Riferimento

Glossario stealth startup + AI.

40 termini chiave del mondo stealth e AI applicata, definiti in italiano.

01

Stealth startup

Una nuova azienda che sceglie deliberatamente di non comunicare pubblicamente prodotto, posizionamento e team finché non raggiunge una soglia interna di maturità. Termine di origine aviation.

02

Stealth mode

Lo stato operativo di un’azienda in fase silenziosa. Sui profili LinkedIn è anche un’etichetta usata dai founder per segnalare lavoro su nuovo progetto senza dichiarare i dettagli.

03

MVP (Minimum Viable Product)

La prima versione del prodotto sufficiente a dimostrare la tesi del founder. In stealth è quasi sempre distribuito a un gruppo ristretto di utenti pilota.

04

Pre-seed

Lo stadio di raccolta capitale che precede il seed round. Tipicamente 50K-500K euro, da family office, business angel, micro-fondi.

05

Seed round

Primo round istituzionale significativo. Tipicamente 500K-3M euro, guidato da fondi seed specializzati.

06

Series A

Round successivo al seed, usato per scalare il prodotto già validato. Tipicamente 3M-15M euro in Europa.

07

Traction

L’evidenza misurabile che il prodotto funziona sul mercato. Tipicamente espressa in MRR, utenti attivi, retention.

08

Pivot

Il cambio sostanziale di direzione strategica di una startup. In stealth il pivot è economicamente meno costoso perché non c’è ancora un’aspettativa pubblica da gestire.

09

Founder-market fit

Il grado di affinità tra il founder e il mercato che vuole servire. Si misura con esperienza pregressa, network, comprensione delle dinamiche di settore.

10

Product-market fit

Il momento in cui il prodotto risponde a un bisogno di mercato in modo difendibile. Spesso si riconosce dal crescere spontaneo della domanda.

11

Runway

Il numero di mesi di vita operativa restanti a parità di burn rate attuale. La metrica più importante in qualunque fase pre-profittabilità.

12

Burn rate

Il consumo mensile di capitale di una startup. Si distingue tra burn gross (uscite) e burn net (uscite meno entrate).

13

Bootstrap

Modello di finanziamento basato su risorse proprie e ricavi del prodotto, senza capitale esterno. Alcuni stealth bootstrap mantengono il silenzio per anni.

14

Accelerator (acceleratore)

Programma di durata definita (3-6 mesi) che offre formazione, capitale iniziale e network in cambio di equity. Esempi: Y Combinator, Techstars, Nana Bianca.

15

Incubator (incubatore)

Programma di lungo termine che offre spazi, mentorship e infrastruttura a startup early stage. Più lento ma meno intenso di un accelerator.

16

Venture capital (VC)

Fondo di investimento specializzato in startup ad alta crescita, in cambio di partecipazioni significative. Investe seed o serie successive.

17

Business angel

Investitore privato che usa capitale proprio per investire in startup, spesso early stage. In Italia spesso anche advisor operativo.

18

Term sheet

Documento non vincolante che fissa le condizioni principali di un investimento. Anticipa il contratto definitivo.

19

Cap table

La tabella che riassume la struttura di proprietà di una startup. Mostra chi possiede cosa, in quale forma di azioni, e quale percentuale.

20

ESOP (Employee Stock Option Plan)

Piano di stock option per dipendenti. In Italia disciplinato anche dalla normativa startup innovativa con vantaggi fiscali specifici.

21

Exit stealth

Il momento e la sequenza con cui una stealth startup passa alla comunicazione pubblica. Vedi la pagina come uscire dalla fase stealth.

22

Demo day

Evento pubblico in cui le startup di un acceleratore presentano il prodotto a investitori, partner, stampa. Spesso il primo segnale pubblico per una stealth in acceleratore.

23

Launch

Il momento del lancio commerciale pubblico. Per una stealth è il punto di arrivo di una sequenza di transizione coordinata, non un singolo evento.

24

GTM (Go-To-Market)

La strategia con cui un prodotto viene portato sul mercato. Include canali di acquisizione, prezzo, posizionamento, pricing, vendita.

25

ICP (Ideal Customer Profile)

La descrizione del cliente ideale per il prodotto. Identifica settore, dimensione, ruoli decisionali, segnali di acquisto.

26

CAC (Customer Acquisition Cost)

Il costo per acquisire un nuovo cliente, calcolato sommando spese marketing e vendita divise per i nuovi clienti del periodo.

27

LTV (Lifetime Value)

Il valore economico totale stimato di un cliente per la durata del rapporto. Confrontato con CAC misura la salute del modello.

28

MRR (Monthly Recurring Revenue)

Il ricavo ricorrente mensile, tipico dei modelli SaaS. Misura più stabile di una singola fatturazione una tantum.

29

ARR (Annual Recurring Revenue)

Il ricavo ricorrente annuo. Spesso usato per round Series A e successivi come metrica di riferimento.

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Churn

La percentuale di clienti che abbandonano il prodotto in un periodo definito. Indicatore inverso di retention.

31

AI-first

Approccio di prodotto in cui l’intelligenza artificiale è elemento strutturale, non aggiunto in seconda battuta. Diverso da AI-enabled.

32

Foundation model

Modello AI di larga scala (LLM, diffusion model, multimodal) addestrato su dati massivi e usabile come base per applicazioni verticali. Esempi: Claude, GPT, Gemini.

33

Fine-tuning

Il processo di adattamento di un foundation model a un dominio specifico, addestrandolo su dati propri. Costoso ma a volte necessario.

34

RAG (Retrieval Augmented Generation)

Tecnica in cui un modello AI recupera informazioni da una base documentale esterna prima di generare la risposta. Riduce allucinazioni e costi rispetto al fine-tuning.

35

Prompt engineering

La disciplina di formulare istruzioni efficaci per modelli AI. Spesso sottovalutata: la differenza tra un risultato mediocre e uno utile è quasi sempre nel prompt.

36

Agentic AI

Approccio in cui modelli AI agiscono in modo autonomo verso un obiettivo, decidendo strumenti, passaggi intermedi, e risposte. Diverso dall’assistente conversazionale puro.

37

MLOps

Pratica di gestione del ciclo di vita dei modelli AI in produzione: deploy, monitoraggio, ri-addestramento, versionamento.

38

Vector database

Database specializzato per memorizzare e cercare rappresentazioni vettoriali (embedding). Centrale per applicazioni RAG. Esempi: Pinecone, Weaviate, Qdrant.

39

Embedding

Rappresentazione numerica di un testo, immagine o documento, prodotta da un modello AI. Consente di misurare similarità semantica.

40

Inference cost

Il costo per ogni interrogazione di un modello AI in produzione. Variabile chiave nel pricing di prodotti AI. Si misura per token, per chiamata, per minuto.

prossimo passo

Una sessione esplorativa. Un’ora.

Capiamo dove sei, dove vuoi arrivare, e dove l’AI accelera o complica le cose. Poi decidi tu.