Featured Speakers
Francesco Pisani
Head of CcoE
Tecnimont Services
Nel ruolo di Direttore del Cloud Center of Excellence, Francesco guida le iniziative di cloud governance, FinOps, cloud security, observability e innovazione tecnologica, coordinando l'evoluzione delle piattaforme cloud e dei servizi a support del business.
Valentino Monfreda
FinOps & Cloud Governance
Tecnimont Services
Valentino si occupa di FinOps e Cloud Governance, con esperienza nella gestione di ecosistemi tecnologici complessi e dei principali cloud provider. Il suo lavoro integra ottimizzazione dei costi, Observability e GreenOps, con particolare attenzione alla crescita dei consumi computazionali legati all’AI e alla sostenibilità delle infrastrutture cloud.
Francesco Zumpano
AI Engineer
Tecnimont Services
Francesco lavora sull’applicazione dell’Intelligenza Artificiale in contesti enterprise, con particolare attenzione all’integrazione dell’AI negli ecosistemi tecnologici complessi. Il suo lavoro contribuisce a trasformare le potenzialità dell’AI in soluzioni concrete a supporto dell’innovazione e della trasformazione digitale.
Michele Slocovich
Solution Design Director
CAST Italia
Michele supporta organizzazioni pubbliche e private nelle decisioni e nelle strategie di business attraverso la Software Intelligence, la gestione del rischio software, la sicurezza e la resilienza applicativa. Specializzato nell’integrazione di GenAI e Software Intelligence, accelera la modernizzazione e la trasformazione digitale, rendendo l’AI più accurata, misurabile e sostenibile.
Executive Summary
L’adozione dell’AI nello sviluppo software è ormai diffusa, ma i risultati cambiano radicalmente a seconda del contesto. In ambienti nuovi (greenfield), i guadagni di produttività possono arrivare al 35–40%, mentre sul software enterprise esistente (brownfield ) si fermano allo 0–10%.
La causa non è la capacità dei modelli, ma la mancanza di contesto. L’AI non conosce a fondo l’architettura, le dipendenze, gli impatti e la logica di business del sistema su cui deve intervenire.
La conseguenza è concreta e strategica: allarmi di sicurezza che i team non riescono a smaltire, debito tecnico difficile da quantificare e decisioni di remediation prese senza una base difendibile. E il ritorno sull’investimento in AI rischia di restare bloccato proprio dove l’impresa ne avrebbe più bisogno.
Il webinar mostrerà un approccio diverso: dare all’AI il contesto necessario per comprendere il software prima di intervenire.
CAST Imaging rende la struttura dell’applicazione interrogabile in modo deterministico e, attraverso MCP (Model Context Protocol), la mette a disposizione dell’LLM scelto dall’organizzazione, con un approccio model-agnostic.
L’AI non si limita così a leggere file e codice, ma può lavorare sulla struttura reale dell’applicazione, sulle sue relazioni e sulle sue transazioni: dalle CVE effettivamente raggiungibili a runtime all’impatto di una modifica su una specifica transazione.
È il passaggio dal code generation al software understanding: l’AI non legge soltanto il codice, ma comprende il software grazie alla conoscenza strutturata da CAST. Questo è il Semantic Capital.
Durante il webinar scoprirai
- Perché l’AI è meno efficace sul software enterprise esistente e perché per colmare il divario serve contesto strutturato, non semplicemente un modello più potente.
- Come rendere la conoscenza del software interrogabile dall’AI attraverso MCP, in modo deterministico e model-agnostic.
- Come passare dallo SBOM alla reale esposizione alle vulnerabilità, identificando le CVE effettivamente raggiungibili a runtime e riducendo rumore e falsi positivi.
- Come misurare il debito tecnico in persona-giorno e stabilire le priorità di remediation in base a effort e impatto, secondo ISO 5055.
- Come utilizzare la conoscenza delle transazioni per rendere remediation e testing più mirati, concentrando la verifica sulle parti realmente impattate.
- Cos’è il Semantic Capital e perché la conoscenza del software può diventare una risorsa strategica nell’era dell’AI.
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