Sei righe di Python creano un ObjectType. Altre dodici, un action handler completo di audit trail, policy di permessi, webhook persistenti e identity resolution.
Quello che oggi Palantir Technologies fattura decine di milioni e consegna in diciotto mesi, Mithril lo fa in sei settimane per cliente. Non perché tagliamo gli angoli — ma perché la piattaforma ha già assorbito schema, lineage, migrazioni, identity matching, orchestrazione degli agenti e audit log.
Mithril è una piattaforma Ontology AI-native. Con sei righe di Python crea un ObjectType. Con altre dodici avete un action handler completo di audit trail reale, policy di permessi, webhook persistenti, change-data-capture e identity resolution tra sorgenti differenti.
La discovery diventa configurazione. L'integrazione diventa deployment. La customizzazione diventa un modulo Python. È questa la differenza fra nove mesi di progetto e sei settimane di deployment.
Ogni verticale industriale è un modulo Python. Un ObjectType — Well, Batch, Aircraft, Vessel — è una classe con poche righe che definiscono proprietà, relazioni e azioni eseguibili. La piattaforma genera SQL, strumenti LLM, action handler, audit log e piani di migrazione automaticamente.
L'LLM non scrive SQL: opera su strumenti tipizzati che agiscono sugli ObjectType. Le allucinazioni vengono intercettate a livello di tipo, prima ancora di toccare i dati. Il ragionamento è ancorato a una struttura dichiarata, non al pattern matching del prompt.
L'agente AI propone un rimedio. Un operatore approva. Il database viene aggiornato. Nessun write reale raggiunge un sistema di registrazione senza una firma umana esplicita. Agentico per design, mai autonomo.
Stesso motore, poche centinaia di righe Python ciascuno. Ogni verticale modella la realtà operativa del suo teatro fino all'asset, all'obbligazione regolatoria e alla dipendenza. Aggiungerne un settimo richiede giorni — non trimestri.
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61.4°N · 1.8°E · Mare del Nord
Ventuno ObjectType modellati su fascicoli regolatori reali. Integrità pozzi, manutenzione, HSE, logistica equipaggi su piattaforme upstream e offshore.
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47.5°N · 7.5°E · Basilea
Conformità nativa al 21 CFR Part 11 (FDA). Batch record, checkpoint qualità, provenance della supply chain e obbligazioni GMP modellati come entità di prima classe.
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22.7°S · 117.8°E · Pilbara
Standard JORC (Joint Ore Reserves Committee) integrati nell'ontology. Modelli di giacimento, sequenze di estrazione, obblighi ambientali e supply chain downstream.
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34.9°N · 117.8°W · Edwards AFB
Mappata su NAMP — Naval Aviation Maintenance Program, la direttiva guida della U.S. Navy e dei Marines per la manutenzione aeronautica. Readiness, parts traceability, airworthiness.
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40.4°N · 3.7°W · Iberian Grid
Conformi NERC CIP — North American Electric Reliability Corporation Critical Infrastructure Protection. Asset di generazione, topologia di rete, dispacciamento, esposizione regolatoria.
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1.2°N · 103.8°E · Stretto di Singapore
Sotto SOLAS — Safety of Life at Sea. Stato vessel, route plans, port calls, cargo manifests, termini di noleggio ed esposizione regolatoria su flotta, viaggio e carico.
Un agente AI riceve un brief operativo del lunedì mattina, individua una non conformità aperta, propone un rimedio, un operatore approva, il database viene aggiornato. Tutto tipizzato, tutto auditato, tutto reproducibile.
La stessa procedura che, in un'implementazione consulenziale tradizionale, richiederebbe settimane di scoping, integrazione di dati e workflow custom — Mithril la esegue end-to-end, dalla query alla scrittura firmata sul sistema di registrazione, in meno di un minuto.
Prendete i deal chiusi l'anno scorso che richiedevano ontology su misura, integrazione di dati operativi complessi e workflow con audit regolatorio. Riducete anche solo un terzo di quei progetti da diciotto mesi a sei settimane senza perdere fatturato. Non state semplicemente accelerando il delivery — state cambiando l'economia unitaria della vostra practice.
Mithril trasforma il lavoro oggi a basso margine e tempi lunghi — mesi di consulenza dedicati a ontology, integrazione e discovery dei dati — in deployment da sei settimane con ricavi ricorrenti ad elevato margine. Significa permettere a ogni partner di chiudere fino a quattro volte più deal, con un'economia unitaria che oggi nessun competitor sul mercato riesce a replicare.
Una riduzione drastica di tempi e costi per ottenere agenti AI con capacità operative e audit-ready direttamente sui dati reali di produzione, con il framework regolatorio del settore già integrato nell'architettura — non aggiunto successivamente come livello di compliance.
Nella maggior parte dei progetti tradizionali, gran parte di quei nove mesi non è pensiero strategico — è ricostruzione di infrastruttura che la piattaforma possiede già.
Well, Batch, Aircraft, Vessel — è una classe con poche righe che definiscono proprietà, relazioni con altri tipi e azioni eseguibili. Da lì, la piattaforma genera automaticamente query SQL, strumenti richiamabili dall'LLM, action handler con audit log, policy di permessi e piani di migrazione dello schema. Nessun data dictionary, nessun integration layer, nessun codice custom per ogni cliente.
query_objects("Well", filters={"status": "OPEN"}), propose_action("INC", "acknowledge"). Le allucinazioni vengono intercettate a livello di tipo, prima ancora di toccare i dati. Il ragionamento è ancorato a una struttura dichiarata, non al pattern matching del prompt.
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