Agentic AI
Software che porta a termine un compito, usa gli strumenti che gli servono e si ferma dove serve una decisione umana. Ci interessa perché è il punto in cui l'AI tocca i processi invece di commentarli.
Software che porta a termine un compito, usa gli strumenti che gli servono e si ferma dove serve una decisione umana. Ci interessa perché è il punto in cui l'AI tocca i processi invece di commentarli.
Far girare il calcolo dove il dato nasce, invece di spedirlo a un data center lontano. In fabbrica vuol dire decidere in millisecondi anche quando la linea internet cade: sui nostri progetti IoT è già così, e vale la pena spingerlo più avanti.
Non è un campo in cui lavoriamo, ma lo teniamo d'occhio per un motivo pratico: quando un computer quantistico riuscirà a rompere la crittografia di oggi, i sistemi che costruiamo adesso dovranno già usare algoritmi resistenti. Per questo ci pensiamo ora.
Addestrare un modello senza spostare i dati da dove vivono, con federated learning e differential privacy. Serve dove i dati non possono uscire, cioè sanità, banche e dati di produzione: esattamente i settori in cui lavoriamo.
Le tecnologie emergenti per noi non sono un esercizio teorico: sono la materia prima con cui costruiamo prodotti nostri. Idee che validiamo sul mercato e trasformiamo in aziende.
Il metodo, in breve: partiamo da un problema reale, costruiamo il minimo che serve per validarlo e scaliamo solo ciò che funziona. È un processo che affiniamo a ogni progetto.
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Uno spazio aperto dove ricerca, formazione e prototipi convivono: un luogo fisico in cui sperimentare con studenti, aziende e community, e trasformare le idee in cose che funzionano.
