L’attesa è finita: Lumilinks è il vincitore della Snowflake Startup Challenge 2025

Otto mesi. Più di mille candidature da più di cento Paesi. Dieci semifinalisti. Tre finalisti. Sette minuti di attesa infinita mentre i giudici deliberavano. Infine, un vincitore: siamo felicissimi di annunciare che Lumilinks è il vincitore della Snowflake Startup Challenge 2025!

I giudici si sono concentrati sul potenziale di diversi aspetti della strategia di prodotto e aziendale di Lumilinks, tra cui il focus sulla risoluzione dei problemi degli utenti aziendali e il trovare un impatto sulle aziende più convenzionali, come le aziende di servizi pubblici e di logistica, che secondo alcuni sono scettiche nei confronti dell’AI e meno tecnologiche nei loro investimenti.

“La visione di Snowflake è sempre stata quella di democratizzare l’accesso ai dati; Snowflake è il luogo in cui i dati fanno di più”, ha affermato Denise Persson, CMO di Snowflake e giudice della Startup Challenge. “E quello che fa Lumilinks è offrire l’accesso ai dati e all’AI a organizzazioni che normalmente non sarebbero in grado di fare tutto da sole.”

Illuminare i link mancanti nei tuoi dati

Con sede a Londra, Lumilinks crea applicazioni AI “pronte per il mercato” su Snowflake, tra cui la sua app di punta FleetSense AI che aiuta le flotte commerciali a mantenere i veicoli in strada attraverso l’analisi predittiva. Invece di limitarsi a identificare i problemi, tuttavia, Lumilinks sviluppa app per affrontare uno specifico problema aziendale e produrre valore tangibile. 

“I dati e le applicazioni non riguardano il pubblico tecnico, ma l’utente aziendale”, ha affermato Gary Cole, CEO e cofondatore di Lumilinks. “Il nostro obiettivo è trovare un utente aziendale con un problema e risolverlo”, ottenendo al contempo un impatto aziendale e un ROI misurabile.

È una lezione che l’azienda ha imparato fin dall’inizio e che il suo management ha integrato nella strategia in tre parti di Lumilinks:

• Creare valore aziendale tangibile dai dati

• Automatizzare l’erogazione di questo valore utilizzando Snowflake e il suo stack completo di strumenti

• Scalare queste automazioni nel Marketplace Snowflake perché possano raggiungere un pubblico più ampio senza overhead aggiuntivi dal lato di Lumilinks

FleetSense AI, una Snowflake Native App, è il risultato diretto di questa strategia. Sviluppata in collaborazione con diversi grandi fornitori di servizi pubblici e logistica nel Regno Unito, FleetSense AI risolve un problema comune che affligge qualsiasi azienda con una flotta commerciale: il tempo che i veicoli trascorrono fuori dalla strada. Per queste organizzazioni, ogni giorno che un veicolo non circola influisce sui loro profitti.

Per risolvere questo problema, “abbiamo creato algoritmi ML e AI che prevedono i guasti di parti dei veicoli, che vengono eseguiti in modo nativo in Snowflake e utilizzano dati telematici e dati storici delle riparazioni per aiutare gli utenti aziendali a mantenere i veicoli su strada con manutenzione preventiva”, ha affermato Seb Bennett, Data Science Lead di Lumilinks. Lumilinks utilizza Snowflake Cortex, Document AI, Secure Data Sharing, Snowpark Container Services e UDF e, naturalmente, Snowflake Native App Framework. 

In media, i clienti FleetSense AI registrano una riduzione del 30% del tempo impiegato dai veicoli fuoristrada, “un impatto a sette cifre”, secondo Bennett.

È importante sottolineare che l’AI FleetSense riunisce responsabili della flotta, operatori dei veicoli, team di approvvigionamento, team finanziari e dirigenti di livello C, ciascuno dei quali ha bisogno di risultati diversi dagli stessi dati, un’attività che i tradizionali sistemi di gestione della flotta non sono in grado di fornire facilmente. Ciò significa anche che Lumilinks deve creare applicazioni ad alto impatto, facili da adottare per gli utenti aziendali e che gli sforzi compiuti dal cliente nel campo dell’AI stanno dando i loro frutti. 

“Tutti vogliono dimostrare di investire nell’AI, e a volte è davvero difficile farlo”, ha affermato Cole. “Ogni progetto Lumilinks include un report di valore che mostra al cliente: questo è quello che avete investito, questo è ciò che crediamo possiate realizzare, e questo è ciò che state ottenendo, e lo teniamo aggiornato.”

Scalabilità e flessibilità sono anche parte della ricetta. Con Snowflake come base per FleetSense AI, Lumilinks è stata in grado di attingere agli stessi dati e sviluppare due app AI correlate entro sei mesi: Smart Insights, che fornisce agli utenti di livello C e dirigenziale dashboard BI e reporting live in modo nativo in Streamlit, e Smart Repair, per aiutare ingegneri e responsabili dell’assistenza/manutenzione a prenotare le riparazioni con gli interlocutori giusti al prezzo giusto. 

La stessa adattabilità e disponibilità ad affrontare una nuova sfida è alla base della prossima offerta di Lumilinks, un’app per entità e qualità dei dati “che sarà la nostra prima app self-service nel Marketplace Snowflake”, afferma Cole. “Questo è un altro settore multimiliardario in cui siamo riusciti a entrare perché abbiamo clienti, stiamo risolvendo il problema e poi lavoriamo con loro per dire ‘Come possiamo scalare tutto questo?’”

Secondo e terzo classificato: DeepTempo e Winning Variant

DeepTempo e Winning Variant hanno fatto bella mostra di sé nel finale, e ciascuna sarà presa in considerazione per un investimento potenziale fino a 250.000 dollari da Snowflake. 

DeepTempo è focalizzata sull’applicazione dell’AI per rafforzare le difese dalle minacce informatiche in evoluzione. La sua Snowflake Native App, Tempo, utilizza i Log Language Model (LogLM) di DeepTempo per risolvere i problemi di sicurezza dei clienti e ridurre i costi riducendo il volume dei log grezzi inviati a valle ai SIEM. Tempo aiuta i clienti a identificare gli incidenti di sicurezza e ad analizzarne l’ambito e la gravità; i LogLM aiutano a migliorare l’accuratezza e la capacità di adattarsi ai nuovi ambienti esposti a nuove distribuzioni di dati. L’app è stata pre-addestrata utilizzando enormi quantità di log di sicurezza ed è particolarmente focalizzata sullo schema degli eventi, compreso il tempo relativo e assoluto.

Winning Variant offre una piattaforma di sperimentazione nativa Snowflake come Snowflake Native App, consentendo ai clienti di eseguire esperimenti innovativi direttamente all’interno dell’AI Data Cloud. Sperimentare con nuove funzionalità, pipeline e design dei prodotti è fondamentale per mantenere l’agilità e tenere il passo con le mutevoli preferenze dei clienti e tendenze del mercato. Con l’app Native Split Testing di Winning Variant, i team possono distribuire e gestire esperimenti utilizzando i dati disponibili in Snowflake in tempo reale, senza dover accedere a una piattaforma di terze parti, esfiltrare dati sensibili di conversione o creare pipeline di dati complesse per ottenere i dati di cui hanno bisogno.

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