ndare e far crescere aziende","personal":"Fotografia & immersioni"},"elsewhereHeading":"Altrove","portraitAlt":"Ritratto di {name}","breadcrumbHome":"Home","proof":{"years":{"value":"10anni","label":"Architettura e leadership di sistemi su larga scala e dei team dietro di essi"},"projects":{"value":"100+progetti","label":"Consegnati in manifattura, retail, finanza, ospitalità e altro"},"gov":{"value":"Gov. UK","label":"Ha consigliato i Ministri del Governo sul futuro delle Smart Cities"}},"credentials":{"degreesHeading":"Titoli","certificationsHeading":"Certificazioni"},"timelineEyebrow":"Percorso","timelineHeading":"Un decennio, ruolo per ruolo","timeline":{"0":{"period":"[ anno — presente ]","title":"[ ruolo attuale / titolo ]","org":"[ azienda o pratica nominata ]","body":"[ ciò che possiedi qui, e l'unica cosa consegnata a cui puntaresti — la tua metrica o risultato ]"},"1":{"period":"[ anno — anno ]","title":"[ ruolo precedente / titolo ]","org":"[ azienda nominata ]","body":"[ il sistema o team che hai guidato, e il risultato che ha prodotto — il tuo numero ]"},"2":{"period":"[ anno — anno ]","title":"[ ruolo precedente / titolo ]","org":"[ azienda nominata ]","body":"[ una costruzione o turnaround rappresentativo, e le prove dietro di esso ]"},"3":{"period":"[ anno — anno ]","title":"[ ruolo pertinente più antico ]","org":"[ azienda nominata ]","body":"[ dove il decennio è iniziato, e ciò che ha messo in moto ]"}},"conceptsEyebrow":"In termini semplici","conceptsHeading":"Il lavoro, definito","def":{"aiNative":{"term":"Trasformazione AI-native","body":"è la pratica di ricostruire il modo in cui un'organizzazione opera in modo che l'intelligenza artificiale faccia parte della fondazione piuttosto che una funzionalità aggiunta ai margini. Invece di aggiungere un chatbot a un processo esistente, i team AI-native ridisegnano il processo stesso attorno a ciò che modelli, agenti e automazione rendono ora economico: bozze, recupero, classificazione e supporto decisionale su larga scala. Trattano le pipeline di dati, la valutazione e la supervisione umana come preoccupazioni di ingegneria di prima classe, perché un sistema che non può essere misurato o corretto non è affidabile in produzione. L'obiettivo non è la novità ma la leva — permettere a un team più piccolo di portare di più, con il lavoro di affidabilità poco glamour fatto in anticipo. Fatto bene, cambia l'economia unitaria di un'organizzazione; fatto alla moda, produce demo che non sopravvivono mai al contatto con utenti reali."},"mcp":{"term":"Il Model Context Protocol (MCP)","body":"è uno standard aperto, introdotto da Anthropic alla fine del 2024, che definisce come le applicazioni AI si connettono a strumenti esterni, fonti di dati e sistemi. Svolge un ruolo simile a una porta universale: invece di scrivere un'integrazione su misura per ogni coppia modello-strumento, gli sviluppatori espongono le capacità una volta tramite un server MCP, e qualsiasi client compatibile MCP — un assistente, un agente, un IDE — può usarle. Un server pubblica risorse da leggere, strumenti da chiamare e prompt da riutilizzare, il tutto tramite un'interfaccia tipizzata e prevedibile. Il valore sta nella componibilità e riusabilità: lo stesso connettore a un database, un sistema di ticketing o un repository di codice funziona attraverso diversi modelli e applicazioni. Per i team che costruiscono sistemi agentici, MCP riduce la proliferazione di integrazioni e rende pratico dare ai modelli accesso sicuro e governato ai sistemi dove il lavoro reale vive realmente."}},"testimonialsEyebrow":"Dalle loro parole","testimonials":{"0":{"quote":"[ testimonianza — da ottenere ]","attribution":"[ cliente / collega nominato — ruolo, azienda ]"},"1":{"quote":"[ testimonianza — da ottenere ]","attribution":"[ cliente / collega nominato — ruolo, azienda ]"}},"heroEyebrow":"About Adam","heroTitle":"An Irish technologist in Hangzhou, making sense of Chinese AI and robotics for the rest of the world, a

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