Evidenze di capacità, non vetrine tecnologiche.
I progetti vengono presentati per ciò che dimostrano: comprensione del problema, progettazione, orchestrazione, execution e validazione.
Workforce Operations Automation
Problema. Coordinamento di personale, onboarding, presenze e orari gestiti in modo frammentato in un’attività a operatività continua.
Approccio. Formalizzazione di dati, regole e workflow; sviluppo di configurazione aziendale, collaboratori, presenze, orari e intervista guidata persistente.
Capacità trasferibile. Trasformare un processo reale in requisiti, logica applicativa e automazione utilizzabile.
AI Decision Loop for Performance Operations
Problema. Una funzione operativa ricca di dati richiedeva analisi frequente, decisioni ripetitive e verifica degli effetti nel tempo.
Approccio. Architettura Observe → Diagnose → Recommend → Approve → Act → Measure → Learn, con separazione fra lettura automatica e scrittura controllata.
Capacità trasferibile. Disegnare sistemi AI che assistono decisioni operative senza eliminare controllo e responsabilità umana.
Research & Execution Environment
Problema. Un ambiente R&D complesso richiedeva ricerca, codice, dati realtime, modelli, infrastruttura e test continui.
Approccio. Orchestrazione di AI, coding agents e risorse tecniche con criteri espliciti di validazione empirica e revisione delle ipotesi.
Capacità trasferibile. Mantenere ownership di sistemi complessi anche quando l’execution coinvolge strumenti e discipline diverse.
Digital Acquisition & Platform Transformation
Problema. Più brand digitali dipendevano dalla coerenza fra advertising, siti, SEO, tracking e conversioni.
Approccio. Gestione integrata di requisiti web, acquisizione, tracking, migrazioni, conversion design e troubleshooting tecnico.
Capacità trasferibile. Collegare obiettivo commerciale e stack digitale senza trattare marketing e tecnologia come silos separati.
Hai un problema che attraversa business e tecnologia?
Partiamo dal problema, non dalla tecnologia da vendere.