Con ExoCo metto in ordine chi fa cosa, e mi assicuro che ogni attività la sappia fare più di una persona. Con IdemMind insegno all'intelligenza artificiale il criterio con cui decidi, giorno dopo giorno. Il risultato: le decisioni ripetitive le prende il sistema come le prenderesti tu, e a te arrivano solo i casi nuovi.
Non funzionalità: risultati concreti per chi guida l'azienda.

Le decisioni ripetitive non passano più dalla tua scrivania.

L'azienda va avanti quando sei in viaggio, in ferie o su un altro progetto.

Non con la media di tutti: con il criterio che hai accumulato in anni.

Ogni attività la sa fare più di una persona. Chi manca non blocca nulla.

Basta rileggere output plausibili ma sbagliati per la tua azienda.

Procedure reali, non tramandate a voce. Il sistema forma chi arriva.

Con quali dati, e cosa serve per essere in regola con l'AI Act.

La struttura regge la crescita invece di subirla.

Nessun vincolo con un fornitore su ciò che vale di più.

Il resto lo gestisce il sistema. Tu decidi dove serve davvero la tua testa.
Non sono problemi tecnici, e per questo nessun fornitore di tecnologia li risolve al posto tuo.
Le decisioni migliori della tua azienda non sono nella procedura: sono nella testa di chi le prende da anni. Finché restano lì, nessun software — per quanto avanzato — può replicarle, e ogni persona chiave che manca è un pezzo di azienda che si ferma.
Ogni assistente generalista che usi oggi è addestrato su ciò che è stato scritto da tutti, per tutti. Per questo risponde bene a una domanda generica e non sa nulla della tua azienda — finché qualcuno non gli insegna il tuo modo specifico di decidere.
Non è il modello che ti manca. È il criterio con cui la tua azienda decide, osservato e accumulato nel tempo.
Saltarne uno non fa arrivare prima: fa arrivare a un punto che sembra più avanti e non lo è.





Li porto in azienda con il marchio LiberSolutions, la divisione informatica del gruppo con cui lavoro.
Mappa chi fa cosa, tiene aggiornata la documentazione su come l'azienda funziona davvero, verifica che ogni attività abbia più di una persona in grado di svolgerla, forma chi entra e controlla chi c'è già.
Osserva come decidi nei casi che nessuna procedura ha previsto, accumula quel modo di decidere giorno dopo giorno, e a un certo punto comincia a poterlo applicare al posto tuo su casi simili.
Quali strumenti di intelligenza artificiale l'azienda sta davvero usando, con quali dati, e cosa serve fare per essere in regola con l'AI Act — spesso molto meno di quanto venga raccontato in giro.
Non vengo dal mondo dell'intelligenza artificiale: vengo da vent'anni passati dentro alle organizzazioni, a capire dove il lavoro si inceppa.
Laureato in Ingegneria Gestionale all'Università di Padova nel 2004, ho passato i nove anni successivi nell'azienda di mio padre — cinquecento persone — occupandomi di ottimizzazione dei processi interni. Nel frattempo ho costruito un gruppo di società nel Nord Italia, che gestisce centinaia di unità immobiliari sotto marchi distinti. È lì che ho imparato una cosa che vale per qualunque organizzazione: gestire centinaia di unità con contratti, scadenze e persone diverse non è un problema di settore — è un problema di struttura e di criterio, ed è lo stesso problema che oggi risolvo con l'intelligenza artificiale per altre aziende.
Non ho ancora testimonianze di clienti da mettere qui in buona fede: il libro raccoglie però il ragionamento — errori compresi — da cui è nato tutto il resto.

Un ingegnere gestionale che si mette a costruire software vede l'AI non come una tecnologia da applicare, ma come un pezzo di organizzazione.
La scoperta da cui nasce tutto è semplice: quanto di te contiene davvero il sistema che stai usando?
Niente slide: parliamo della tua azienda, di dove il criterio non è mai stato scritto da nessuna parte, e se — e come — il Metodo M.I.T.O.S. può aiutarti.