Ha iniziato come infermiere di corsia, oggi la sua startup di gestione dati per l’IA vale un miliardo di dollari

SignSplit esce dalla fase stealth con un round seed strategico da 400 milioni di dollari e una valutazione di 1 miliardo. A guidarla Alessandro Monterosso, già cofondatore di PatchAi, startup nata dall’esperienza negli studi clinici e venduta poi nel 2021. Questa volta il mercato è quello dei dati umani prodotti nel mondo reale: persone e istituzioni li mettono a disposizione, le aziende li acquistano e SignSplit gestisce consenso, provenienza, diritti e compensazione.

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SignSplit, società tecnologica costituita nel Delaware, negli Usa, come public benefit corporation solo due anni fa, ha raccolto 400 milioni di dollari in uno strategic seed round, che comprende capitale e un pacchetto pluriennale di risorse strategiche per accelerare costruzione, distribuzione e crescita internazionale della piattaforma e che ha visto la sola partecipazione di W Group, ecosistema fintech e tecnologico globale che serve oltre 40 milioni di utenti. Con l’operazione, tra i più grandi seed round per una startup, SignSplit esce dalla fase di stealth e raggiunge una valutazione di 1 miliardo di dollari.

A guidare la società come co-founder e ceo è Alessandro Monterosso, imprenditore italiano con una prima esperienza nel digital health, che ha fondato la startup insieme al socio Glib Denisov, fondatore, presidente esecutivo e chief product officer della nuova realtà. Prima di occuparsi di dati per l’intelligenza artificiale, Monterosso aveva lavorato nella ricerca clinica e cofondato PatchAi, una startup che utilizzava l’IA per raccogliere e gestire i dati dei pazienti negli studi clinici.

SignSplit, amore a prima vista

La nuova società nasce da un problema simile, ma applicato a un mercato molto più grande, quello dell’economia dei dati. “Nel 2024 Glib mi ha presentato SignSplit come proposta di investimento”, ricorda Monterosso. “L’ho studiata come si studia un investimento – e mi sono subito innamorato del problema, non del deck”. Il problema era che l’IA stava già imparando dai dati prodotti da miliardi di persone, senza però un’infrastruttura che permettesse a quelle stesse persone di partecipare in maniera strutturata all’economia che si stava creando intorno ai loro dati.

La startup consente quindi a persone e istituzioni di partecipare attivamente a questo futuro proteggendo, concedendo in licenza e mettendo a disposizione i propri dati, il proprio lavoro e la propria immagine, il tutto basato su consenso, provenienza certa e termini definiti. SignSplit definisce queste informazioni signed data (dati firmati), alla base della cosiddetta signed-data economy.

“SignSplit”, spiega ancora Monterosso, “offre soluzioni per un mondo in cui il confine tra esperienza umana e tecnologia sta diventando sempre più fluido. Man mano che l’IA si diffonde nel mondo reale, la conoscenza, la creatività, le competenze e l’identità umane saranno sempre più connesse all’evoluzione della tecnologia e alla sua interazione con il mondo che ci circonda”.

L’esperienza negli ospedali

Il percorso di Monterosso verso SignSplit comincia però diversi anni prima. Nato a Scilla, in provincia di Reggio Calabria, classe 1990, infermiere ricercatore di formazione, aveva lavorato nei trial di oncologia pediatrica. E, già nel 2020, aveva osservato direttamente quanto fosse ancora poco digitalizzata la raccolta delle informazioni sui pazienti.

Il problema non riguardava soltanto la tecnologia. La raccolta manuale rendeva più difficile il monitoraggio del paziente a domicilio e limitava il coinvolgimento della persona nello studio. “Lavorando sui trial di oncologia pediatrica”, spiegava Monterosso a Forbes Italia nel 2020, anno in cui è stato anche selezionato tra gli Under 30, “ho notato che la raccolta dei dati avveniva principalmente su carta, per circa il 50% dei casi, e che il coinvolgimento e il dialogo con i pazienti poteva essere ottimizzato”.

Da quell’osservazione nacque PatchAi, fondata nell’agosto 2018. La piattaforma proponeva un assistente virtuale in grado di dialogare con i pazienti e raccogliere in tempo reale i cosiddetti conversational patient reported outcomes. Il prodotto arrivò sul mercato alla fine del 2019 e tra i primi clienti figuravano Novartis e Roche. La startup italiana venne inoltre accelerata da Plug and Play Tech Center nella Silicon Valley.

Nel gennaio 2021 arrivò poi un round da 1,7 milioni di euro, diviso in due tranche guidate da UV Cap e Sfem Italia, veicolo di investimento di Stevanato Group, con il follow-on di Healthware Ventures. PatchAi è stata poi acquisita nel 2021 da Alira Health, ma è in quest’esperienza che si trova uno dei precedenti più importanti per SignSplit: il dato non come semplice informazione, ma come risultato di una relazione tra una persona, un’organizzazione che ne ha bisogno e un insieme di regole che stabiliscono come quel dato può essere raccolto e utilizzato.

Inoltre, è ancora in pista il suo ultimo progetto, Niino, startup italiana che digitalizza la mobilità sanitaria non urgente attraverso una piattaforma che aggrega e coordina operatori specializzati in tutta Italia, rendendo più semplice, efficiente e accessibile la prenotazione di trasporti assistiti.

L’IA ha bisogno del mondo reale

Con SignSplit, Monterosso sposta il problema dall’healthcare all’economia dei dati più in generale. La tesi della società è che la prima fase dell’intelligenza artificiale sia stata costruita soprattutto su informazioni già disponibili in formato digitale: testi, fotografie, video e dataset presenti online. La prossima fase, secondo SignSplit, richiederà invece una quantità crescente di dati prodotti direttamente nel mondo reale. “IA, robotica e sistemi autonomi dovranno comprendere come le persone si muovono, agiscono, lavorano, utilizzano le proprie skill e interagiscono con ambienti, oggetti e altre persone”.

È qui che entra il concetto di real-world human data. Non soltanto immagini o testi già esistenti, quindi, ma movimenti, comportamenti, competenze, interazioni e dati raccolti nel tempo. Una parte particolarmente importante per SignSplit sono, per esempio, i dati longitudinali, cioè informazioni generate dalla stessa persona nel corso di settimane o mesi e nel proprio contesto reale. “In molti casi, il dato di cui un modello ha bisogno non esiste ancora: deve essere generato nel mondo reale, da persone reali, intorno a un’esigenza specifica”, spiega Monterosso.

Il modello prevede che aziende di intelligenza artificiale, robotica, ricerca, media e altre organizzazioni possano definire il tipo di dato o contributo umano di cui hanno bisogno. SignSplit costruisce quindi un Data Pool o un Research Pool attorno alla richiesta, mettendo in relazione l’organizzazione che cerca il dato con le persone o istituzioni in grado di produrlo.

La società gestisce il livello infrastrutturale: consenso, provenienza, condizioni d’uso, accesso e compensazione. “Paga chi ha bisogno del dato o del contributo. Chi contribuisce non paga”, chiarisce Monterosso. Un modello di business quindi principalmente b2b: da un lato ci sono le organizzazioni che hanno bisogno di dati, dall’altro le persone e le istituzioni che possono generarli. “Il contributor quindi non è il nostro cliente: è parte dell’ecosistema e parte del valore che viene creato”.

Non dati già disponibili, ma crearne di nuovi

Il confronto con i tradizionali data provider è uno dei punti su cui Monterosso insiste maggiormente. SignSplit non vuole limitarsi a raccogliere dataset già disponibili. La piattaforma punta a permettere a un’azienda di formulare una richiesta specifica e creare una raccolta che ancora non esiste. Un esempio? Un laboratorio di IA che abbia bisogno non di un milione di immagini generiche, ma di un particolare comportamento osservato da una determinata popolazione per sei mesi. “Attraverso SignSplit puoi chiedere dati che ancora non esistono come dataset: longitudinali, contestuali, provenienti dal mondo reale, legati a determinate skills, comportamenti o caratteristiche”, spiega Monterosso.

In questo scenario SignSplit trasformerebbe la richiesta in un pool, individuerebbe le persone in grado di generare il dato e gestirebbe il processo fino alla compensazione. Per un grande laboratorio di IA, costruire autonomamente una struttura simile significherebbe occuparsi anche di acquisizione dei contributor, pagamenti, gestione del consenso, provenienza, compliance e infrastruttura legale in più giurisdizioni. “Replicare tutto questo internamente significherebbe per un AI lab costruire un business parallelo”, dice Monterosso. “Vogliamo che possano concentrarsi su ciò che sanno fare meglio – costruire IA – e utilizzare SignSplit come infrastruttura per accedere al mondo reale”.

Un mercato sempre più in crescita

La valutazione di un miliardo di SignSplit colpisce ma nemmeno troppo se si pensa al boom dell’IA in questi ultimi anni e la business di addestramento e gestione dati collegato. Monterosso è il primo a confermare che il miliardo non nasce da una valutazione basata sui ricavi attuali, ma sulle aspettative di crescita esponenziale e scalabilità dei modelli. “È il risultato di una negoziazione con un investitore strategico e riflette il valore della tecnologia che abbiamo costruito, la dimensione dell’opportunità e il potenziale di SignSplit di diventare un’infrastruttura globale per il rapporto tra AI e real-world human data”.

C’è infatti da considerare che SignSplit sta crescendo nell’intersezione di tre mega-mercati globali: l’AI data economy e le infrastrutture per i dati di addestramento dell’IA, la proprietà intellettuale digitale (IP-Tech) e, come layer tecnologico abilitante, le infrastrutture decentralizzate e Web3. Un macro-settore convergente che, aggregando la gestione dei diritti digitali e la tokenizzazione degli asset, si inserisce in un ecosistema che, secondo i report di colossi finanziari come Citigroup e Boston Consulting Group, supererà un valore compreso tra i 4.000 e i 9.400 miliardi di dollari entro il 2030.

Inoltre, l’economia dei dati “certificati” sta smettendo di essere un mercato di nicchia per diventare una componente sempre più strutturale. E l’impulso principale viene anche dall’Europa con l’EU AI Act: i fornitori di modelli di IA general-purpose sono soggetti a specifici obblighi di trasparenza sui contenuti utilizzati per l’addestramento e di compliance con la normativa europea sul copyright.

“La componente legale e di data governance è fondamentale per quello che stiamo costruendo”, ammette Monterosso. “Tecnologia, privacy, data governance e architettura legale vengono sviluppate insieme”. Anche la struttura societaria è stata scelta in questa direzione. SignSplit è una public benefit corporation del Delaware. “Abbiamo scelto questa struttura perché volevamo che la missione dell’azienda fosse incorporata nella società stessa”.

Le ambizioni future

L’obiettivo dichiarato per il prossimo decennio è quindi ambizioso. “Vogliamo diventare uno standard infrastrutturale per il rapporto tra esseri umani e sistemi intelligenti”, dice Monterosso. “Se IA, robotica e sistemi autonomi interagiranno sempre di più con la nostra conoscenza, creatività, skill, identità e con i dati che generiamo nel mondo reale, crediamo che debba esistere un’infrastruttura comune che renda quella relazione strutturata, verificabile e capace di riconoscere il valore del contributo umano”.

Per trasformare questa idea in un’infrastruttura utilizzata su scala globale serviranno però clienti, contributor, accordi commerciali e un sistema di governance in grado di funzionare in più mercati.

E i 400 milioni di dollari serviranno proprio ad accelerare lo sviluppo tecnologico e la crescita globale di SignSplit, con un focus importante sui data pools e research pools. “Una parte importante della nostra visione”, conclude Monterosso, “è rendere questa economia accessibile a tutti: permettere potenzialmente a chiunque di partecipare e contribuire nel tempo, non soltanto attraverso dati, ma anche attraverso attività, competenze, contenuti, lavoro e produttività, mantenendo associati a questi contributi provenienza, consenso e terms verificabili”.

L’articolo Ha iniziato come infermiere di corsia, oggi la sua startup di gestione dati per l’IA vale un miliardo di dollari è tratto da Forbes Italia.