Alessandro Bemporad

Mi chiamo Alessandro Bemporad e lavoro nel software dal 1986, quando ho iniziato a programmare in C e assembly Intel.

Da allora ho attraversato diverse generazioni dell’informatica: sviluppo software, Object-Oriented Analysis & Design, architetture enterprise e distribuite, sistemi informativi complessi, rappresentazione della conoscenza, cloud computing e Augmented Reality, fino agli attuali sistemi basati sull’intelligenza artificiale.

Negli anni delle architetture enterprise ho lavorato a lungo come Senior Java e CORBA Architect, partecipando alla progettazione di sistemi per aziende, istituzioni finanziarie e Pubblica Amministrazione. Ho lavorato come System Architect e consulente per realtà come Oracle e Borland e su progetti per istituti finanziari, grandi aziende ed enti pubblici.

Nel corso della mia carriera ho ricoperto anche ruoli di Project Manager, Technical Manager, R&D Manager e Chief Innovation Officer, occupandomi della progettazione e della conduzione di sistemi informativi complessi, infrastrutture distribuite e piattaforme software scalabili.

Una parte importante del mio lavoro si è progressivamente spostata dalla sola costruzione del software alla domanda che viene prima: come rappresentiamo il dominio che un sistema deve comprendere e sul quale deve operare?

Tra il 2008 e gli anni successivi ho progettato piattaforme per la rappresentazione e l’integrazione della conoscenza basate su ontologie e tecnologie semantiche, applicandole a sistemi informativi complessi, healthcare e beni culturali. Ho lavorato contemporaneamente su architetture cloud, sistemi real-time, scalabilità, availability e fault tolerance.

Parallelamente alla carriera tecnica ho studiato Filosofia Teoretica, laureandomi con 110 e lode con una tesi in Teoria della Conoscenza, Elementi per una Metafisica degli Oggetti Software, dedicata agli aspetti ontologici ed epistemologici dell’Object-Oriented Analysis & Design.

Da allora, software engineering, ontologia applicata e rappresentazione della conoscenza sono diventati per me aspetti dello stesso problema: comprendere un dominio, costruirne un modello e progettare sistemi capaci di operare al suo interno.

Dal 2019 al 2024 mi sono occupato della progettazione e dello sviluppo di piattaforme complesse di Augmented Reality e Cloud Computing basate su tecnologie Apple, utilizzando il linguaggio Swift, applicate in particolare al mondo dell’arte e dei beni culturali. 

Dal 2017 mi occupo anche di formazione online sul software development. Oggi più di 38.000 studenti hanno seguito i miei corsi.

Nel 2024 ho fondato Boxedge Music, un’etichetta discografica e laboratorio dedicato alla musica elettronica e alla sperimentazione tecnologica. È un territorio diverso, ma nasce dalla stessa curiosità che ha accompagnato tutta la mia carriera: comprendere una tecnologia abbastanza a fondo da poterla trasformare in uno strumento di progettazione e di espressione.

Oggi il mio lavoro si concentra sull’incontro tra software engineering, rappresentazione della conoscenza e intelligenza artificiale.

Perché DEEP SIGNAL

L’intelligenza artificiale sta cambiando profondamente il modo in cui produciamo software. Gli agenti AI sono in grado di scrivere una parte sempre maggiore del codice, e questa capacità continuerà a crescere.

Non credo che questo renda meno importante la competenza tecnica. Credo accada esattamente il contrario.

Saper scrivere un po’ di codice e conoscere qualche framework non basta più. Per progettare sistemi professionali occorre conoscere profondamente le tecnologie con cui lavoriamo, comprenderne i modelli di esecuzione, saper ragionare su concorrenza, comunicazione, protocolli e distribuzione. Ma occorre anche saper comprendere un dominio, costruirne modelli espliciti e rappresentarne la conoscenza.

DEEP SIGNAL nasce dall’incontro di questi due mondi.

È la Academy in cui porto ciò che ho imparato in quarant’anni di software engineering, insieme al lavoro sulla modellazione, sull’ontologia applicata e sulla rappresentazione della conoscenza.

L’obiettivo è formare una figura tecnica capace di andare oltre l’uso superficiale di linguaggi, strumenti e framework: l’AI Systems Engineer.

Una figura capace di comprendere, modellare e progettare.

Prima dei framework vengono i sistemi.
Prima del codice vengono i modelli.
Prima degli strumenti viene la comprensione.

Oltre la superficie.