi d'uso GenAI in tutta l'organizzazione. In questo articolo, presentiamo un'architettura GenAI Gateway generalmente applicabile, insieme a un imbuto di sviluppo delle funzionalità (Feature Development Funnel) per guidare lo sviluppo iterativo del gateway e delle sue capacità.

Che cos'è un GenAI Gateway?

Con "GenAI Gateway", ci riferiamo a una soluzione cloud-native progettata per aiutare a gestire e facilitare le interazioni con i modelli GenAI e i servizi GenAI avanzati, con le seguenti capacità chiave:

• Gestione degli accessi – autenticare, autorizzare e controllare l'accesso a diverse capacità GenAI;
• Sicurezza – filtraggio delle richieste, moderazione dei contenuti e protezione dalle minacce;
• Standardizzazione – unificare le interfacce di programmazione delle applicazioni (API) tra modelli e servizi GenAI per accelerare lo sviluppo dei casi d'uso e semplificarne la manutenzione;
• Ottimizzazione – bilanciamento del carico, caching e limitazione della velocità (rate limiting) per ottimizzare meglio le prestazioni e il raggruppamento delle risorse (resource pooling) per aiutare a ottimizzare i costi; e
• Monitoraggio e logging – tracciamento completo dell'utilizzo, delle prestazioni e dei costi.

L'architettura del GenAI Gateway: componenti fondamentali

L'architettura del GenAI Gateway presentata in questo articolo comprende tre componenti fondamentali, come illustrato nella figura 1. Il livello base (Base Layer) fornisce accesso governato a primitive GenAI fondamentali, come i Large Language Models (LLM) e i guardrail progettati per garantire che gli LLM operino entro i limiti etici, legali e tecnici definiti dal cliente, in qualsiasi parte dell'azienda.

Il livello delle applicazioni (Apps Layer) si basa sul livello base e fornisce le capacità chiave necessarie per costruire diversi casi d'uso. Comprende, ad esempio, server Model Context Protocol (MCP) per standardizzare la comunicazione tra le applicazioni AI (inclusi LLM, agenti) e risorse esterne (inclusi strumenti, sistemi e database), servizi Retrieval Augmented Generation (RAG) per connettere gli LLM con basi di conoscenza e servizi di elaborazione batch.

Il terzo componente è chiamato piano di controllo (Control Plane) e funge da interfaccia di gestione centrale del GenAI Gateway, aiutando a controllare l'accesso ai servizi all'interno dei livelli base e delle applicazioni e monitorandone l'utilizzo. In un ambiente GenAI a livello aziendale, questa architettura GenAI Gateway è spesso completata da due strati aggiuntivi, ovvero i servizi di scaling (Scaling Services) e di democratizzazione (Democratization Services).

Mentre il livello di scaling si concentra sulla riusabilità fornendo artefatti riutilizzabili, come modelli per RAG e strumenti GenAI no-code, il livello di democratizzazione aiuta a migliorare la scopribilità attraverso cataloghi di app e strumenti. In altre parole, i livelli base e delle applicazioni aiutano a fornire governance centralizzata, standardizzazione e accelerazione, mentre i servizi di scaling e di democratizzazione aiutano a decentralizzare lo sviluppo e l'innovazione dei casi d'uso, un principio architetturale che abbiamo introdotto in un precedente articolo [AWS Blog Post, 2025].

Figura 1: I tre livelli di servizio fondamentali di una distribuzione GenAI a livello aziendale (1-3).

Un esempio pratico: il caso di Bob, l'ingegnere di manutenzione

Vediamo un esempio concreto di come il GenAI Gateway fornisca un ambiente unificato per sviluppare casi d'uso. Consideriamo il seguente scenario: Bob, un ingegnere di manutenzione di un produttore automobilistico globale, vuole garantire il buon funzionamento e le prestazioni ottimali delle linee di assemblaggio automobilistiche. Inizialmente, esplora un chatbot aziendale esistente per consultare la documentazione dei macchinari nel livello "Democratization Services".

Basandosi sulla sua esperienza professionale, decide di creare una soluzione più performante e accurata, adattata alle linee di assemblaggio. Utilizzando il Playground nel livello di scaling, Bob carica la documentazione pertinente dei macchinari e sperimenta iterativamente diversi LLM e strategie di prompting, con l'obiettivo di sviluppare un prodotto minimo realizzabile (MVP) che possa essere condiviso con il suo team allargato. L'accoglienza positiva da parte del suo team spinge la direzione a espandere l'MVP in un servizio più sofisticato basato su agenti per l'intera azienda [vedere AWS Blogs, 2025].

Un team di sviluppo dedicato utilizza quindi i servizi disponibili nei livelli base e delle applicazioni, come strumenti esistenti o pipeline RAG, per aiutare a implementare una soluzione su misura per la sfida aziendale di Bob, ma che va ben oltre l'ambito originale di Bob. Diventa un sistema basato su agenti capace di aiutare a rilevare anomalie operative, tempi di inattività dei macchinari, allertando automaticamente gli esperti umani e raccomandando azioni di rimedio più immediate.

Al termine, Bob rende il chatbot e i nuovi strumenti sviluppati con esso disponibili all'interno del livello dei servizi di democratizzazione, rendendolo accessibile agli ingegneri di manutenzione di tutta l'azienda. Questo scenario esemplare mostra come Bob possa sfruttare diversi livelli dello stack per accelerare lo sviluppo del suo caso d'uso dall'ideazione alla prontezza produttiva e condividere gli asset che ha sviluppato con altri in tutta l'azienda.

L'imbuto di sviluppo delle funzionalità del GenAI Gateway

Oltre ai principi standard delle piattaforme cloud aziendali globali [AWS Blog Post, 2024], come la disponibilità multi-regione e la sicurezza, il GenAI Gateway deve adattarsi al rapido ritmo di innovazione nella GenAI. Ad esempio, Amazon Bedrock ha rilasciato dozzine di nuove funzionalità solo nel primo trimestre del 2025, e il Model Context Protocol (MCP) [AWS Blog Post, 2025] è diventato lo standard di fatto del settore per l'interazione tra LLM e strumenti entro pochi mesi dal suo annuncio.

Dato questo rapido ritmo di innovazione, sviluppare l'approccio giusto ai miglioramenti della piattaforma è cruciale per adottare rapidamente la GenAI in un'azienda e nel suo ecosistema. Ciò include, ad esempio, l'inclusione di API personalizzate dove possibile e la ricerca del giusto equilibrio tra controllo centralizzato e innovazione decentralizzata.

Consideriamo un esempio concreto. Supponiamo che il team della piattaforma voglia fornire capacità RAG ai propri casi d'uso, consentendo agli LLM di incorporare informazioni da fonti di conoscenza esterne. Gli approcci RAG-as-a-service (RAGaaS) completamente centralizzati aiutano a consentire uno sviluppo rapido per i casi d'uso e risparmi sui costi, ma richiedono grandi team di piattaforma e possono limitare i casi d'uso.

I modelli completamente decentralizzati, in cui i casi d'uso possiedono interamente le proprie pipeline RAG, d'altra parte, consentono una rapida innovazione ma rischiano la duplicazione delle soluzioni e sfide di governance. L'approccio ottimale spesso si trova tra questi due estremi. Per aiutare a bilanciare il grado di centralizzazione rispetto alla decentralizzazione e far evolvere efficacemente le funzionalità del GenAI Gateway nel tempo, abbiamo sviluppato l'imbuto di sviluppo delle funzionalità (Feature Development Funnel) mostrato nella figura 2 qui sotto.

Figura 2: Imbuto di sviluppo delle funzionalità che descrive come una capacità specifica per un caso d'uso diventi una capacità di piattaforma condivisa attraverso cinque passaggi (1-5).

Fasi dell'imbuto di sviluppo delle funzionalità

Questo imbuto di sviluppo delle funzionalità consente al team centrale di sviluppo del gateway di integrare gradualmente le richieste di funzionalità da parte dei casi d'uso nelle capacità (condivise) del GenAI Gateway. Nell'esempio RAG sopra, questa potrebbe essere una richiesta di nuove capacità di recupero basate su agenti [vedere AWS Blogs, 2025]. Il team del GenAI Gateway:

1. Prioritizza questa funzionalità.
2. Decide di co-svilupparla come soluzione una tantum con il caso d'uso principale, senza una completa astrazione nel gateway, ma utilizzando capacità esistenti, come LLM, embeddings e vector stores.

Dopo che il valore è stato dimostrato per questo caso d'uso e data una sufficiente domanda da parte di altri casi d'uso, questa soluzione una tantum viene astratta in un artefatto riutilizzabile – un cosiddetto template Terraform [Terraform Introduction, 2025], per esempio – che è mantenuto dal team del GenAI Gateway (passaggio 3) ma che può essere completamente personalizzato e distribuito dai casi d'uso nel loro ambiente (passaggio 4). Sulla base di questo feedback, il team del GenAI Gateway potrebbe trovare i giusti livelli di astrazione per integrarlo come servizio nel livello delle applicazioni o decidere di interrompere lo sviluppo della funzionalità allo stadio di artefatto.