Distribuzione
Algoritmi che girano dove i dati vivono. Federated learning, AI sovrana on-prem, integrazione tra sistema centrale e dispositivi edge — qui la ricerca incontra le architetture decentralizzate.
COME LAVORIAMO — CINQUE COMPETENZE, UN METODO
Come lavoriamo.
Il laboratorio pubblica ricerca — whitepaper, codice aperto, Relazione di Impatto. Quella ricerca ha un corrispettivo applicato in produzione: cinque competenze che entrano in azienda quando un problema concreto richiede di essere preso in carico.
Non siamo un'agenzia che vende un catalogo di servizi. Siamo un laboratorio che applica la propria ricerca dove serve. Le cinque voci che seguono descrivono come il lavoro entra in azienda — non slogan da brochure, ma pratiche con cui ci muoviamo.
Le competenze che seguono si raggruppano in tre frame ingegneristici. Ognuno descrive un modo di intervenire sui sistemi reali — non un settore, non un mercato. Le offerte specifiche sono linkate da ciascun tema.
Orchestrazione
Più modelli e più fonti di conoscenza coordinati con policy esplicita e audit tracciabile. Sistemi agentici e RAG affidabile vivono qui — il lavoro è progettare chi fa cosa, e tenerne traccia.
Stabilizzazione
Senior AI engineering applicato a sistemi che già esistono. Audit, rifondazione architetturale mirata, bandwidth tecnica per founder AI-native che non possono ancora assumere a tempo pieno.
Senior AI engineering su sistemi legacy
Cosa è
Audit, rifondazione architetturale, stabilizzazione di codebase AI fragile. Per chi ha già AI in produzione e ne vede le crepe — prototipi che non scalano, costi LLM fuori controllo, agenti che girano in demo e cadono in produzione. Tipicamente entriamo come senior bandwidth sul team interno: leggiamo il codice, identifichiamo cosa va rifatto e cosa va preservato, scriviamo un'impostazione che il team può continuare anche dopo la nostra uscita. Non rifacciamo tutto; ricostruiamo solo dove la rifondazione paga.
Per chi
CTO, Head of Engineering, R&D director di aziende con decenni di sistemi che funzionano. Non cerca una POC da vetrina; cerca sistemi che entrano in produzione e restano.
Sistemi agentici e orchestrazione multi-modello
Cosa è
Architetture in cui più modelli lavorano insieme, ciascuno con un compito verificabile, audit tracciabile e policy esplicita. Niente "agente che fa tutto": orchestrazione di agenti specializzati, ognuno con permessi precisi, coordinati da regole leggibili. Il lavoro spazia dal design dell'architettura — quale modello fa cosa, dove vive il contesto, come passano gli handoff — alla messa in produzione con monitoring, rollback e versionamento di prompt e policy. Le prove pubbliche di questa pratica sono Reasonance (orchestrazione visuale multi-AI in un IDE) e VIBE Framework (disciplina ingegneristica per codice AI-generato).
Per chi
Organizzazioni che vogliono passare dalla singola chiamata LLM a sistemi distribuiti di intelligenza coordinata, con compliance richiesta o ambizione di scala.
Federated learning e AI sovrana on-premise
Cosa è
Modelli che si addestrano sui dati dove i dati vivono, senza centralizzarli. AI sovrana on-prem quando serve, hybrid quando è sensato. Lo stack include la progettazione dell'architettura federata, l'integrazione con i sistemi storage esistenti, il fine-tuning di modelli su dataset proprietari e — dove la governance lo richiede — l'orchestrazione di nodi multi-tenant con audit centralizzato e training distribuito. La prova pubblica è Jouelry: oltre 3.500 gioiellerie profilate senza centralizzare i dati di transazione di nessun retailer.
Per chi
Aziende in settori regolati — finanza, manifattura, salute, pubblica amministrazione — dove i dati non possono uscire dal perimetro aziendale o dal paese, e dove la centralizzazione su cloud LLM non è un'opzione.
RAG affidabile su conoscenza aziendale
Cosa è
Integrazione di LLM con la conoscenza interna — documentazione tecnica, procedure, storico decisioni, contratti, manuali — affinché il sistema risponda con precisione su domini specifici. Non un pannello chat incollato a una base dati: un sistema che capisce, verifica, cita le fonti, e dichiara onestamente quando non sa. Lavoro tipico: ingestione e chunking, scelta del database vettoriale, retrieval ibrido (semantico + keyword + metadata), valutazione end-to-end con dataset di test, hardening per allucinazioni.
Per chi
Aziende che hanno una knowledge base ricca ma sotto-utilizzata e che vogliono renderla interrogabile dall'interno (operations, supporto, R&D) senza che l'AI inventi risposte plausibili ma sbagliate.
Senior AI bandwidth per founder AI-nativi
Cosa è
Bandwidth tecnica senior — su orchestrazione multi-modello, ingegneria agentica, federated learning, RAG affidabile — per chi sta costruendo un prodotto AI-native e ha bisogno di competenze che il mercato del lavoro fatica a erogare. Non è consulenza generalista: è ingaggio diretto su problemi specifici, con review di architettura, pair-engineering su tratti critici, audit di sicurezza, e impostazione di pratiche che il team può ereditare.
Per chi
Founder e CTO di startup AI-native early-stage che non possono ancora assumere a tempo pieno un ingegnere senior con esperienza profonda di AI distribuita, e cercano un partner italiano-europeo coerente con la propria postura tecnica e identitaria.
Come si inizia
Una conversazione, non un pitch. I messaggi dal form di contatto li leggiamo direttamente noi. Rispondiamo entro 3-5 giorni, valutiamo se il problema è il nostro, e — se c'è match — proponiamo un'impostazione di progetto. Il dettaglio di metodo è nel Laboratorio applicato.