Carlo Cigna esperto in energia, commodities e algoritmi, dirigente in eVISO SpA, società COMMOD-TECH, quotata all'EGM, con una infrastruttura di intelligenza artificiale proprietaria che opera nel settore delle materie prime. Laureato in Ingegneria Nucleare con esperienze in real estate e valutazione e progettazione di centrali energetiche rinnovabili e tradizionali, ( Politecnico di Torino - NUCLEAR ENGINEER, ENERGETIC & NUCLEAR ENGINEERING) formato in Disruptive Strategy (HBS Harvard Business School Online - Certificate, Disruptive Strategy with Clayton Christensen), Data Driven Pricing (MIT), Algotrading (Oxford Saïd Business School) e certificato nel 2022 in Quantitative Finance (CQF) . Ha collaborato sin dalle fasi di pre-startup con eVISO individuando e conducendo lo sviluppo tecnico delle applicazioni Commod-Tech di procurement, pricing, billing, services dal 2013-presente, guidandone la scalabilità attraverso ingegneria iterativa agile e refactoring architettonici. In qualità di Direttore Algo Intelligence, ha gestito un team in crescita, formando i migliori talenti. Dal 2020 è consigliere del CDA GD System Srl, azienda di assistenza tecnica nel settore dell'informatica, dove contribuisce al change management e scaling up.
Siti, app, libri e link utili
Harvard Business School Executive Education
Chicago Booth The Executive Finance Program
Liuc Business School Financial Risk Management
Chicago Mercantile Exchange
Euronext
Ice
The European Energy Exchange (EEX)
GME - Gestore dei Mercati Energetici SpA
Counselor Gestalt Bodywork, diploma presso la scuola Counseling FGB
Moon lab società di Formazione per l'impresa
Corso per Negotiation Manager
Federmanager Academy
I libri da scegliere
La formazione in Commod-Tech
Con "Commod-tech" si indica l'innovazione nel settore delle materie prime (commodities) resa possibile dalla trasformazione tecnologica, che può tradursi in nuovi modelli di business, processi o prodotti, ed anche nuovi operatori di mercato. Il mercato delle commodities sta evolvendo rapidamente per rispondere a sfide come l'affidabilità degli approvvigionamenti, la decentralizzazione degli attori e la sostenibilità ambientale e sociale. La volatilità è accresciuta da instabilità geopolitiche. Tuttavia, l'aumento di dati, potenza computazionale e democratizzazione di strumenti come il machine learning rappresentano opportunità. La tecnologia garantisce una riduzione dei costi e una mitigazione dei rischi e spesso ci si ferma qui, ad aspetti rivolti solo al mercato finanziario. Rivolgendo la tecnologia verso il singolo utente o operatore della filiera, possiamo individuare, soddisfare e valorizzare in modo adeguato tutte le parti coinvolte. Digital twin della filiera consentono di comprendere, simulare e operare vari nodi verticali e trasversali di un settore complesso. Nello sviluppo delle Commod-Tech è essenziale l'approccio quantitativo alle sfide, per poi agire attraverso competenze matematiche e digitali di elaborazione dati, automazione sino ad arrivare al data science. È consigliata l'esposizione all'expertise ingegneristica, fisica, finanziaria e normativa su nodi specifici come ad esempio il procurement, il billing, la logistica e il pricing. Per prevenire che questa esposizione ingabbi in dinamiche e assiomi antichi quanto questo settore, accanto alle competenze tecniche, si rivelano vincenti la curiosità e l'empatia verso le esigenze e difficoltà quotidiane dei singoli clienti o operatori della filiera.