Oltre 20 strumenti per la creazione di agenti IA: Microsoft, CrewAI, LangGraph e altri

Dopo aver esaminato la documentazione e aver dedicato diverse ore a testare questi strumenti per la creazione di agenti AI, abbiamo stilato un elenco dei migliori framework open source e piattaforme low-code/no-code. Per illustrare i casi d'uso degli strumenti per la creazione di agenti AI, abbiamo fornito un tutorial sulla creazione di un agente esperto di prodotto con CrewAI.

Piattaforme low-code/no-code

Le piattaforme low-code/no-code con strumenti preconfigurati sono ideali per l'automazione dei flussi di lavoro aziendali e per le implementazioni rapide.

Le piattaforme low-code/no-code sono software proprietari.

Creatio

Creatio consente ai team aziendali di creare agenti di intelligenza artificiale senza risorse di sviluppo, concentrandosi su vendite, marketing e automazione dei servizi.

Funzionalità di AI Agent Builder: Gli agenti AI di Creatio gestiscono le interazioni con i clienti, automatizzano i processi e analizzano i dati. La piattaforma utilizza modelli predefiniti per scenari comuni, ad esempio la qualificazione dei lead, le risposte al servizio clienti e l'elaborazione degli ordini, che è possibile personalizzare tramite configurazione visiva anziché tramite codice.

Il generatore di agenti si integra direttamente con i dati CRM di Creatio. Un agente basato sull'intelligenza artificiale può accedere alla cronologia dei clienti, recuperare informazioni sugli ordini, verificare lo stato delle scorte e attivare flussi di lavoro, il tutto dalla stessa piattaforma in cui risiedono i dati aziendali.

Automazione del flusso di lavoro: il designer di processi drag-and-drop consente di creare flussi di lavoro a più fasi. Collega gli agenti AI ai processi aziendali: quando un lead soddisfa determinati criteri, l'agente lo qualifica automaticamente, lo assegna ai rappresentanti di vendita e pianifica i follow-up.

Vertex AI Builder

Un generatore di agenti senza codice per casi d'uso aziendali che consente di creare modelli di risposta. Supporta l'integrazione con framework open source come LangChain. Un limite è rappresentato dalla complessità dell'API Vertex, dall'autenticazione agli endpoint.

Intelligenza artificiale a fascio

Microsoft Copilot Studio Agent Builder

Un generatore di agenti AI low-code per ambienti SaaS che offre oltre 1.200 connettori dati. Ideale per:

• Automatizzare attività come l'invio di notifiche.
• Creazione di chatbot interni.
• Oppure, operazioni aziendali come la gestione degli ordini

La piattaforma ha introdotto Agent Builder nel 2026, consentendo la creazione di agenti tramite linguaggio naturale: gli sviluppatori descrivono i requisiti e il sistema genera automaticamente i prompt, seleziona gli strumenti, configura i subagenti e definisce le competenze. ¹ La piattaforma ha aggiunto funzionalità di intervento umano tramite un'azione di "richiesta di informazioni" che mette in pausa i flussi degli agenti per raccogliere dettagli dai revisori designati tramite Outlook, quindi riprende l'esecuzione utilizzando le loro risposte come parametri dinamici.

Studio dell'agente Lyzr

Può essere utilizzato da sviluppatori, aziende e utenti aziendali. È modulare e utile per la prototipazione . Ideale per automatizzare i flussi di lavoro in ambito finanziario, risorse umane, supply chain e customer experience.

planare

Offre temi, layout e componenti predefiniti senza necessità di programmazione per la creazione di agenti. Ideale per automatizzare i flussi di lavoro in ambito vendite sul campo, ispezioni, ordini di lavoro, inventario, CRM, dashboard e portali.

Costruttore di agenti AI per postini

Ideale per la prototipazione e la creazione di agenti di intelligenza artificiale in un ambiente collaborativo. Offre strumenti come il client Postman, Collection Runner e Postman Flows per testare risposte, prompt e input di LLM.

Generatore di agenti UiPath

Uno strumento di sviluppo di agenti low-code che fa parte di UiPath Studio.

Corda

Un generatore di agenti AI che consente agli utenti di creare agenti specifici per determinate attività senza bisogno di programmazione. Gli agenti vengono creati utilizzando modelli predefiniti e un'interfaccia visiva drag-and-drop. Si connette con strumenti come SharePoint, Salesforce e API interne per automatizzare i flussi di lavoro. La privacy dei dati è garantita da standard di conformità di livello enterprise e gli agenti possono essere eseguiti sia in ambienti cloud che on-premise.

Intelligenza artificiale per la rilevanza

Ideale per i team operativi che desiderano creare agenti di intelligenza artificiale per la gestione degli incidenti senza dover ricorrere a risorse di sviluppo. Non è richiesto alcun background tecnico.

Lindy

È specializzata nell'automazione di diverse operazioni commerciali, tra cui la gestione della documentazione medica, il servizio clienti, le risorse umane e le vendite. Con Lindy, è possibile creare un "agente personalizzato" per ogni attività, integrarlo con strumenti come Gmail o Slack e osservarne il funzionamento automatico tramite trigger.

IA del muratore

Un sistema di intelligenza artificiale autonomo per la creazione di agenti che automatizzano i Centri Operativi di Sicurezza (SOC). Può migliorare diverse attività dei SOC, come la gestione degli avvisi, la risposta agli incidenti e l'analisi delle minacce. Consente ai SOC di creare flussi di lavoro multi-tasking, simili ai playbook SOAR .

Vonage AI Studio

Il generatore di agenti visivi di Vonage AI Studio consente di creare flussi di progettazione automatizzati per chatbot o assistenti vocali su canali di messaggistica e vocali senza dover scrivere codice.

Trilex AI

Un generatore di agenti senza codice che consente ad agenti autocoscienti di lavorare insieme come un team. È focalizzato sull'interfaccia e non è pronto per l'uso aziendale.

Framework open source

I framework basati su agenti sono generalmente più adatti a progetti complessi, guidati dall'intelligenza artificiale e che si estendono su diversi ambienti di sviluppo, richiedendo personalizzazione e programmazione. Alcuni ( ad esempio, Crew AI, AutoGen ) offrono anche funzionalità low-code.

LangGraph è un software proprietario, ma fornisce una libreria open-source per lo sviluppo di agenti.

LangGraph

LangGraph 1.0 è utilizzato da aziende come Uber, LinkedIn e Klarna per i loro carichi di lavoro in produzione. ² Funge da framework di orchestrazione di basso livello per la creazione di flussi di lavoro di agenti durevoli e con stato, con persistenza automatica dello stato: se un server si riavvia durante una conversazione, i flussi di lavoro riprendono esattamente da dove si erano interrotti. Il framework fornisce un supporto API di prim'ordine per i modelli di intervento umano, consentendo agli agenti di sospendere l'esecuzione per la revisione, la modifica o l'approvazione umana.

LangGraph offre un maggiore controllo ed è particolarmente adatto a flussi di lavoro complessi basati su agenti, soprattutto quando si utilizza la generazione aumentata tramite recupero (RAG) o si orchestrano attività di intelligenza artificiale attraverso API o database esterni.

LangGraph ha introdotto integrazioni sandbox modulari, tra cui langchain-modal, langchain-daytona e langchain-runloop, per ambienti di esecuzione del codice sicuri. ³ Il framework ha aggiunto profili modello che espongono funzionalità e capacità supportate tramite un attributo .profile, consentendo un processo decisionale più consapevole del contesto. La sintesi della cronologia delle conversazioni avviene ora nel nodo modello tramite eventi wrap_model_call, mantenendo l'intera cronologia dei messaggi nello stato del grafo per un conteggio dei token più accurato.

Integrazione con LangChain: LangChain v1.1.0 ora sfrutta il runtime di LangGraph per abilitare flussi di lavoro con agenti ramificati, con memoria abilitata e persistenti, con oltre 100 integrazioni plug-and-play tramite astrazioni standardizzate, supporto middleware e osservabilità OpenTelemetry. ⁴

AutoGen / Microsoft Framework dell'agente

AutoGen è entrato in modalità di manutenzione nell'ottobre 2025 ed è stato integrato in Semantic Kernel come parte del nuovo Agent Framework Microsoft . AutoGen rimane disponibile e riceverà correzioni di bug critici e patch di sicurezza, ma nessuna nuova funzionalità. ⁵ Gli sviluppatori dovrebbero migrare al framework dell'agente Microsoft per le funzionalità future.

Caratteristiche principali:

• Flussi di lavoro multi-agente con stato durevole e condivisione del contesto persistente tra attività di lunga durata
• Supporto per standard aperti, tra cui Model Context Protocol (MCP), messaggistica Agent-to-Agent (A2A) e integrazione OpenAPI per la portabilità tra runtime diversi.
• Misure di sicurezza integrate per l'IA responsabile : Aderenza ai compiti (mantiene gli agenti allineati ai compiti), Rilevamento di dati personali (avvisa quando gli agenti accedono a dati sensibili) e Protezione dai prompt (protegge dall'iniezione di prompt).
• Supporto multilingua per Python e .NET con architettura asincrona e basata sugli eventi.

Implementazione aziendale: il framework supporta la sperimentazione locale con l'implementazione su Foundry Agent Service di AI Foundry, che fornisce orchestrazione del flusso di lavoro multi-agente, gestione degli errori, tentativi e ripristino su larga scala. Organizzazioni come KPMG lo utilizzano per connettere agenti specializzati ai dati aziendali, mantenendo al contempo la conformità normativa. ⁶

CrewAI

Uno degli strumenti più semplici da usare per iniziare, che offre modelli di agenti predefiniti ( ad esempio, agente per la preparazione delle riunioni ) e una curva di apprendimento minima con opzioni senza codice.

CrewAI si distingue come un framework multi-agente snello, autonomo e ad alte prestazioni, completamente indipendente da LangChain, che offre un'esecuzione più rapida e minori requisiti di risorse. ⁷

Il framework offre ora due approcci complementari: CrewAI Crews per agenti di intelligenza artificiale autonomi e collaborativi e CrewAI Flows per un controllo granulare e basato sugli eventi sull'orchestrazione delle attività, supportando sia Crews in modo nativo che chiamate LLM singole per un'esecuzione precisa. ⁸

Ultimo aggiornamento: CrewAI ha introdotto output strutturati con supporto response_format per tutti i provider LLM, consentendo risposte JSON coerenti. ⁹ Il framework ha aggiunto utilità di esecuzione di attività da agente ad agente (A2A), consentendo agli agenti di delegare dinamicamente le attività in flussi di lavoro strutturati, funzionalità di gestione di file multimodali e ordinamento degli eventi tramite gerarchie padre-figlio, garantendo un'esecuzione deterministica del flusso di lavoro. ¹⁰ Le funzionalità Enterprise includono l'autenticazione SSO di Keycloak e un archivio file migliorato con cache di memoria di fallback.

Il compromesso consiste nel fatto che può essere più difficile adattare dinamicamente i ruoli o delegare compiti ad altri agenti durante il flusso di lavoro, poiché l'approccio Crews di CrewAI utilizza ruoli e compiti predefiniti, che sono rigidi. I flussi offrono maggiore flessibilità per modelli di orchestrazione complessi.

OpenAI Sciame

Si tratta di una soluzione leggera, ancora in fase sperimentale e non ancora "pronta per la produzione". Il documento OpenAI descrive esplicitamente Swarm come un framework didattico e un manuale per esplorare modelli multi-agente, piuttosto che come un prodotto ufficiale, e non verrà mantenuto per l'uso in produzione. ¹¹

Stato 2026: OpenAI Swarm rimane in fase sperimentale a febbraio 2026, senza una data di rilascio annunciata per la produzione. Non fornisce soluzioni pronte all'uso per ogni caso d'uso, ma consente agli sviluppatori di creare e personalizzare aspetti come l'orchestrazione del flusso di lavoro e le interazioni tra agenti tramite funzioni di "passaggio di consegne" leggere. È adatto per la prototipazione e la verifica di idee, ed è più indicato per casi d'uso semplici o per coloro che desiderano integrare processi agentici in una pipeline LLM esistente.

Limite principale: Swarm è un sistema completamente stateless che tratta ogni nuova attività come una tabula rasa, senza alcuna memoria delle interazioni precedenti. Se da un lato questo offre prevedibilità e semplifica il debug, dall'altro compromette l'adattabilità a lungo termine. ¹²

Cammello

Un framework low-code per agenti multi-ruolo che consente agli agenti IA di comunicare. Ideale per l'automazione dei flussi di lavoro e la generazione di dati sintetici. Offre oltre 20 integrazioni con piattaforme di modellazione.

ChatDev

Include agenti di intelligenza artificiale (come progettisti, sviluppatori, tester e documentaristi) che interagiscono e collaborano per portare a termine compiti complessi. ChatDev fornisce un visualizzatore basato su browser per studiare le interazioni di ciascun agente all'interno del suo ruolo e del suo ambiente.

Pydantic AI

Un framework per agenti Python non richiede l'apprendimento di un nuovo linguaggio specifico di dominio. Utile per la gestione di dati strutturati e la prototipazione. Si integra con strumenti di logging come LogFire per la visualizzazione dei dati in tempo reale.

Agente Zero

Un framework per agenti AI autonomi ospitato su GitHub. Può essere utilizzato per la generazione di app full-stack, la programmazione e il RAG (Response, Aggregation, and Generation). Interagisce con vari strumenti e API tramite comandi in linguaggio naturale.

Agenti automatici

Un framework leggero per la creazione di pipeline e app di intelligenza artificiale basate su agenti. A differenza di framework come AutoGen e Crew AI, che utilizzano astrazioni di alto livello, Atomic Agents adotta un approccio modulare di basso livello. Questo offre agli sviluppatori il controllo diretto su componenti come la gestione degli input, l'integrazione degli strumenti e la gestione della memoria, rendendo ogni agente più controllabile.

Struttura di supporto per agenti delle api

Un toolkit no-code open-source sviluppato da IBM Research. Implementato in TypeScript e Python. Offre esecuzione di codice in ambiente sandbox per la sicurezza, gestione flessibile della memoria per ottimizzare l'utilizzo dei token (in particolare per modelli come Llama 3.1) e controlli del flusso di lavoro, che consentono ramificazioni complesse, sospensione/ripresa dello stato e gestione degli errori senza interruzioni.

Che cosa sono gli agenti?

Il termine "agente" può essere definito in diversi modi:

1. L'intelligenza artificiale tradizionale definisce gli agenti come sistemi in grado di percepire il proprio ambiente e di agire su di esso .
2. Alcune società di analisi definiscono gli agenti come sistemi completamente autonomi che operano in modo indipendente per lunghi periodi, utilizzando strumenti come funzioni o API per interagire con il loro ambiente e prendere decisioni basate sul contesto e sugli obiettivi. ¹³
3. Altri usano il termine per descrivere implementazioni più prescrittive che seguono flussi di lavoro predefiniti. ¹⁴

Anziché fornire una definizione rigorosa, classifichiamo queste varianti come sistemi agentici, ma operiamo una distinzione architettonica fondamentale tra flussi di lavoro e agenti:

1. I flussi di lavoro sono sistemi in cui i LLM e gli strumenti sono organizzati attraverso percorsi di codice predefiniti.
2. Gli agenti sono sistemi in cui gli LLM sono indipendenti:
   • Gestire i loro processi e l'utilizzo degli strumenti .
   • Decidere quando utilizzare gli strumenti forniti in modo iterativo per raggiungere l'obiettivo primario e determinare
   • Come completare le attività.

Perché utilizzare strumenti per la creazione di agenti di intelligenza artificiale?

Costruire agenti da zero è un compito complesso a causa dei seguenti problemi:

• Affidabilità: concatenare più passaggi di intelligenza artificiale può amplificare le allucinazioni generate dall'IA, soprattutto per le attività che richiedono risultati precisi.
• Capacità di integrazione: diversi casi d'uso richiedono che gli agenti accedano a data store o applicazioni esterne.
• Orchestrazione : gli agenti devono operare al momento giusto e nell'ordine corretto per raggiungere un obiettivo comune, il che richiede una sincronizzazione complessa.
• Gestione dello stato : è complesso garantire che gli agenti tengano traccia dello stato reciproco e che le modifiche allo stato di un agente non interferiscano con quello degli altri.

Gli strumenti di creazione di agenti semplificano questo processo, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica dell'applicazione, anziché dover affrontare complicazioni legate all'IA, all'integrazione di strumenti, all'orchestrazione e così via.

Gli sviluppatori mettono a disposizione i componenti necessari per creare agenti di intelligenza artificiale più affidabili e performanti, tra cui:

• Framework che definiscono una specializzazione ( ad esempio, la gestione dei flussi di lavoro ) del modello di intelligenza artificiale agentiva .
• Modelli di dati che contribuiscono ad aumentare la probabilità che un modello di intelligenza artificiale generi risultati esatti, riducendo le allucinazioni.
• Archivi di dati che consentono l'accesso a dati esterni, database SQL e NoSQL per l'archiviazione e l'interrogazione dei dati.
• Strumenti di orchestrazione integrati ( ad esempio protocolli di comunicazione, ecc .) che coordinano più agenti.
• Componenti di gestione dello stato che consentono agli agenti di ricordare le interazioni passate e di adattare il proprio comportamento in ambienti dinamici.

Per saperne di più

Se siete interessati all'infrastruttura che alimenta l'IA agentiva web-competente, ecco i nostri benchmark più recenti:

• Browser remoti: come l'infrastruttura del browser consente agli agenti di interagire con il web in modo sicuro .
• Benchmark del browser MCP: i migliori server MCP per utilizzo degli strumenti e accesso web .

Tutorial sulla creazione di un agente CrewAI

In questo tutorial pratico, creeremo un agente di intelligenza artificiale con CrewAI per consigliare laptop adatti alle esigenze specifiche di un CTO.

Scenario : Consigliare i 3 migliori laptop per un Direttore Tecnico (CTO) che lavora principalmente con la posta elettronica e si occupa intensamente dello sviluppo di software basato su Python.

Installazione

Iniziamo installando le librerie necessarie:

Perché abbiamo bisogno dell'API OpenAI?

CrewAI utilizza un LLM, come i modelli GPT di OpenAI, per alimentare il ragionamento e le risposte dell'agente. L'agente interpreta i compiti e genera output, richiedendo una chiave API di OpenAI.

Nota: la chiave API è necessaria per accedere a modelli come OpenAI. CrewAI può funzionare anche con modelli open-source, come Llama 3.

Definizione dell'agente

Creeremo un agente esperto di prodotto : un assistente IA con una profonda conoscenza dei prodotti tecnologici. Poiché il nostro scenario prevede il supporto a un utente tecnico (un CTO), abbiamo bisogno di un agente con una solida conoscenza del prodotto e spiccate capacità analitiche.

CrewAI definisce un agente in base alla sua relazione con i compiti . Per ogni agente, dobbiamo chiarirne il ruolo , l'obiettivo , la storia e gli strumenti che può utilizzare:

• Ruolo: L'area di competenza che l'agente rappresenta; in questo caso, un esperto di prodotto con competenze tecnologiche avanzate.
• Obiettivo: un obiettivo chiaro e specifico per l'agente.
• Antefatto: Conferisce all'agente carattere, profondità e conoscenza del settore.

Definizione del compito

In questa parte, assegniamo all'agente il compito di consigliare al CTO tre computer portatili adatti, indicandone il prezzo e fornendo una breve descrizione di una frase per ciascuno.

CrewAI gestisce il ragionamento e la formattazione in base ai vincoli specificati, come indicato nei parametri description , expected_output e agent .

• Descrizione : Spiega cosa deve fare l'agente.
• expected_output : definisce la struttura dell'output; ciò garantisce chiarezza e qualità.
• agente : Assegna il compito all'agente che abbiamo creato.

Creazione del team e gestione del flusso di lavoro

In seguito, creiamo l'equipaggio , un sistema in cui vengono creati degli agenti, a cui vengono assegnati dei compiti e che interagiscono per raggiungere i loro obiettivi.

CrewAI in azione: output dell'esecuzione dell'agente

Una volta chiamato il metodo crew.kickoff() , CrewAI esegue l'attività utilizzando l'agente definito. Di seguito è riportato un esempio di output dal terminale, che mostra come l'attività viene assegnata, eseguita e la risposta finale restituita dall'agente Product Expert:

L'agente fornisce quindi il suo output nel modo seguente:

Questo risultato mostra come un agente, se opportunamente definito, possa fornire risposte strutturate, pertinenti e di alta qualità da integrare in strumenti o flussi di lavoro reali.

Cosa rende diversi i costruttori di agenti AI?

La scelta tra i vari strumenti per la creazione di agenti AI non significa trovare lo strumento "migliore" in assoluto, ma piuttosto trovare il compromesso architetturale più adatto alle competenze del team e alle esigenze del progetto. Ecco cosa distingue realmente queste piattaforme.

Controllo contro comodità

Le piattaforme low-code (come Copilot Studio e Beam AI) consentono di creare agenti tramite trascinamento e rilascio dei componenti. Non è richiesta alcuna programmazione. La piattaforma gestisce automaticamente l'orchestrazione, la gestione dello stato e la gestione degli errori.

Il vantaggio: i team non tecnici possono creare agenti funzionanti in poche ore. Perfetto per i flussi di lavoro aziendali standard come l'elaborazione degli ordini, l'instradamento del servizio clienti o l'automazione dell'inserimento dati.

Il limite: non è possibile personalizzare la logica di base. Avete bisogno di un nuovo schema di coordinamento o di un'ottimizzazione specifica? Dovete accontentarvi di ciò che offre la piattaforma. Questi strumenti funzionano benissimo finché il vostro caso d'uso non si discosta dai loro modelli predefiniti.

I framework open-source (LangGraph, Atomic Agents) ti offrono il controllo completo. Scrivi il codice che definisce esattamente come gli agenti pensano, si coordinano ed eseguono le azioni.

Il vantaggio: personalizzazione illimitata. Crea qualsiasi schema di coordinamento, ottimizza per i casi limite, implementa cicli di ragionamento personalizzati. La gestione esplicita dello stato di LangGraph funziona per processi complessi a più fasi. Atomic Agents ti consente di controllare la gestione degli input, l'integrazione degli strumenti e la memoria a un livello granulare.

Il limite: richiede una solida competenza di sviluppo e molto tempo. Ciò che richiede ore in una piattaforma low-code, richiede settimane in un framework.

Le soluzioni ibride come CrewAI cercano un compromesso: modelli per un avvio rapido e personalizzazione a livello di codice quando necessario. Tuttavia, la rigida struttura dei ruoli di CrewAI rende difficili le modifiche dinamiche in corso d'opera. Si ottiene uno sviluppo iniziale più semplice a scapito dell'adattabilità.

Per approfondire

• Confronta 20 strumenti di sicurezza LLM e framework open-source
• Confronta oltre 50 strumenti basati sull'intelligenza artificiale

Collegamenti di riferimento

1.

https://blog.langchain.com/january-2026-langchain-newsletter/[/efn_note

2.

LangChain - Changelog | LangGraph 1.0 is now generally available

3.

Changelog - Docs by LangChain

4.

LangChain vs LangGraph: When to Use Each & Migration Tutorial

ClickIT DevOps & Software Development

5.

AutoGen Update · microsoft/autogen · Discussion #7066 · GitHub

6.

Introducing Microsoft Agent Framework | Microsoft Azure Blog

Microsoft Azure Blog

7.

crewai · PyPI

8.

GitHub - crewAIInc/crewAI: Framework for orchestrating role-playing, autonomous AI agents. By fostering collaborative intelligence, CrewAI empowers agents to work together seamlessly, tackling complex tasks. · GitHub

9.

Changelog - CrewAI

Mintlify

10.

Solving Scalability and Management Woes: Integrating CrewAI with an MCP Server · Technical news about AI, coding and all

11.

Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs

12.

🐝What is OpenAI Swarm Framework. Discover OpenAI Swarm, a framework for… | by Tahir | Medium

Medium

13.

AI Agents: What They Are and Their Business Impact | BCG

Boston Consulting Group

14.

AI Agents — Introduction, Workflows and Application | by Sulbha Jain | Medium

Medium

15.

Intro of AI agent, & AI agent projects summary | by Henry Heng LUO | Medium

Medium

Cem Dilmegani

Analista principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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Ricercato da

Sena Sezer

Analista di settore

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Sena è un'analista di settore presso AIMultiple. Ha conseguito la laurea triennale presso l'Università di Bogazici.

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