Un livello di fiducia verificato dal percorso formativo al lavoro.
In tutte le discipline — tech, ingegneria, business, scienze, design — far incontrare persone e ruoli è difficile quando le competenze sono auto-dichiarate. Stiamo costruendo un livello dove le istituzioni possono verificare il lavoro degli studenti, le aziende vedono segnali più chiari e gli studenti portano con sé prove trasferibili in UE. Partiamo dall'Italia.
Connettiamo persone e valori.
Connettiamo persone e valori — evidenze verificate da una parte, opportunità reali dall'altra.
Le persone valgono più di come vengono descritte oggi.
Un CV è la traduzione di un lavoro già fatto — di solito tradotta male. Un profilo LinkedIn è un'autodescrizione ottimizzata per la ricerca. Nessuno dei due ti dice se quella persona può davvero fare il lavoro. Entrambi lasciano viaggiare il bias più di quanto dovrebbe.
Abbiamo costruito InTransparency per rimettere il lavoro davanti alla decisione. Competenze estratte da artefatti reali. Voti letti nel loro sistema originale, normalizzati per gli altri. Verifica opzionale dell'istituzione che conosce. Esiti tracciati fino al segnale che li ha predetti.
Cosa non faremo
- Non fingiamo che una striscia di loghi sia una base clienti. Se è una conversazione, lo diciamo.
- Non leghiamo l'hiring al prestigio. Il senso di misurare le competenze è che la scuola smette di essere il titolo.
- Non vendiamo paura. Niente landing page sulla "talent shortage", niente conto alla rovescia sul costo del cattivo hire per spingere un abbonamento.
- Non sostituiamo il tuo ATS, il tuo HRIS, o il giudizio di chi intervista. Alimentiamo i sistemi che già funzionano, e passiamo la mano dove qualcun altro fa meglio il lavoro.
Perché "InTransparency"
L'opposto dell'hiring opaco non è più regole. È più lavoro visibile. Il nome è una promessa: ciò che si misura si mostra — e ciò che non si mostra non si misura. La società è costruita su questa distinzione.
Come si decide oggi — e cosa proviamo a cambiare
- Competenze auto-dichiarate senza evidenze
- Progetti riassunti in una riga invece di mostrati
- Premia chi sa raccontarsi
- Difficile confrontare candidati tra istituzioni diverse
- Un'assunzione sbagliata costa circa €4.000 — stima di settore
- Progetti verificati dall'istituzione, in qualsiasi formato
- Competenze hard e soft estratte dalle evidenze
- Un profilo che accompagna il CV — non lo sostituisce
- Lavoro che si può guardare, non solo raccontato
- Match spiegabili, con revisione umana possibile
Stesso flusso, da entrambi i lati
Uno studente carica lavoro reale. La nostra AI estrae le competenze con la fonte allegata. Un recruiter apre un Decision Pack che mostra la prova dietro ogni affermazione. Un solo loop, due superfici.
Cosa proviamo a fare
Una piattaforma dove le competenze sono verificate, i match sono spiegati e i requisiti sono più chiari.
Il contesto
- Competenze auto-dichiarate
Senza endorsement opzionale dei docenti, le competenze sono difficili da validare — e questo porta a mismatch da entrambi i lati.
- Match non spiegati
Senza spiegazione del match, i candidati non hanno indicazioni su cosa migliorare e i recruiter non possono verificare le decisioni.
- Requisiti vaghi
Se la descrizione del lavoro è vaga, i candidati non riescono a capire da soli se sono adatti e si candidano a tappeto invece che in modo mirato.
- Feedback che non torna indietro
Senza dati che tornano all'università, i percorsi formativi si allontanano da ciò che i datori di lavoro cercano davvero.
Il nostro approccio
- Competenze validate dai docenti
Competenze hard (Python, AutoCAD, Excel) e soft (teamwork, leadership, comunicazione) legate a progetti, corsi e dati accademici.
- Match spiegabili
Ogni match mostra il perché (es. "il tuo progetto Python corrisponde a 3 dei 4 requisiti"). Niente black box; lo studente può chiedere una revisione umana.
- Trasparenza bidirezionale
Le aziende esprimono requisiti chiari. Gli studenti vedono cosa serve davvero. Le istituzioni vedono quali competenze vengono cercate di più.
- Tracciabilità chiara
Lo studente vede chi ha guardato il suo profilo. L'istituzione vede i pattern di assunzione. Pronto per l'Art. 15 GDPR.
La fiducia si costruisce nel tempo. Preferiamo guadagnarla passo per passo invece di prometterla.
La nostra missione
Vorremmo contribuire a un modo europeo di assumere in cui ciò che una persona sa davvero fare sia visibile — verificato dai partner formativi che l'hanno formata. Non al posto del CV, ma accanto al CV.
"Lavoro che parla da solo, percorsi che si possono spiegare, decisioni di assunzione che si possono difendere."
Perché siamo partiti
Nell'assunzione UE c'è un gap: le aziende non trovano facilmente i laureati giusti e i laureati non trovano facilmente ruoli che calzano. Gli strumenti in mezzo — CV, portali, algoritmi opachi — non sono stati pensati per la fiducia.
Pensiamo che la trasparenza aiuti. Quando il lavoro di uno studente è verificato dalla sua università, un recruiter ha qualcosa su cui lavorare oltre alle dichiarazioni. Quando un'azienda esprime requisiti più chiari, lo studente ha più possibilità di trovare il suo posto. Quando i risultati si tracciano, le università vedono il loro impatto.
Siamo partiti da Bergamo. Lo scopo è europeo: vorremmo un continente dove un ingegnere meccanico di Brescia e un data scientist di Berlino possano essere valutati sugli stessi criteri verificabili.
È il livello che stiamo provando a costruire.
A cosa teniamo
Competenze accanto alle storie
Ciò che hai costruito conta insieme a come lo racconti. Un progetto verificato è un'evidenza che chi legge può esaminare.
Accesso invece di filtri
La visibilità non dovrebbe dipendere dalla scuola sulla carta intestata. Vorremmo che il lavoro di ogni studente avesse lo stesso spazio.
Trasparenza invece di opacità
Gli studenti vedono chi guarda il loro lavoro. Le aziende vedono dati verificati. Le istituzioni vedono risultati reali. Nessun algoritmo nascosto.
Evidenze accanto alle parole
Il lavoro validato dai docenti sta accanto al racconto del candidato — insieme funzionano meglio.
Come funziona l'accesso
Vogliamo che il talento sia scopribile prima che commercializzabile
Studenti: gratis, Premium €7/mese o €70/anno
Tutto il portfolio verificato con AI è gratuito. Premium sblocca analisi AI (500 crediti/mese) per progetto, visibilità prioritaria e analytics avanzati.
Partner formativi: Free Core o Premium €39/mese
Free Core: 50 query AI/mese e audit log a 30 giorni. Premium: AI avanzato (5 000 crediti/mese), audit log completo, export CSV, automazioni reminder e report MIM.
Aziende: gratis fino a 5 contatti/mese, poi €89/mese
Esplora liberamente i profili verificati con AI. 5 contatti/mese gratis con email aziendale (2 con email personale). Abbonamento €89/mese o €890/anno quando superi la soglia.
Gli studenti creano il valore. Il portfolio verificato è e resta gratuito. Premium è opzionale, per chi vuole più analisi AI per progetto e visibilità prioritaria.
Università e scuole guidano la verifica. Il Free Core è gratuito (50 query AI/mese, audit log 30 giorni). Premium €39/mese sblocca AI avanzato (5 000 crediti/mese), audit completo e automazioni. Add-on enterprise (white-label, SSO, MIM) a parte.
Le aziende pagano sui risultati. Esplori il pool verificato senza costi. Paghi quando decidi di contattare un candidato — non prima.
Accesso anticipato
Siamo in sviluppo iniziale — il momento migliore per dare forma a ciò che costruiamo
Gli studenti vengono valutati su lavoro che parla da solo. Le aziende ottengono segnali verificabili. Né l'uno né l'altro sostituisce l'altro — insieme rendono più chiaro il processo.
Definizione del prodotto
Testo conforme alla descrizione richiesta per il Registro speciale delle startup innovative (Camera di Commercio).
InTransparency è una piattaforma digitale B2B2C di Academic Talent Intelligence per il matching tra studenti e laureati di università, ITS Academy e scuole superiori e aziende italiane e internazionali, disponibile sia come applicazione web standalone sia come plugin integrabile nei portali accademici e scolastici. Questo prodotto è innovativo in quanto consente di sostituire il tradizionale curriculum vitae con portfolio verificati di progetti accademici reali, quali tesi, paper, elaborati e presentazioni, permettendo alle aziende di valutare competenze dimostrate anziché meramente dichiarate, riducendo il numero di colloqui necessari e i costi del processo di selezione, nonché introducendo meccanismi di trasparenza salariale nelle offerte di lavoro in Italia e all’estero. Inoltre, questo software è altamente tecnologico in quanto utilizza algoritmi di Natural Language Processing e Computer Vision per l’analisi automatica dei progetti accademici, un motore di intelligenza artificiale per il matching tra candidato e posizione con sistemi di explainable scoring, un sistema di audit log conforme ai principi di tracciabilità e controllo previsti dalla normativa europea sull’intelligenza artificiale, e un’architettura API-first integrabile con i principali sistemi informativi universitari, scolastici e aziendali.
Partecipa
Siamo ancora agli inizi. Se ti risuona, il tuo feedback avrà un impatto sproporzionato su ciò che costruiamo.
Per le aziende: Esplora talenti verificati con AI, paghi solo per i contatti