Una knowledge

condivisa e in evoluzione

Crediamo nella conoscenza come processo collettivo e collaborativo, che la tecnologia accelera integrando agilmente l’esperienza di un team con la ricchezza dei dati. Un ecosistema che si trasforma in modo flessibile alla ricerca delle soluzioni più innovative, e in cui l’intelligenza artificiale esalta le connessioni di valore, donando efficienza e leggerezza.

DRAG

Esperienza, capacità, attitudini:
l’anima della nostra knowledge

Management team

Massimo Fariello CEO
Vivien Camusso GENERAL MANAGER
Roberto Marchisio CTO
Luca Zanini CMO
Salvatore Mario Carta R&D AND PRODUCT ADVISOR
Antonio Del Prete APPLIED INNOVATION ADVISOR
Carlo Lucibello MACHINE LEARNING ADVISOR

Team

Andrea Sossich PRODUCT MANAGER
Giulia Suanno PARTNERSHIP & COMMUNICATION
Gianmarco Addari FULL STACK LEAD DEVELOPER
Sebastian Podda DEEP LEARNING RESEARCH ADVISOR
Alessandro Giuliani DEEP LEARNING RESEARCH ADVISOR
Leonardo Piano JUNIOR DEEP LEARNING RESEARCH ADVISOR
Priscilla Severini LINGUISTIC EXPERT
Prudence CANINE ANALYST INNOVATOR
Nicola Sansoni FULL STACK DEVELOPER
Matteo Anedda FULL STACK AND ML CONSULTANT
Andrea Piras FULL STACK AND ML CONSULTANT

Siamo il punto d’incontro di professionalità eterogenee, e crediamo nello scambio dei saperi come motore per lo sviluppo di un prodotto software human centric. HIKUTM stimola l’emergere di idee e favorisce il confronto tra punti di vista, permettendo di identificare e di attivare i driver che possono accelerare la trasformazione. 

Un modello collaborativo di conoscenza

Siamo il punto d’incontro di professionalità eterogenee, e crediamo nello scambio dei saperi come motore per lo sviluppo di un prodotto software human centric.

HIKUTM stimola l’emergere di idee e favorisce il confronto tra punti di vista, permettendo di identificare e di attivare i driver che possono accelerare la trasformazione. 

Le 3 sfide di HIKUTM

1. Usare al meglio i tuoi human data

Un approccio big data non è spesso realistico con le quantità di dati prodotte normalmente dalle organizzazioni, nonché poco sostenibile in termini di costi e impatto ambientale. Sono gli small data a raccogliere spesso l’esperienza umana e ad essere determinanti nelle scelte da compiersi. HIKUTM promuove un uso parsimonioso ed efficiente dei dati con il suo Knowledge Graph, che garantisce vantaggi in risparmio energetico, velocità, e chiarezza, offrendo soluzioni di AI e ML intelligibili e giustificate.

2. Nuovi hardware per una nuova AI

Modelli di Neural Network sempre più complessi richiedono non solo grandi prestazioni ma anche versatilità e programmabilità. Una nuova generazione di hardware consente agli utenti di usare con più efficacia le proprie risorse per accelerare la produttività preservando l’accuratezza, e trovare un corretto equilibrio tra elaborazione dei dati e storage. HIKUTM sta sviluppando un software a misura di questa rivoluzione.

3. Un software sostenibile

La riduzione dell’impatto ambientale legato agli algoritmi di AI è un prerequisito fondamentale perché essi giochino un ruolo efficace nell’Agenda ONU 2030. A tal proposito HIKUTM si impegna a intestarsi pienamente nel tempo il titolo di software green grazie all’utilizzo parsimonioso dei dati e alla corretta integrazione dei parametri ESG per un approccio planet-centric autentico.