Il laboratorio, applicato.

Il laboratorio pubblica ogni anno whitepaper, codice aperto e la Relazione di Impatto. Ma una parte importante del nostro lavoro non finisce in un paper: finisce in produzione, dentro aziende che hanno un problema che non si risolve comprando un prodotto dallo scaffale. A volte il problema precede la ricerca, e il percorso si inverte — partiamo da un sistema AI da stabilizzare, un processo da trasformare, un agente da portare dal prototipo al deployment. Questa pagina racconta quella parte del laboratorio: chi ci cerca, con quali problemi, come lavoriamo insieme.

Ogni filone di ricerca che esploriamo ha un corrispettivo applicato. L'AI distribuita — il modo in cui progettiamo algoritmi che girano dal server industriale al dispositivo edge — diventa, in produzione, progettazione di sistemi agentici: architetture in cui più modelli lavorano insieme, coordinati, ciascuno con un compito preciso e verificabile.

Quando queste architetture devono convivere con dati che non possono uscire dall'azienda, entra in gioco il federated learning: modelli che si addestrano sui dati dove si trovano, senza centralizzarli. È AI sovrana — on-premise quando serve, hybrid quando è sensato. Dove serve, il fine-tuning dei modelli sui dati proprietari dell'azienda si integra nello stesso flusso.

I database vettoriali e la memoria semantica che studiamo trovano applicazione nell'integrazione di LLM con la conoscenza aziendale — RAG affidabile su documenti tecnici, procedure, storico di decisioni. Qui l'AI engineering non è un pannello chat incollato a una base dati; è un sistema che capisce, verifica, e risponde con precisione.

Il lavoro sull'orchestrazione multi-AI — che in Reasonance abbiamo reso visuale e in VIBE Framework abbiamo codificato come disciplina — si traduce in sistemi dove più modelli lavorano fianco a fianco, con policy, permessi e audit tracciabili.

E dove l'AI in azienda esiste già ma soffre — prototipi che non scalano, costi fuori controllo, codebase da stabilizzare — il nostro approccio è senior AI engineering: leggiamo il codice, identifichiamo cosa va rifatto e cosa va preservato, e lavoriamo a stretto contatto con il team interno.

Tre tipi di persone, di solito, finiscono nel nostro form di contatto.

Il primo è chi guida una realtà matura — manifattura, energia, finanza, pharma — con decenni di sistemi che funzionano, documentazione tecnica di valore, e la consapevolezza che "introdurre AI" non significa rifare tutto. Spesso è un founder, un amministratore, un direttore che ha bisogno di un partner capace di capire il legacy prima di proporre sopra l'intelligenza artificiale. Non cerca una POC da vetrina; cerca sistemi che entrano in produzione e restano.

Il secondo è il responsabile tecnico — CTO, Head of Engineering, R&D director — di un'azienda che l'AI la sta già usando e ne vede le fragilità. Prototipi che non diventano prodotto, costi LLM fuori controllo, agenti che funzionano in demo e falliscono in produzione, codebase che serve stabilizzare. Qui il lavoro è spesso ingegneristico: auditing, rifondazione architetturale, introduzione di discipline che con gli LLM non erano ancora nate.

Il terzo è più raro ma crescente: il founder di un progetto AI-nativo che ha bisogno di bandwidth senior su ingegneria agentica o orchestrazione multi-modello — competenze che il mercato del lavoro fatica a erogare, e che per una startup early-stage sono impossibili da assumere a tempo pieno.

Non abbiamo un team commerciale, e non è uno slogan. I messaggi che arrivano dal form di contatto li leggiamo direttamente noi. Rispondiamo di solito entro 3-5 giorni, a volte più se siamo immersi in una sperimentazione.

Il primo contatto non è un pitch. È una conversazione di ricerca: cerchiamo di capire qual è il problema vero, se abbiamo il tempo e la competenza per prenderlo in carico, e se le reciproche aspettative sono compatibili con come lavoriamo. Se c'è match, proponiamo un'impostazione di progetto — spesso scritta come un mini-whitepaper interno. Se non c'è match, lo diciamo.

Lavoriamo preferibilmente su ingaggi pluriennali o su progetti con output pubblicabile — perché il nostro modello di business tiene insieme commessa e ricerca, e perché crediamo che lo standard lo definisca chi lo libera. Collaboriamo anche con partner accademici e tecnologici, e con team interni che vogliono apprendere il metodo oltre al risultato.