Abbiamo sviluppato questi prodotti per il nostro uso interno. Li vendiamo anche a partner e clienti con esigenze simili: come servizi SaaS, in white label insieme ad altre aziende, oppure integrando le nostre soluzioni, o parti di esse, in proposte di valore e tecnologie più ampie.
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Partiamo da un bisogno reale, nostro o di un cliente, e lo portiamo a prodotto in cinque passaggi, fino allo scale con capitale e partner industriale.
Partiamo da lacune di mercato, inefficienze operative o tecnologie emergenti (AI, automazione, data analytics).
MVP lean, testato internamente o con beta customer, per validare il product-market fit.
Stack proprietario, team multidisciplinare, metodo agile. Prodotti AI-native pensati per reggere il carico.
Cerchiamo un partner industriale che abbia il problema che abbiamo risolto. Il go-to-market lo progettiamo con lui, che diventa lo stakeholder del lancio.
Andiamo da PE e VC solo con un partner industriale già validato. Facciamo da connettore fra capitale finanziario e mondo industriale.
Molti nascono dentro le nostre operazioni quotidiane e arrivano sul mercato dopo.
Se funziona per noi, funziona per il mercato
Siamo i primi utenti, quindi miglioriamo costantemente
Vendiamo ciò che usiamo davvero
Investimenti in R&D ammortizzati tra uso interno + clienti esterni
Partiamo da un problema che l'AI rende risolvibile per la prima volta e lo portiamo fino a un flusso di ricavi. Paghiamo la ricerca una volta sola, e ogni venture nasce con tecnologia già dimostrata.
Letteratura, università, esperimenti riproducibili, benchmark pubblici. Il laboratorio produce asset riusabili e scrive cosa ha funzionato, così nessuna venture paga due volte la stessa lezione.
La ricerca incontra un committente vero. Portiamo il problema dentro organizzazioni che ce l'hanno, come consulenza, e verifichiamo se la tecnologia regge, chi la compra e a che prezzo.
Tecnologia che funziona e compratore chiaro: si impacchetta. Squadra piccola, agenti e stack proprietario dal primo giorno, modello di business scelto fra licenza B2B, abbonamento, media e API a consumo.
La venture esce come società a sé. Deep tech quando il valore sta nella tecnologia, tech service quando sta nella capacità di erogare. KVA mantiene una quota rilevante e resta in operations.
Dentro, ogni venture sale sei gradini: ideation, validation, MVP test-to-learn, MVP test-to-confirm, scale 1, scale 2. Ogni gradino porta i criteri che lo chiudono, e finché non sono chiusi non si sale.
Li abbiamo costruiti nel nostro laboratorio. Quello che impariamo su un prodotto entra nel successivo.
Ricerca autonoma e AI per la scienza
Ricerca autonoma con l'AI
Sistema multi-agente che parte da un claim, attraversa le discipline, cerca prove e controesempi. Un referee decide se il risultato regge. CLI e web.
Utenti: Ricercatori e team R&D
Fintech AI
Suite AI per il wealth management
Deal flow, patrimonio e portafoglio privato in un solo sistema. Un layer conversazionale legge i documenti, estrae i KPI e propone scenari. Costruita con FNDX e FINDI.
Utenti: Family office, advisor e investitori privati
Information intelligence
Analisi di notizie, fatti e informazione
Framework epistemico che tratta ogni notizia come oggetto multidimensionale: fonte, evento, credibilità, framing, propagazione. Restituisce Reality Card verificabili. Web, mobile e una linea B2B.
Utenti: Redazioni, fact-checker e comunicazione d'impresa
Audience intelligence
Interviste sintetiche e validazione prodotto
Audience sintetiche per testare prodotti ancora in R&D: interviste simulate, stress test della proposta di valore, workflow che trasformano migliaia di segnali in decisioni. Verticale su banking e assicurazioni.
Utenti: Banche, assicurazioni e team di prodotto
AI generativa per l'editoria
Harness agentica per contenuti editoriali
Una redazione di agenti in cui l'ultima parola resta umana: radar dei segnali, scrittura, fact-check e pubblicazione, poi podcast, reel e caroselli dagli stessi pezzi. Testo, audio e video in un'unica pipeline. Ci girano KANSEI Magazine e la newsletter Lost in the Middle.
Utenti: Redazioni, newsletter e team di contenuto
Ontologie e memoria per l'infrastruttura agentica
Memoria deep tech per gli agenti AI
Memoria condivisa e governata delle decisioni organizzative, esposta via MCP agli agenti che il team già usa. Kernel deterministico: stabilisce quale decisione vale, con evidenza e provenienza, e si astiene invece di indovinare.
Utenti: Team che lavorano con agenti AI
Infrastruttura agentica e MCP organizzativo
Il cervello operativo dell'organizzazione
Un terminale agentico con cui un'azienda costruisce il proprio software gestionale su misura. Progetti, attività, documenti e decisioni stanno in un solo registro. Gli agenti che il team già usa lo leggono e lo aggiornano via MCP. In KVA lo usiamo ogni giorno per gestire progetti, venture e clienti.
Utenti: Direzioni operative e team che lavorano con agenti AI
Agenti e strumenti AI per sviluppatori
Migrazione di codice legacy
Sistema multi-agente che legge intere codebase, ricostruisce le dipendenze e migra COBOL, mainframe e .NET a stack moderni. 91,2% di test superati al primo tentativo su Poly-MigrationBench.
Utenti: Banche, assicurazioni e grandi aziende con sistemi legacy
Formazione, crescita delle persone e AI literacy
Misurare le competenze, formare le aziende
Misura le competenze per ruolo, colma i gap con un catalogo costruito sull'azienda, verifica l'effetto con un tutor AI. In produzione con il Gruppo Excellence, in percorso di spin-off.
Utenti: Direzioni HR e L&D di banche e grandi aziende
I motivi sono tre: la ricerca trova un banco di prova reale, il team impara su sistemi in produzione e il portafoglio genera ricavi indipendenti dalla consulenza.
Testare tecnologie emergenti in ambienti reali (AI, automazione, blockchain)
Sviluppare talento imprenditoriale all'interno del team KVA
Generare valore ricorrente attraverso ricavi diversificati (SaaS, servizi, licensing)
Dimostrare credibilità operativa a clienti corporate e investitori
Creare asset scalabili che possono diventare aziende autonome
Ogni venture lascia asset riusabili: modelli, agenti, pipeline. La successiva parte da lì.
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