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A che punto è il vostro progetto e quali sono gli obiettivi per il futuro?
Attualmente siamo in una fase di forte espansione e consolidamento. Dopo una crescita significativa in termini di ricavi e clienti tra il 2022 e il 2024, stiamo completando la transizione da una realtà puramente progettuale (“Bespoke AI”) a un modello di business ibrido basato su ricavi ricorrenti (SaaS). I nostri asset proprietari, come la Deix Suite e la piattaforma Jinn, ci permettono oggi di servire centinaia di utenti attivi. Il nostro obiettivo per il futuro è ambizioso: diventare il punto di riferimento principale in Italia per l’AI spiegabile e responsabile, portando il paradigma della Mathematical Intelligence su scala europea.
Quando e come nasce l'idea?
Deix nasce nel 2020 come spin-off dell’Università La Sapienza di Roma. Volevamo creare un ponte tra l’eccellenza della ricerca accademica e le sfide concrete del mercato, traducendo il sapere scientifico in soluzioni reali per le imprese. Anche il nostro nome riflette questa identità: Deix deriva da dx, la derivata in x, concetto base della matematica che sintetizza le nostre due anime: rigore e cambiamento
Qual è la caratteristica che vi distingue dai competitor e che potrà essere la chiave del vostro successo?
Mentre molti propongono l’Intelligenza Artificiale come una “scatola nera” imperscrutabile, noi offriamo la Mathematical Intelligence. È una sinergia unica tra l’intuizione umana (espressa tramite la modellistica matematica) e la potenza dei metodi data-driven.
Questo ci permette di superare i limiti della comune AI: le nostre soluzioni non sono solo veloci, ma spiegabili, robuste ed etiche. Non togliamo la responsabilità all’uomo, ma gli diamo gli strumenti per decidere con più sicurezza, lasciando la persona sempre al timone delle scelte.
Fare startup significa anche affrontare sfide di varie entità nel proprio percorso: qual è stato il momento più "challenging" e qual è la lezione più importante che avete imparato?
Uno dei momenti più sfidanti è legato a un progetto pionieristico per l’automazione dei movimenti delle locomotive in uno scalo merci ferroviario. Ci siamo resi conto che non esisteva alcuna soluzione pronta nella letteratura scientifica: era un problema completamente nuovo.
La lezione che abbiamo imparato è che, quando la strada non è ancora tracciata, bisogna avere il coraggio di “andare oltre”, cercando analogie matematiche in mondi apparentemente distanti. Questo ci ha confermato che la creatività rigorosa e la capacità di formulare le domande giuste sono più importanti del semplice possesso di una tecnologia.
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