Curriculum Vitae

Trent'anni di lavoro su progetti complessi, con una costante: portare a termine ciò che nasce come idea. Ingegneria e filosofia insieme, il metodo del project management applicato all'innovazione, e la ricerca universitaria come banco di prova di quello che poi finisce nelle organizzazioni.

Che cosa faccio

• Direzione di progetti complessi — coordinamento di gruppi multidisciplinari, pianificazione, controllo dell'avanzamento e rendicontazione, dalla proposta alla chiusura
• Innovazione e trasferimento tecnologico — dall'idea al prototipo, dal prototipo al prodotto: intelligenza artificiale, Internet of Things, tecnologie per la salute
• Sistemi informativi e dati — architetture, processi, governo dell'informazione, sicurezza
• Alta formazione — docenza universitaria e percorsi formativi per organizzazioni

Il percorso

• Project Manager certificato in oltre 200 progetti complessi, nazionali e internazionali
• Oltre 30 anni nella progettazione e nella conduzione di iniziative finanziate con fondi pubblici e privati
• Professore universitario — insegna Sistemi Informativi Aziendali, Big Data e Dispositivi Intelligenti a Supporto della Salute e del Benessere
• Ingegnere iscritto all'Albo, Sezione A

Gli studi

• Dottorato di Ricerca (Ph.D.)
• Più lauree in Ingegneria e una in Filosofia
• Specializzazione in Intelligenza Artificiale per la Sanità — Stanford University, con focus sul machine learning applicato alla diagnostica e alla medicina personalizzata
• Oltre 20 certificazioni internazionali in project management, intelligenza artificiale e cloud

Quello che resta scritto

• Venti pubblicazioni scientifiche sottoposte a revisione fra pari, indicizzate Scopus e Web of Science
• Oltre 280 citazioni e h-index 8, secondo Google Scholar
• Tre brevetti: Ray 6D, Exploro, EuroChain Credentials
• Oltre Turing · Il Resto Incalcolabile, saggio in sette Parti e diciotto capitoli

Come lavoro

Un progetto complesso non fallisce quasi mai per la tecnologia: fallisce per come è stato impostato. Per questo il metodo viene prima degli strumenti - obiettivi verificabili, responsabilità assegnate, avanzamento misurato, documentazione che regge un controllo. Poi vengono le competenze tecniche: intelligenza artificiale e apprendimento automatico, analisi dei grandi volumi di dati, Internet of Things e sensoristica, sistemi informativi e architetture cloud, sicurezza dei dati e protezione delle infrastrutture, tecnologie per la salute.