Principled Intelligence s.r.l.

NB: SIAMO IN PRE-SEED, USCIAMO DALLO STEALTH FRA POCO…

In due righe Principled Intelligence: deep-tech fondata da ricercatori in NLP e AI, specializzata nello sviluppo di Small Language Models (SML) per la AI Governance e il Guardrailing dei sistemi di intelligenza artificiale.
 

L’obiettivo è garantire che chatbot e agenti AI aziendali si comportino come il miglior dipendente dell’azienda (rispettando policy, normative, tone of voice e strategie commerciali) in modo affidabile, controllato e a costi sostenibili. L'AI governance concepita da Principled Intelligence non si limita alle tematiche "standard" come ad esempio "toxicity" e "safety", ma costruisce modelli addestrati per comprendere, interpretare e applicare i principi definiti dall’azienda (policy di compliance, tone of voice, brand guidelines, strategia commerciale, etc.), definibili in linguaggio naturale e con explainability completa.

Tra i modelli linguistici proprietari che stiamo sviluppando, ti menziono i due seguenti per darti un’idea:
 

• CERNAS, uno Small Language Model open source per la classificazione e validazione degli input ai sistemi AI. CERNAS permette di identificare e filtrare in tempo reale richieste non conformi, fornendo al tempo stesso spiegazioni e evidenze testuali per ciascuna decisione. I principi su cui filtrare input sono definibili in maniera semplice in linguaggio naturale (es. policy, service description, etc.).
• Ghost Agent, un modulo per adversarial testing / penetration testing di servizi AI (chatbot o agenti). Simula interazioni malevole o sensibili per testare e validare chatbot e agenti AI, identificando vulnerabilità legate a policy, normative, brand e possibili allucinazioni. È in grado di fornire report quantitativi e personalizzati sui principi da verificare, sostituendo il lavoro manuale di diversi tester e garantendo una validazione continua delle performance e della conformità. I principi su cui testare servizi AI sono definibili in maniera semplice in linguaggio naturale (es. policy, service description, etc.).

Rispetto ai tradizionali Large Language Models, i nostri modelli sono fino a 20x più economici, più precisi nei task assegnati, 40x più veloci (latency) e installabili on-premise, garantendo privacy, auditabilità e adattabilità continua.