Inviato esito
Fondimpresa
Gara #360
Affidamento diretto, ex art. 50, comma 1, lett. b), d.lgs. n. 36/2023, per il servizio di consulenza tecnologica per la progettazione e realizzazione dell’architettura dati e dei sistemi di Intelligenza Artificiale a supporto dello skill framework nazionale per la formazione continuaInformazioni appalto
19/02/2026
Affidamento diretto / RDO
Servizi
€ 39.990,00
Agostinucci Alessandro
Categorie merceologiche
8531232
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Servizi di consulenza
Lotti
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1
BAA0D7FBDE
Solo prezzo
Affidamento diretto, ex art. 50, comma 1, lett. b), d.lgs. n. 36/2023, per il servizio di consulenza tecnologica per la progettazione e realizzazione dell’architettura dati e dei sistemi di Intelligenza Artificiale a supporto dello skill framework nazionale per la formazione continua
L’oggetto del presente affidamento riguarda servizio di consulenza tecnologica per la progettazione e realizzazione dell’architettura dati e dei sistemi di Intelligenza Artificiale a supporto dello skill framework nazionale per la formazione continua.
Il progetto di ricerca, promosso da Fondimpresa, si propone di colmare il divario informativo nel mercato del lavoro italiano attraverso un approccio innovativo. L’obiettivo non è l’adattamento di tassonomie esistenti, ma la creazione di un framework proprietario, generato dall’analisi di dati non strutturati provenienti dal territorio italiano ed europeo.
La strategia si basa sull’osservazione che il mercato del lavoro evolva più rapidamente degli standard codificati. Pertanto, il nuovo framework emergerà dall’analisi di fonti dinamiche, tra cui:
• Integrazione di dati aziendali: Normalizzazione delle tassonomie interne delle imprese italiane, rappresentative del tessuto produttivo.
In questo scenario, i framework internazionali (come O*NET, ESCO e SkillsFuture) non saranno il punto di arrivo, ma benchmark comparativi e modelli strutturali utili per validare e classificare le nuove competenze emerse dall'analisi dei dati grezzi.
L’intervento dell’operatore economico ha l'obiettivo di progettare e realizzare il motore tecnologico che renderà possibile questa genesi: un'architettura in grado di estrarre valore da testi liberi e trasformarli in una struttura ontologica coerente.
L’operatore economico con oltre 15 anni di esperienza come Senior Software Architect e Data Engineer, offre competenze all’intersezione tra ingegneria del software e ricerca applicata. Il contributo sarà la traduzione delle intuizioni teoriche del team in strumenti tecnologici funzionanti, con un approccio caratterizzato da:
● Orientamento "Hands-on" e Prototipazione Rapida: Supporta la ricerca con cicli di sviluppo iterativi, creando rapidamente "Sandbox" (ambienti di test) dove i ricercatori possono validare ipotesi sui dati prima che vengano ingegnerizzati nell'architettura definitiva.
● Sicurezza e Compliance Enterprise: Operando abitualmente in contesti regolati (conformi a ISO 27001, DORA e NIS2), integra nativamente i principi di Privacy by Default. Questo è fondamentale per trattare in sicurezza le mappature aziendali private, garantendo anonimizzazione e segregazione del dato fin dall'ingestione.
AI per l'Analisi Semantica
L’attività dell’operatore economico riguarda l'Intelligenza Artificiale applicata all'analisi di testi non strutturati:
● Generative AI & NLP (Natural Language Processing): Progetta sistemi avanzati per l'estrazione automatica di entità (es. isolare una "competenza" all'interno di un testo discorsivo) e la disambiguazione semantica.
● Architetture RAG e Vector Search: Utilizza database vettoriali (es. MongoDB Atlas Vector Search) non solo per la ricerca documentale, ma come motori di riconciliazione, ad esempio permettendo di costruire algoritmi che "capiscono" che una competenza espressa in gergo di mercato (es. "mago di Excel") corrisponde a un preciso codice tassonomico ufficiale, colmando il gap tra linguaggio reale e standard.
Il ruolo dell’operatore economico sarà quello di Technical Enabler per il team di ricerca. Non limitandosi all'esecuzione di task predefiniti, ma progettando e costruendo l'infrastruttura software evolutiva necessaria per generare il nuovo framework dai dati grezzi.
Le attività principali verteranno su cinque assi d'intervento:
1. Architettura Cloud e Data Engineering per Dati Non Strutturati
L'infrastruttura non sarà un semplice deposito di dati statici, ma una "fabbrica" di dati in grado di processare flussi continui di informazioni eterogenee:
•
Pipeline di Ingestion Avanzata: Progettazione di flussi per l’acquisizione di massiva di dati non strutturati (es. documenti aziendali e report di settore e ad esclusione di testi liberi, dati o documenti presi dal web) superando la logica della semplice importazione di data base strutturati.
•
Normalizzazione dei Benchmark: Creazione di processi paralleli per l'ingestione dei framework di riferimento (O*NET, ESCO).
•
Data Lakehouse: Implementazione di un repository centralizzato per storicizzare le fonti grezze e tracciare l'evoluzione semantica delle competenze nel tempo.
2. AI Core: Estrazione di Conoscenza e Generazione del Framework
Il cuore del progetto risiede nell'uso dell'Intelligenza Artificiale per "scrivere" la nuova mappa delle competenze partendo dal testo libero:
● Entity Extraction & Clustering: Utilizzo di LLM (Large Language Models) per estrarre entità (skill, mansioni, strumenti) dai documenti non strutturati e raggrupparle automaticamente in cluster semantici, facendo emergere nuove categorie professionali "dal basso".
● Riconciliazione Semantica: Algoritmi per confrontare le nuove competenze identificate con gli standard internazionali, validando la novità o mappandola su codici esistenti (es. riconoscere che una nuova tecnologia emergente non è presente in ESCO e deve essere creata come nuova voce).
● Skill Gap Analysis & Alignment (Aziende): Analisi delle Job Description con feedback automatico su: verifica allineamento skill/Job Title (es. PM vs Developer) e copertura automatica profilo rispetto a standard internazionali.
3. Strumenti di Ricerca e Prototipazione Rapida (Researcher Tools)
In linea con la natura esplorativa della consulenza, lo sviluppo delle interfacce utente privilegerà la velocità di iterazione e la flessibilità rispetto allo sviluppo software tradizionale:
● Rapid Prototyping (Python-based): Adozione di framework leggeri (es. Streamlit o soluzioni equivalenti) per creare in tempi rapidissimi dashboard interattive.
● Data Exploration & Feedback Loop: Questi strumenti permetteranno ai ricercatori di "giocare" con i dati, visualizzare i Skill Graph e validare o correggere manualmente i mapping proposti dall'AI, affinando il modello in tempo reale.
4. Security Governance & Gestione Dati Privati
Dato il trattamento di fonti sensibili (mappature aziendali private), la sicurezza sarà integrata nativamente (Security by Design):
● Anonimizzazione e Segregazione: Implementazione di protocolli per anonimizzare i dataset aziendali prima che entrino nel modello comune, garantendo la totale compliance GDPR e la tutela del know-how delle aziende partecipanti.
● Identity & Access Management (IAM): Configurazione rigorosa dei permessi di accesso ai dati sulla piattaforma Cloud.
5. Sperimentazione Tecnologica Agnostica
Il mandato prevede un approccio aperto alla tecnologia, finalizzato a individuare la soluzione più robusta attraverso la prova empirica:
● Analisi Comparativa: Valutazione continua delle performance di diverse architetture (es. Database Relazionali vs Vettoriali vs a Grafo) per identificare il miglior compromesso tra costi di gestione e accuratezza analitica.
€ 39.990,00
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Scadenze
23/02/2026 23:59
24/02/2026 23:59
25/02/2026 09:00
Allegati
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