Giancarlo Passaglia
Cosa porto al tavolo
Sono un executive che ha attraversato venticinque anni di trasformazione digitale italiana ed europea dal lato di chi decide e dal lato di chi esegue. Ho fatto il direttore IT in aziende del lusso (Gucci, Patrizia Pepe), il consulente senior con quaranta clienti enterprise (SCC, NRG), il founder/CEO di società tecnologiche, il CTO di consulenza blockchain. Oggi metto questa esperienza al servizio dell'AI applicata ai processi di business — con un mandato di consulenza in corso con Kering e prodotti verticali in produzione su clienti reali.
Tradurre, non solo eseguire
So leggere la visione strategica di un board e tradurla in scelte tecniche eseguibili. Non porto al tavolo una soluzione preconfezionata: porto un metodo per costruire la soluzione giusta per la vostra impresa.
Cassa e cose insieme
Ho gestito budget IT fino a 6 milioni di euro all'anno e iterato un business plan startup in 15 versioni di forecast finanziario. Parlo la lingua del CFO senza perdere la qualità tecnica.
Chi ho intorno al tavolo
Negli ultimi dieci anni ho seduto in tavoli con Kering, Ferragamo, Swatch Group, Stefano Ricci, Mariolucagiusti e con i decisori della filiera bancaria italiana (Banca Popolare, MPS, Unicredit). Conosco i loro tempi e il loro vocabolario.
Chiudo i progetti
Tre cose distinguono il mio modo di lavorare: velocità (307 progetti tracciati in 84 giorni nel mio laboratorio personale), responsabilità (so chiudere formalmente una società quando serve, con term sheet e cessione quote firmate), onestà operativa (un progetto non è "finito al 100%" finché un umano non lo certifica).
Dove vi sono utile davvero
Quando un'organizzazione deve scegliere dove investire in tecnologia, governare partner e fornitori, integrare l'AI nei processi senza disperdere controllo, oppure strutturare un'operazione complessa con un CFO. Funziono molto bene come ponte fra il board e il livello tecnico.
Cosa NON vendo
Non vendo "soluzioni AI", non vendo trasformazione digitale a contratto chiuso, non vendo gadget. Vendo tempo qualificato e responsabilità di esito, in mandati di durata definita con risultati misurabili.
Se sei al board e hai 90 secondi: questa pagina è qui apposta. Se hai 10 minuti, scendi nella Presentazione qui sotto. Se hai 30 minuti e vuoi capire come davvero costruisco le cose, leggi lo Showcase TRANSIT e poi i documenti 1-5. La lettura è progressiva — interrompiti quando hai abbastanza.
Cosa stai per leggere
Sono Giancarlo Passaglia, executive IT con oltre venticinque anni di esperienza nella direzione dei sistemi informativi, nella trasformazione digitale e — negli ultimi anni — nella progettazione e deployment di architetture AI per l'automazione end-to-end dei processi aziendali. Ho ricoperto ruoli di CIO, CTO, COO, Founder e CEO in retail luxury (Gucci, Patrizia Pepe), consulenza IT enterprise (SCC, NRG), mobile SaaS (WEM, KRESCENT Smart Mobile Technologies), blockchain advisory (Krescent BA) e oggi consulenza R&D in additive manufacturing e AI in ERGON Srl — fra cui un mandato AI in Kering per impostare un approccio R&D interno su tecnologie multi-agentiche.
Questa pagina non è il mio CV. Il CV ufficiale esiste e te lo posso passare in formato Word: è la sintesi standard di una pagina e mezza. Questo invece è un Deep Dive strutturato in cinque documenti tematici più un case study verticale. È pensato per essere letto da figure diverse — CFO, CIO/CTO, head-hunter, founder, board — ciascuna con la propria chiave d'ingresso. L'ho costruito con un obiettivo preciso: darti uno spettro chiaro delle mie competenze hard e soft, lasciando a te lo spazio interpretativo per capire dove possa portare valore nella tua organizzazione, senza che io ti propini un ruolo preconfezionato.
La pagina richiede un account per accedere — semplicemente perché contiene dettagli di clienti, partnership e progetti che voglio condividere in modo controllato. Il design è premium dark (con toggle chiaro in alto a destra se preferisci leggere su sfondo bianco), coerente con il prodotto TRANSIT che presento come case study.
Reading guide — da dove iniziare se sei...
Quello che troverai dentro
- Showcase TRANSIT — il prodotto verticale AI-made che ho costruito da solo, oggi in produzione su un cliente reale. La prova che il mio metodo non è teorico.
- Doc 1 — Presentazione — sei stagioni di carriera, numeri di sintesi, filo conduttore, e come uso l'AI come strumento di lavoro end-to-end.
- Doc 2 — Competenze — nove pilastri di competenza con evidenze enterprise e GEKO, matrice incrociata competenza × audience target.
- Doc 3 — AI Journey — la traiettoria AI nell'ecosistema GEKO: 307 progetti in 84 giorni, sette aree di architettura matura (OpenClaw, multi-agent, RAG, DUCATO, TRANSIT, observability, frontend).
- Doc 4 — Stampa 3D — ricerca applicata in manifattura additiva per aziende B2C del settore moda (Bambu Lab + FLSUN + Shapr3D + materiali tecnici caricati + resistenza chimica).
- Doc 5 — Portfolio — il percorso consulenziale e imprenditoriale 2006-2019: sales engineering enterprise (MEF, MPS, Unicredit, Banca Popolare), patrimonio culturale (Uffizi, Vaticano, Louvre, Teatro Nazionale Firenze €8.8M), KRESCENT Smart Mobile con pipeline luxury (Kering, Ferragamo, Swatch, Fratini) e blockchain advisory (ACF Fiorentina).
TRANSIT — Quando le mie competenze AI diventano un prodotto reale
TRANSIT è la prova industriale dell'intera traiettoria descritta in questo Deep Dive. È un prodotto verticale completo che parla la lingua degli autisti — bot Telegram con NLU conversazionale, OCR scontrini, gestione ZTL multi-comune, centrale operativa in tempo reale, fleet intelligence — e che oggi è in uso quotidiano su un cliente reale (Alterini Bus). La pagina di prodotto pubblica è disponibile a transit.macvspc.cloud/product/.
Tre cose lo rendono significativo per chi mi valuta:
AI integrata, non spruzzata
NLU su intent reali, OCR sulle ricevute, classificazione automatica delle attività, riconciliazione bridge — l'AI non è una feature isolata ma il tessuto connettivo del workflow.
Telegram-native, mobile-first
Niente app dedicate da installare. Gli autisti lavorano in chat. Il sistema è multi-bot con isolamento di topic e separazione vertical channel (ORCH-T095) per scalare a più tenant.
Built-to-last, non POC
State-machine con audit trail (ORCH-T040), concurrency safety con lock centralizzato (ORCH-T092), day-close multi-servizio (ORCH-T054), workflow hardening FORT KNOX (ORCH-T090).
Stack moderno, governato
FastAPI + Supabase + OpenClaw gateway + OpenRouter cascade LLM. Telemetria OTel via COMPASS (ORCH-T111). Multi-currency tips, ZTL alerts, dedup composite-key, dispatch loop.
Centrale Operativa Live
Dashboard real-time (ORCH-T042 al 97%), reporting automatico, expense tracking, monitoraggio ZTL e permessi attivi, view su trip state e activity legs.
Multi-tenant ready
PYBOT-002 Dual Bot + Driver Authentication (75%), TRANSIT-PROD-001 productization roadmap, design SEO premium e analytics behavioral già integrati.
→ Il momento in cui TRANSIT ha smesso di essere un esperimento: un sabato sera del marzo 2026 l'autista BEN di Alterini Bus mi ha mandato una foto di uno scontrino dalla stazione di servizio chiedendomi "ma questo come glielo metto?". Gli ho risposto: "mandala come messaggio nel bot, vediamo cosa fa". Il bot ha letto lo scontrino, classificato la spesa, l'ha agganciata al servizio in corso e mi ha rimandato la conferma. BEN ha scritto "ah ok, comodo". Lì ho capito che il software stava già funzionando da solo nelle mani di una persona che non aveva idea di cosa fosse OpenClaw, multi-agent o NLU: aveva solo bisogno che la sua giornata diventasse meno complicata. Il resto della pagina TRANSIT è la storia di quel sabato sera replicato per dodici settimane.
Cosa significa per chi mi sta valutando
Per un CFO di startup tecnologica: TRANSIT dimostra che posso prendere un dominio business reale, capirlo dal lato operatore, disegnare l'architettura AI, scriverla, deployarla e governarla. Lo stesso percorso che farei come fractional CTO nella tua azienda, con il vantaggio di un caso concreto già funzionante da mostrare al board.
Per un head-hunter executive IT: TRANSIT è il pezzo di evidenza più convincente del mio profilo ibrido. Mostra che un singolo executive può tenere insieme product strategy, UX (autisti reali), architettura tecnica, AI integration, deployment in produzione, marketing premium (la pagina prodotto stessa è curata come quella di una scale-up SaaS).
Per un cliente enterprise R&D: TRANSIT mostra che il pattern "verticale AI-made" è replicabile. Lo stesso approccio applicato al tuo settore (luxury, manifattura, logistica, healthcare) produce un sistema su misura in tempi che agenzie esterne non sostengono.
Documento 1 — Presentazione Profonda dell'Escursus Professionale
1. Identità professionale
Sono un executive IT leader con oltre venticinque anni di esperienza nella direzione dei sistemi informativi, nella trasformazione digitale e nell'automazione dei processi end-to-end. La mia firma professionale è la capacità di tradurre obiettivi di business in strategie tecnologiche eseguibili: budget, modelli operativi, scelte architetturali, governance e — quando serve — codice e infrastruttura messi in produzione di mia mano.
Vengo da una scuola enterprise rigorosa (Gucci, Patrizia Pepe, SCC, NRG), ho fondato e venduto società tecnologiche (WEM, KRESCENT Smart Mobile Technologies, Krescent Blockchain Advisory), e oggi opero come consulente IT su ERGON Srl con un focus triplice: audit organizzativo, R&D sulla manifattura additiva per aziende B2C del settore moda (modelli e accessori, indipendenti dai conglomerati del luxury), e progettazione di architetture AI per l'automazione dei processi — fra cui un mandato di consulenza in Kering dedicato a impostare un approccio R&D interno su tecnologie multi-agentiche e inferenza su sistemi private.
2. Le sei stagioni della mia carriera
Sviluppo dei sistemi di analisi vendite per il flagship del lusso italiano. Coordinamento progetti IBM su rete AS/400 e PC. Automazione magazzino, imballaggio e spedizioni con tecnologie wireless. Implementazione programmi per ordini, customer service e reportistica con IBM WebSphere e SQL.
Upgrade AS/400 e backoffice terminal server. Gestione conversione all'Euro. Strutturazione da zero del reparto IT, introduzione help desk. Selezione software retail e procedure per apertura store worldwide.
Budget IT fino a €6M annui, portafoglio di ~40 aziende clienti. Sviluppo commerciale servizi mobile IT, ciclo completo di vendita. Sviluppo opportunità in EMEA e Far East. Pianificazione operativa, delivery con team in outsourcing.
Sei anni di costruzione: piattaforme mobile, cross-platform, sviluppo prodotto, fundraising.
Salto internazionale: cross-platform di prodotto, relazioni con investitori, analisi finanziaria per fundraising.
Modelli di business per consulenza blockchain. Servizi turnkey scalabili. Coordinamento team multidisciplinari (consulenza organizzativa, investimenti, private banking, M&A). Vendor management, outsourcing, procurement, integrazione ERP.
Tripla traiettoria parallela: 2022 Audit strutturale e organizzativo. 2023 R&D 3D stampa 3D per aziende B2C del settore moda (modelli e accessori, indipendenti dai conglomerati luxury — non filiera Kering) ed estensione a disciplina tecnica multidisciplinare (Bambu Lab + FLSUN, Shapr3D, materiali caricati, resistenza chimica). 2024-26 AI architetture AI per automazione end-to-end + mandato consulenziale in Kering per impostare un approccio R&D interno su tecnologie multi-agentiche e inferenza su sistemi private. Nascita ecosistema GEKO e prodotto TRANSIT.
→ La storia che racconto a chi mi chiede com'è iniziato tutto: il giorno dopo aver chiuso formalmente la cessione di Krescent ho aperto il portatile e mi sono detto "se vuoi capire dove va il mondo, smetti di leggere e mettiti a costruire". Tre anni dopo l'ecosistema GEKO esiste, parla con tre bot Telegram, gestisce le mie finanze e quelle di un cliente reale, e mi ha portato il mandato Kering. Non è un piano: è il risultato del primo giorno in cui ho deciso che l'AI sarebbe stato il mio mestiere, non un argomento.
3. Numeri di sintesi della seniority
| Dimensione | Misura |
|---|---|
| Anni di esperienza IT | 25+ (1996 → 2026) |
| Ruoli di leadership | CIO, CTO, COO, IT Manager, Founder & CEO, Co-Founder, Senior Consultant |
| Budget IT diretto gestito | EUR 6M annui |
| Portafoglio clienti enterprise | circa 40 account simultanei |
| Mercati presidiati | Italia, Svizzera, EMEA, Far East |
| Settori operati | Luxury & fashion (Gucci, Patrizia Pepe storico enterprise · Kering AI consulting 2024-26), Retail, Consulenza IT, Mobile SaaS, Blockchain, R&D additive manufacturing per moda B2C (modelli & accessori, indipendente da Kering), AI process automation |
| Certificazioni | IBM AS/400 (3 cert.), Certified Blockchain Expert, ITIL v4 Foundation, Scrum Master Certified, Management & Negotiation |
| Progetti tracciati GEKO (84 gg) | 307 |
| Eventi loggati GEKO | 10.029 |
| Domini in produzione self-built | 12 |
| Bot AI in produzione | 3 |
| Prodotti verticali AI-made in uso reale | 1 (TRANSIT) |
4. Il filo conduttore
Il filo conduttore è uno solo: ridurre la distanza tra dove si decide e dove si esegue. Ogni passaggio mi ha avvicinato di più al punto di sintesi fra business e tecnologia.
- In Gucci e Patrizia Pepe ho imparato la disciplina enterprise.
- In SCC e NRG ho imparato a vendere e governare il P&L.
- In WEM e KRESCENT ho imparato a fondare e a rispondere a chi mette il capitale.
- In Krescent Blockchain Advisory ho imparato a strutturare offerte su mercati liquidi e regolatori instabili.
- In ERGON e nell'ecosistema GEKO sto dimostrando che un singolo executive con maturità di CIO e autonomia esecutiva di senior engineer può portare in produzione architetture AI e prodotti verticali (TRANSIT) di un ordine di grandezza superiore rispetto a cinque anni fa.
Per CFO e CEO di startup tecnologiche
Combinazione rara di governance, cost-control e capacità tecnica diretta. So leggere un bilancio, costruire un modello operativo, disegnare e mettere in produzione l'architettura tecnologica della startup senza pagare il sovrapprezzo di un'agenzia esterna o di un CTO full-time troppo presto. Funziono come fractional CTO o Head of Engineering nella fase pre-Series A.
Per head-hunter e direzioni HR executive IT
Profilo difficile da inquadrare in una sola etichetta (CIO? CTO? Head of AI? Director of Transformation?) ma proprio per questo prezioso per posizioni ibride tra strategia, governance, R&D, implementazione e produzione.
5. Come uso l'AI come strumento di lavoro end-to-end
Negli ultimi due-tre anni l'AI è diventata per me uno strumento operativo quotidiano, non un argomento di studio né una "funzionalità da aggiungere": è il modo con cui faccio attraversare a un'idea l'intero suo ciclo di vita — brainstorming iniziale, analisi del problema, design dell'architettura, implementazione del codice, deploy in produzione, monitoraggio, manutenzione.
Uso modelli linguistici (Claude, Gemini, GPT) e ambienti di agenti (OpenClaw, Claude Code, Codex CLI) come collaboratori a tempo pieno, non come gadget di chat. Questo modo di lavorare crea una velocità di esecuzione che cinque anni fa avrebbe richiesto un team di una decina di persone — ma porta con sé un rischio nuovo: perdere il controllo di qualità, governance e tracciabilità mentre la velocità aumenta.
Per gestire questo trade-off ho adottato tre principi che applico a ogni progetto in cui uso l'AI come strumento di lavoro. Sono semplici da enunciare e severi da rispettare. Valgono sia quando lavoro da solo sull'ecosistema GEKO, sia quando consulento un cliente come Kering sul loro approccio R&D interno, sia quando — un giorno — lascerò il sistema a un team che dovrà mantenerlo dopo di me.
1 · Fonte di verità unica, multi-livello
Quando un agente AI scrive in continuazione, il problema non è generare contenuto: è sapere chi è il padrone del dato in ogni momento. Su GEKO ho costruito una gerarchia formale che dice esplicitamente dove l'agente cerca cosa: Supabase è la fonte di verità dinamica (stato progetti, sessioni, attività), una skill operativa congelata copre i riferimenti strutturali, il wiki copre le procedure, Apple Notes è archivio storico read-only. Nessuno scrive sui dati senza dichiarare prima da quale sorgente arriva la verità. Stesso principio applicato a un cliente: ownership dei dati, separation of concerns fra sistemi, dichiarazione esplicita di dove un agente AI può e non può scrivere.
2 · Anti-pattern documentati, non rimossi
L'AI è veloce e qualche volta è veloce nel modo sbagliato. Ogni volta che durante un progetto AI ho commesso un errore — editare un file di produzione senza mirror locale, fare deploy senza versionamento doppio, scrivere dati sul database sbagliato — l'ho scritto in un catalogo perché non si ripeta. Mantengo un registro pubblico di 21 anti-pattern operativi (AP-01 → AP-21) che l'agente AI consulta in apertura di ogni sessione. È una cultura della post-mortem leggera applicata al lavoro quotidiano con AI. In un'azienda cliente diventa il fondamento di una governance che impara dall'esperienza.
3 · Closure Protocol al 95% — l'human gate finale
Lavorando con l'AI è facile cadere nella trappola del "sembra finito": il modello dice che ha implementato tutto, i test passano, l'agente conferma il deploy — e poi in produzione viene fuori l'edge case. Per questo nessun progetto nei miei ambienti si autocertifica al 100%. Tra il 95% e il 100% c'è sempre un human gate esplicito: io leggo, io provo, io confermo. È la disciplina che separa una pipeline AI che "sembra finita" da una che è davvero pronta per il business — distinzione cruciale per qualsiasi CFO che voglia investire su tecnologia che funzioni, non che dimostri.
Questi tre principi non sono teorici. Sono il metodo di lavoro che mi ha permesso di portare in produzione, da solo, 307 progetti tracciati in 84 giorni sull'ecosistema GEKO — pipeline contabili end-to-end, sistemi multi-tenant per autisti reali, gateway LLM containerizzati — e di proporre lo stesso pattern a un cliente come Kering per impostare il loro R&D AI interno.
Documento 2 — Sintesi per Competenze Più Rilevanti
I 9 pilastri
1 · IT Strategy & Governance
Modelli di governance IT per contesti enterprise audit-driven e per startup veloci. Policy operative con registro di anti-pattern documentati.
Enterprise: reparto IT Patrizia Pepe (2001-2003); governance multi-vendor SCC/NRG su 40+ account; modelli business Krescent BA. GEKO: registro AP-01→AP-21; Closure Protocol; convenzione codici tassonomica su 307 progetti.
2 · Budgeting, Cost Control, P&L
Enterprise: budget IT fino a €6M annui (SCC, NRG); business plan KRESCENT; sostenibilità costi Krescent BA. GEKO: GEKO-BCM-001 Billing & Cost Management; policy GOV-COST-002 cascade multi-provider; GEKO-AUD-001 SuperVisor.
3 · Program & Project Management
Enterprise: Data Warehouse PM in Gucci; delivery 40+ progetti SCC/NRG; Scrum Master, ITIL v4. GEKO: metodologia TRIO-GATED; sistema COMPASS milestone M1-M7; 307 progetti tracciati in 84 gg.
4 · Digital Transformation & BPR
Enterprise: automazione wireless Gucci '90; conversione Euro Patrizia Pepe; audit ERGON dal 2022. GEKO/TRANSIT: sistema multi-tenant per autisti Alterini con bot, dispatch, state-machine, audit, ZTL, day-close; DUCATO pipeline contabile end-to-end con OCR e classificazione AI.
5 · Vendor & Outsourcing Management
Enterprise: 40+ clienti SCC/NRG; procurement Krescent BA; software retail Patrizia Pepe. GEKO: multi-provider LLM cascade (Google, Anthropic, OpenAI); stack auto-selezionato Hostinger + Mac Pro + Supabase + OpenRouter + Telegram.
6 · ERP/CRM Integration & Data Architecture
Enterprise: data warehouse Gucci IBM WebSphere; software retail Patrizia Pepe; ERP integrazioni Krescent BA. GEKO: ARCH-001 Lean Context Architecture; ARCH-002 Migrazione Workspace → Supabase; JANUS Journal Alignment; META-MULTISOURCE-001 multi-source reconciliation.
7 · Stakeholder & Change Management
Enterprise: team multidisciplinari Krescent BA; sviluppo business EMEA/Far East SCC/NRG; Management & Negotiation Course (2003). GEKO: TRANSIT-ONBOARD-001 onboarding autisti reali; sistema multi-bot con system prompt separato per utenti operativi vs admin.
8 · AI Architecture & Process Automation
Competenza distintiva del periodo recente. 15+ progetti AI di produzione documentati: ARCH-003 Super Agent Orchestrator-Worker, OCW-006/007/009/010/012 (OpenClaw stack), ARCH-DUCATO-001 skill-first decomposition, DUCATO-SCAN OCR, VPR-013 pgvector semantic memory, SENTINEL agent compliance, GEKO-EIM-001 Error Intelligence, COMPASS observability.
Evidenza enterprise: mandato di AI consulting in Kering (2024 → in corso) per impostare un approccio R&D aziendale interno su tecnologie multi-agentiche e inferenza su sistemi private. Lavoro di metodologia + roadmap + pattern (orchestrator-worker, gateway LLM containerizzato, memoria semantica pgvector, LLM locale per privacy/latenza) — la stessa libreria applicata in GEKO, trasferita al cliente come fondamento per future iniziative di internalizzazione delle competenze AI.
9 · Additive Manufacturing / Stampa 3D 🌟
R&D applicata multidisciplinare per aziende B2C del settore moda che sviluppano in proprio modelli e accessori — mercato indipendente dai conglomerati luxury, non filiera Kering (Kering è il mio interlocutore in ambito AI consulting, pilastro 8). Convergenza CAD parametrico, scelta ingegneristica materiali, comportamento meccanico/chimico polimeri, ottimizzazione processo, analisi funzionale.
Stampanti: Bambu Lab (CoreXY, AMS multi-materiale), FLSUN (Delta alte accelerazioni). CAD: Shapr3D (DfAM, reverse engineering, ottimizzazione). Materiali: caricati CF/GF/legno + polimeri tecnici (PETG, ASA, ABS, Nylon, TPU). Resistenza chimica: nautico/industriale (solventi, salinità, idrocarburi, UV).
Approfondimento nel Documento 4 dedicato.
Dove porto valore — letto per audience
I nove pilastri sopra non hanno tutti lo stesso peso per ogni interlocutore. Sintetizzo qui — senza ranking visivi, in prosa — quali sono le competenze che diventano distintive in funzione di chi legge questa pagina.
Per un CFO di startup tecnologica
Ti porto la combinazione rara di governance IT, cost control e capacità tecnica diretta: budget IT fino a €6M/anno gestito personalmente, business plan iPos iterato in 15+ versioni, partnership e fundraising strutturati (Andrea Negri, Octave Bodel, term sheet, convertible notes). Sul tecnico, posso disegnare e mettere in produzione l'architettura AI della startup senza pagare il sovrapprezzo di un'agenzia esterna o di un CTO senior full-time troppo presto — funziono come fractional CTO nella fase pre-Series A. I pilastri che valgono di più per te sono IT Strategy & Governance, Budgeting/Cost Control/P&L, Stakeholder & Change Management, AI Architecture & Process Automation.
Per un recruiter o head-hunter executive IT
Ti porto un profilo difficile da inquadrare in una sola etichetta — CIO? CTO? Head of AI? Director of Transformation? — ma proprio per questo prezioso per le posizioni ibride. Track record verificabile su delivery enterprise (40+ clienti in EMEA/Far East, sales engineering bancario per MPS/Unicredit/Banca Popolare/MEF), governance multi-vendor, e cinque anni di costruzione e chiusura formale di società tecnologiche con term sheet e cessione quote documentati. I pilastri più rilevanti per il tuo lavoro di matching sono Program & Project Management, Digital Transformation & BPR, ERP/CRM & Data Architecture, AI Architecture, Stakeholder & Change Management.
Per un cliente enterprise R&D (manifattura, luxury, automotive, nautica)
Ti porto la combinazione rara di chi ha lavorato sia dentro il distretto luxury italiano (Gucci, Patrizia Pepe in storico enterprise; Kering come cliente AI consulting attivo) sia fuori di esso, su filiera B2C indipendente di moda (modelli e accessori, additive manufacturing applicato). Conosco i tempi e i vocabolari della filiera del lusso, e parallelamente faccio R&D applicata su materiali tecnici (CF, GF, polimeri tecnici), resistenza chimica e ambienti aggressivi (nautico, industriale). I pilastri che valgono per te sono Digital Transformation & BPR, ERP/CRM & Data Architecture, AI Architecture, Additive Manufacturing applicato.
Certificazioni e formazione
- Computer Science Degree
- IBM AS/400 — Systems Management · RPG Programming · Applications Development
- Certified Blockchain Expert (2018)
- ITIL v4 Foundation (2019)
- Scrum Master Certified — SMC (2020)
- Management & Negotiation Course (2003)
Lingue
Italiano (madrelingua) · Inglese (ottimo)
Documento 3 — Sviluppo delle Competenze AI sui Progetti GEKO
Prologo — Da dove sono partito
Il mio rapporto con l'AI non è cominciato negli ultimi due anni. Le radici stanno nella stagione del data warehouse in Gucci. Quello che è cambiato negli ultimi tre anni è la latenza tra idea e implementazione: con i modelli linguistici di grandi dimensioni, le orchestrazioni multi-agente e gli ecosistemi di tooling come OpenClaw e Claude Code/Codex CLI, il tempo per portare un'idea AI in produzione è collassato di un ordine di grandezza.
Le tre stagioni di GEKO (in 84 giorni)
| Mese 2026 | Nuovi progetti | Completati | Note narrative |
|---|---|---|---|
| Febbraio | 50 | 34 | Fondazione: VPS, primo bot, Supabase, prime skill operative |
| Marzo | 101 | 51 | Espansione: TRANSIT MVP, DUCATO, OpenClaw, VIPER online |
| Aprile | 104 | 41 | Maturazione: TRIO-GATED, multi-agent, riconciliazioni ledger |
| Maggio (parz.) | 52 | 29 | Consolidamento: hardening, observability, multi-tenant, RAG locale |
Totali: 307 progetti, 155 completati (50.5%), 10.029 eventi loggati, 1.138 tipi di azione distinti.
Le architetture AI mature
OpenClaw — LLM Gateway containerizzato
Cuore tecnico dell'ecosistema. Versioni 2026.2.25 → 2026.4.27. Deploy su VPS e VIPER.
Multi-agent orchestration
Memoria semantica e RAG
Pipeline contabile — DUCATO
Pipeline multi-tenant — TRANSIT (collegato al case study sopra)
Observability e compliance degli agenti
Metodologie operative
TRIO-GATED design
Tre porte (design_first → smoke DUO → smoke TRIO). Stati intermedi onesti come PASS_WITH_FINDINGS_PARTIAL_HC.
Closure Protocol al 95%
Tra 95% e 100% sempre human gate. Stessa disciplina di un MVP validato.
Registro anti-pattern AP-01 → AP-21
21 anti-pattern operativi, ognuno da errore reale documentato.
LLM cascade GOV-COST-002
Primary gemini-2.5-flash → fallback claude-haiku-4-5 → gpt-5-mini → heartbeat gemini-2.5-flash-lite. Sonnet bandito dopo incident di costo.
Work Chunking per Claude Code
Operazioni lunghe spezzate in chunk atomici. Claude.ai progetta, Claude Code esegue.
Fonti di verità gerarchiche
Supabase → SKILL.md → wiki Supabase → CLAUDE.md → Apple Notes (FROZEN).
Documento 4 — Escursus Tecnico in Manifattura Additiva
Ecosistema tecnologico
Bambu Lab — Architettura CoreXY
Cavallo principale per produzione ripetibile e cicli serrati. Stampa ad alta velocità, calibrazione automatizzata, multi-materiale via AMS, produzione semi-industriale.
Aree di approfondimento: controllo deformazioni termiche, adesione layer-to-layer, tuning dinamico velocità su overhang/bridge/infill, gestione AMS e umidità filamenti.
FLSUN — Architettura Delta
Laboratorio per studio cinematico ad alte accelerazioni. Ricerca su comportamento vibrazionale del frame, dinamico dell'effettore, compensazione geometrica torre/torre, finestra velocità/precisione.
Shapr3D — CAD parametrico
Workflow rapido idea → modello → stampa. Tre livelli: modellazione parametrica DfAM, reverse engineering, ottimizzazione funzionale (alleggerimento, nervature, compensazioni termiche).
Ricerca sui materiali
Resistenza chimica e ambientale
Componenti stampati in ambienti nautici (salinità, umidità persistente, UV), industriali (solventi, detergenti, idrocarburi) e con agenti aggressivi.
| Aspetto | Analisi condotta |
|---|---|
| Delaminazione | Resistenza dei layer in carichi ciclici e ambiente umido |
| Assorbimento umidità | Stabilità geometrica nel tempo, proprietà meccaniche |
| Fragilizzazione | Invecchiamento polimero in temperatura e UV |
| Degrado UV | Stabilità colore e struttura cristallina |
| Compatibilità chimica | Durabilità in contatto con solventi/oli/detergenti |
| Stress termico | Cicli caldo/freddo, deformazioni residue |
Ambiti applicativi esplorati
| Ambito | Componenti realizzati |
|---|---|
| Automotive e moto | Supporti custom, adattatori, accessori funzionali |
| Nautica | Staffaggi, elementi resistenti ad ambienti salini, gestione acqua/filtrazione |
| Domotica e IT | Enclosure, rack custom, supporti elettronici e sensoristica |
| Comunicazione e design | Mockup, componentistica espositiva, elementi visuali |
Visione — Manifattura distribuita
Documento 5 — Portfolio Consulenziale Storico
Inquadramento — anni-cluster identificati nell'archivio
| Cluster | Periodo | Vehicle | Focus principale |
|---|---|---|---|
2006/Sysnet Solutions | 2006-2007 | Sysnet Solutions | Sales IT + eventi Check Point |
2007 S O F T E C | 2007 | Softec | Progetto Geoscape + master Softec |
2010 WEM | 2010-2014 | WEM Srl | Sales engineering enterprise via Telecom Italia |
2013 MUSEI 2.0 | 2013-2014 | Magis Firenze / Magis Tech | Musei e patrimonio + side business jeans CK |
2016 IRETAIL 2.0 | 2016-2018 | KRESCENT Smart Mobile Tech | iRetail/iPos startup, fundraising, partnership |
2019/BITSTONE | 2019 | BITSTONE / Krescent BA | Blockchain advisory + ACF Fiorentina |
2019/EZE | 2019 | EZE (personale) | Versione finale BP iPos 5.5.2 |
Cluster 2010 WEM — Sales engineering enterprise via canali Telecom
Il periodo WEM lavora prevalentemente in mercato indiretto attraverso operatori Telecom Italia (TIM territoriali NE, Toscana, Lombardia) e attraverso il system integrator PRES srl. Sales engineering pesante con offerte tecnico-commerciali multi-versione.
| Cliente finale | Canale | Tipologia |
|---|---|---|
| Banca Popolare | Telecom NE | Servizi SRVS / mobile enterprise |
| Benetton | Telecom NE | Bozza offerta |
| APSS Trento | Telecom NE | Device Management |
| Gruppo MPS | Telecom Toscana | DVM + GOOD migration multi-versione |
| Unicredit | Telecom Lombardia | Bozza offerta mobile |
| Italdesign | Rekordata | Ordine + offerta MDM |
| Prada | Rekordata / MDM | Comparazione offerte MDM |
| ARKA Sistemi | Diretto | Listini MDM IBM (multi-release 2013) |
| MEF — Ministero Economia e Finanze | PRES srl | Offerta SOBOX v1.0 → 1.2 (2013-2014) |
| WIND | Diretto | Selling kit + listino Live and Remote Support |
Cluster 2013 MUSEI 2.0 — Patrimonio culturale e museale
Il progetto più identificativo del periodo. Magis Firenze / Magis Tech (prodotto Vidiusart) commercializza un'esperienza di proximity ticketing + merchandising per musei. Pattern BP ricorrente per ogni museo: CFF36mServizi (36 mesi cash flow), Parametric, 1st/2nd/3rd Year, Sunto.
Partner e fornitori storici 2013 MUSEI: ATI Group (BP combinati), CrossMedia (presentazioni Uffizi/Duomo MI), Bassilichi (Uffizi system integration), Cisco & AppSpace (signage, ref. Nottingham City Council), WebKorner, CONNECTIS (Ticket Kiosk), API Charta (BestUnion) per ticketing.
Side business 2013 — Magis Firenze Jeans CK: tre container di pre-order da 24.000 pcs ciascuno, Letter of Credit trasferibili (ITA+ENG), contratti agente con Paco De Pablo / Paco Distribution, distributori Desmarca't Internacional e All Dreams Milano, NDA strutturate.
Cluster 2016 IRETAIL 2.0 — KRESCENT Smart Mobile Technologies
Business Plan iPos — la lunga iterazione (15+ versioni)
Il BP iPos è il documento di riferimento finanziario del periodo, evoluto in 15+ versioni nella cartella 2016 IRETAIL 2.0/# F I N A N C I A L/:
BP - iPos (v0) → iPositive NEW OverAll (rebrand POS.IT.ive) → v2.4 → 2.5 → 2.6 → 2.7 → 2.8 → 2.9 → v3.0 → 3.1 → 3.2 → v4.0 → 4.1 → 4.4 → 4.X → v5.5.2 ← versione finale (6 sheet: CFF36mServizi, Costs Forcasts, Forecast, OverAll, The Offer, Model)
Modello commerciale: Subscription per Device SME (<20), SaaS m-POS per piccola/media impresa retail. Startup mese 1-3 del 2019 modellato in dettaglio.
Partnership e fundraising
Pipeline clienti luxury (Italian fashion belt)
Investitori contattati con NDA firmata (15+): Federico Cervellini, Niccolò Pini, Niccolò Becagli, Sama Faissal, Walid Al Shoaibi, Yash, Shaista Hussein, Fatma Benamor, BES, MBM Investments, Raphael Guichon, Sandro & Jacopo Fratini, MCN Miknas (FP7).
Fornitori e partner tecnici KSMT: Bassilichi (offerta Full POS + m-POS), Dogobit Engineering (concept mobile app POS.IT.ive), Giuneco (developer partner principale), Iride Italia, Injenia, Marco Boni Marketing.
Cluster 2019 — Krescent Blockchain Advisory + persistenza iPos
→ Cosa ho imparato chiudendo Krescent: per due anni avevo iterato il BP iPos in quindici versioni convinto che avrei trovato l'incastro giusto fra prodotto e investitori. Quando il socio Octave Bodel mi ha proposto la cessione, la mia prima reazione è stata "no, ancora un'iterazione e ci siamo". La seconda — venuta dopo tre giorni — è stata "ho lavorato due anni per costruire il bagaglio di metodi che ho oggi, non per difendere un nome che non ha trovato il mercato". Abbiamo firmato il term sheet, mi sono tenuto il know-how, ho lasciato il vehicle. Da quel momento ho deciso che nei mandati di consulenza valuto sempre cosa porto a casa di trasferibile, non solo cosa pago. È uno dei motivi per cui oggi quando lavoro con un cliente — Kering compreso — il deliverable principale che gli lascio è il metodo, non un sistema chiuso.
Sintesi quantitativa
| Indicatore | Valore | Fonte |
|---|---|---|
| Versioni Business Plan iPos prodotte | 15+ | 2016 IRETAIL 2.0/# F I N A N C I A L/ |
| Clienti museali modellati nei BP | 11 | 2013 MUSEI 2.0/# Progetti/ |
| Valore progetto Teatro Nazionale Firenze | €8.800.000 | BP - Teatro Nazionale (Magis).xlsx |
| Curva ramp ticketing Vatican S1 2015 | €18.870 → €160.851/mese | BP - Vaticans.xlsx |
| Brand luxury in pipeline KSMT | 7+ | # Proposals/potential clients/ |
| NDA firmate KSMT | 15+ | # Legal & NDA/N D A/ |
| Partnership con governance formale | 2 (Negri, Bodel) | # Legal & NDA/Partnerships/ |
| Clienti finali enterprise via WEM | 10+ | 2010 WEM/# O F F E R T E/ |
Cosa aggiunge questo portfolio al profilo
1 · BP enterprise multi-cliente, multi-versione
Il caso iPos (15 versioni) e il caso musei (11 clienti modellati con la stessa struttura) dimostrano la disciplina di iterazione finanziaria — competenza che un CFO di startup tecnologica può direttamente cooptare in qualsiasi mandato di fundraising o business modeling.
2 · Filiera del lusso italiano — accesso nativo
La pipeline KSMT con Kering, Ferragamo, Stefano Ricci, Swatch, Fratini, Mariolucagiusti — uniti alla mia storia in Gucci e Patrizia Pepe — fa di me uno dei pochi tech executive con accesso diretto ai decision-maker del distretto fiorentino del luxury.
3 · Sales engineering bancario / PA
Le offerte WEM su Banca Popolare, MPS, Unicredit, MEF, APSS dimostrano la capacità di scrivere e negoziare proposte tecnico-commerciali su clienti con compliance e procurement complessi.
4 · Patrimonio culturale come dominio operato
Il pacchetto musei racconta una visione del settore culturale: prossimità mobile, ticketing intelligente, sponsorship come asset, integrazione con merchandising. Una visione che 10 anni fa era avanzata e che oggi sta diventando mainstream.
5 · Continuità imprenditoriale con closure pulito
La cessione delle quote Krescent a Octave Bodel (2017-2018), documentata con term sheet, valuation, contratti versionati, è un caso di chiusura formale di una società gestita con disciplina enterprise.
- CV
GiancarloPassaglia_CV_IT-Executive_Arial_20260516.docx+_Moderno_20260516.docx(caricati 16/05/2026) - Supabase project
xftakitovdjpmdenzuws, tabellegeko_projects(307 progetti, 22/02/2026 → 16/05/2026) egeko_activity_log(10.029 eventi, 1.138 action_type distinti) - Skill operativa
anthropic-skills:geko-opsv1.5 (15/03/2026), Sezioni 1-16 - Pagina TRANSIT product live:
transit.macvspc.cloud/product/— fonte del design system applicato a questa pagina (palette amber/cyan/magenta, font DM Sans, glassmorphism dark) - Materiale tecnico Stampa 3D fornito dall'autore il 16/05/2026 (Bambu Lab, FLSUN, Shapr3D, materiali caricati CF/GF/legno, polimeri tecnici, resistenza chimica)
- Distribuzione per prefisso codice: BUG 76 · ORCH 37 · DUCATO 29 · VPR 14 · OCW 13 · ARCH 12 · GOV 11 · SEC 9 · GEKO 8 · LED 7 · TRANSIT 6 · DASH 5 · PYBOT 5 · BRN 4 · OPS 4 · INF 4 · altri 30+
- Portfolio storico: scansione cartella
/Volumes/BIG-DATA/P R O J E C T S/PAST/il 16/05/2026 — cluster identificati:2006/Sysnet Solutions,2007 S O F T E C,2010 WEM,2013 MUSEI 2.0,2016 IRETAIL 2.0,2019/BITSTONE,2019/EZE - File BP aperti e analizzati: BP - iPos 5.5.2 (6 sheets), BP - Uffizi 1.2 (7 sheets), BP - Louvre (7 sheets), BP - Vaticans (curva ticketing verificata), BP - Teatro Nazionale Magis (€8.8M verificati), Business Plan SponsorShip, Krescent Smart Mobile Tech until Fund Raising 1.1 (budget 2017 verificato)