Sono sempre stato affascinato da come le cose che sembrano impossibilmente complesse diventino semplici una volta che impari a scomporle. Questa curiosità mi ha portato a essere co-autore di un software che gira dentro 3 milioni di app. Ho passato sette anni in Amazon costruendo piattaforme che servono centinaia di milioni di utenti e realizzando un’esperienza di acquisto con AI agentica. Nel 2017 ho sostenuto davanti a platee Intel che l’automazione si sarebbe evoluta da workflow di base a esecuzione autonoma con supervisione umana.
Scrivo codice da quando avevo 12 anni. Ho costruito strumenti per sviluppatori iOS, poi sistemi di monitoraggio industriale per un partner di automazione Siemens, poi app per brand di moda, poi pipeline di machine learning per compagnie assicurative. Non perché non sapessi scegliere una direzione, ma perché ogni volta che trovavo uno strato che non capivo, volevo smontarlo e vedere come si collegava a tutto il resto.
Il filo che attraversa tutto questo è l’AI. Nel 2011 ho seguito il corso di Machine Learning di Stanford tenuto da Andrew Ng, prima ancora che il deep learning avesse il suo momento di svolta. Qualche anno dopo, Andrej Karpathy ha pubblicato un post sulle reti neurali ricorrenti che mi ha fatto capire il potenziale di queste tecnologie in un modo che i paper accademici non erano riusciti a fare. Sono state le persone e le idee che mi hanno fatto capire che questa tecnologia avrebbe trasformato il modo in cui si lavora, e prima di quanto la maggior parte delle persone si aspettasse. Nel 2016 scrivevo di workflow automatizzati che passano il controllo a un essere umano solo quando qualcosa rompe lo schema. È essenzialmente l’architettura che Intarsia usa oggi, nove anni dopo.
Ho iniziato a costruire Intarsia nel 2025. Automazione AI per le operazioni di back-office delle PMI, progettata per operatori non tecnici. Come prendi quello che prima richiedeva sistemi enterprise costosi e lo metti nelle mani di un team operativo di 20 persone?
CocoaPods. Ne sono stato co-autore nel 2012 perché volevo un modo migliore per costruire app iOS. Una comunità open source si è formata attorno al progetto, col tempo è cresciuta oltre me come autore originale, e continua ancora oggi. Amazon, Google, Facebook, Uber, Slack lo usano tutti. Oggi alimenta oltre 3 milioni di app e più di 100.000 librerie.
Discontinuity. Ho fondato e diretto una società di consulenza software profittevole nel Nord Italia per otto anni. È qui che ho imparato come funzionano davvero le piccole e medie imprese. Abbiamo collaborato con Honeywell su progetti IoT, costruito l’esperienza mobile per Gucci, sviluppato strumenti di machine learning per compagnie assicurative, e costruito un sistema di controllo industriale (SCADA) con un partner di automazione Siemens che funziona ancora oggi.
Amazon. Dopo otto anni alla scala delle PMI, mi sono reso conto che non avevo una vera comprensione di come tutto questo funzioni dentro una grande organizzazione. Ho passato sette anni lì come Senior Software Engineer e Tech Lead, prima in AWS e poi ad Amazon Shopping. Quello che mi ha affascinato di più è stato scoprire che, a una certa scala, i problemi più difficili smettono di essere tecnici e diventano organizzativi.
Background. Laurea magistrale in International Management all’Università Bocconi di Milano (110/110). CEMS MIM in scambio alla Aalto University di Helsinki. Inglese, italiano, spagnolo. Vivo nella zona di Seattle. Vedi la cronologia completa per la versione estesa.