Fondata nel 2018 da tre esperti di intelligenza artificiale, Daniele Panfilo (CEO), Sebastiano Saccani (Head of R&D) e Borut Svara (CTO), nella Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati di Trieste, Aindo oggi punta a scalare in settori strategici come la sanità, la finanza e la pubblica amministrazione. Con sistemi di intelligenza artificiale e di machine learning, la piattaforma permette di simulare dati reali utilizzando dati finti o “sintetici” nel rispetto delle regole sulla privacy. Dopo il round del 2021, al termine del quale Aindo ha raccolto un investimento da 1 milione di euro dal fondo Vertis Venture 3 Technology Transfer, recentemente ha chiuso un nuovo aumento di capitale alzando l’asticella a 6 milioni di euro. Alla guida del nuovo round, United Ventures con la partecipazione di Vertis SGR. Adesso l’azienda punta a conquistare anche i settori dell’Healthcare e del Fintech. Ne abbiamo parlato con il suo CEO, Daniele Panfilo.
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Daniele, come nasce Aindo?
Aindo è nata nel 2018 come frutto di una serie di ricerche sui modelli di machine learning generativi condotte con il mio team che oggi conta 20 persone. Quando abbiamo iniziato a divulgare la nostra idea, le persone comuni non sapevano di cosa stessimo parlando, poi con l’avanzare dell’evoluzione di modelli di intelligenza artificiale e ChatGPT l’attenzione si è fatta sempre più alta. In particolar modo, questi modelli, a partire dal dato reale, sono in grado di generare dati artificiali capaci di replicare fedelmente pattern e comportamenti della realtà. I dati sintetici generati mantengono inalterata l’utilità statistica del dato originale, ma essendo generati attraverso un algoritmo sono privi di informazioni sensibili e, quindi, non sono più dati personali, eliminando anche eventuali rischi di re-identificazione.
Come siete arrivati sul mercato?
Dopo un paio di anni di consulenza dedicati allo sviluppo di diverse realtà in campo farmaceutico, Aindo si è rapidamente evoluta cogliendo le esigenze del mercato e creando una piattaforma proprietaria di intelligenza artificiale per la valorizzazione del dato. Il cuore di questa tecnologia è la generazione di dati sintetici che permette l’accessibilità e la valorizzazione dei dati rispettando la privacy. I dati sintetici non solo tutelano la riservatezza degli utenti ma fanno anche fronte a diversi ostacoli, come dati incompleti e/o non strutturati, difficoltà di integrazione dei dati da più risorse diverse, e molto altro. Inizialmente forse eravamo anche indietro rispetto ad altri competitor, che hanno avuto uno sviluppo tecnologico precoce. Poi abbiamo accelerato molto in poco tempo e, ad oggi, siamo esattamente dove volevamo essere. Ora vogliamo accelerare e raggiungere obiettivi sempre più sfidanti.
Come funziona la vostra tecnologia e quali sono gli ambiti di applicazione?
La tecnologia brevettata da Aindo, basata sulla generazione di dati sintetici, incentiva lo scambio sicuro dei dati e consente di sfruttare a pieno le potenzialità dell’intelligenza artificiale in ambiti ad alto impatto sociale e di business, come la ricerca in campo sanitario e farmaceutico, e lo sviluppo di tecnologie per i mercati finanziari e assicurativi. In particolare, in ambito sanitario, ad esempio, un ospedale potrebbe voler condividere i dati dei pazienti per sviluppare strumenti volti a migliorare la diagnostica e la cura di numerose patologie. Tuttavia, le cartelle cliniche elettroniche sono altamente riservate e, in genere, non possono essere scambiate o aggregate facilmente, neppure per ragioni di ricerca e sviluppo o per collaborazioni tra enti pubblici. In questi casi, la piattaforma sviluppata da Aindo converte le informazioni e genera un database di record sintetici utilizzabili per fini di ricerca e sviluppo, garantendo al tempo stesso i più elevati standard in termini di privacy.
Puoi farci anche altri esempi?
In merito alla valutazione di possibili fornitori esterni di soluzioni tecnologiche, per esempio, un’assicurazione potrebbe aver bisogno di un nuovo software per raccogliere i dati dei suoi clienti assicurati. A questo scopo, i potenziali fornitori selezionati devono fornire delle demo del software. Per fornire una demo, i fornitori hanno bisogno di dati. Tuttavia, avere a disposizione i dati giusti per la demo comporta tipicamente delle difficoltà, in quanto potrebbero essere insufficienti, incompleti, o non condivisibili perchè sensibili. L’assicurazione allora può produrre in-house i dati sintetici, corretti e completi, grazie alla piattaforma di Aindo, e condividerli con i potenziali fornitori, oppure nel settore bancario, utilizzando l’Intelligenza Artificiale, una banca d’investimento può offrire, ad esempio, una consulenza personalizzata a PMI sue clienti. L’AI riesce a prevedere quali clienti rischiano di incontrare in futuro difficoltà finanziarie e, di conseguenza, offrire un’offerta studiata appositamente per le loro esigenze. I dati sintetici possono essere utilizzati anche per la raccolta e l’analisi di informazioni utili per il monitoraggio e all’ottimizzazione della gestione delle reti energetiche e delle infrastrutture nelle città oltre a ricerche e studi di settore, per la comprensione di fenomeni socio-culturali.
Quali sono i vostri prossimi obiettivi?
Vogliamo far crescere il nostro fatturato in Italia e in Europa e consolidare le kpi che ci consentiranno di raccogliere nuovo capitale. Come settore in costante crescita c’è tanto lavoro da fare, con l’obiettivo di valorizzare attività ad alto valore aggiunto. Abbiamo identificato due direttrici promettenti e stiamo investendo risorse e tempo, come accennato, per consolidarci nell’Healthcare e nel Fintech.
A quali mercati state guardando?
I nostri mercati di riferimento sono l’Europa, in particolare quello francese, oltre, chiaramente, all’Italia, dove vogliamo stabilire e consolidare la nostra presenza. Poi vogliamo valutare un’eventuale apertura negli USA.
