Bridge Portfolio
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Bridge Portfolio · v1.0

Come funziona Bridge Portfolio.

Bridge Portfolio è il sistema operativo che industrializza la tesi di Djungle Bridge: individuare startup post–Series A in stallo strutturale e portarle a sostenibilità ed exit. Sostituisce il lavoro manuale di scouting, due diligence preliminare e prioritizzazione con un funnel deterministico e un team di agenti AI che lavorano in continuo sul registro delle startup e PMI innovative italiane.

Cos'è

Un sistema multi-agente continuo che parte da un bacino di ~15.000 società italiane e produce, per le candidate che superano il funnel di ingresso, un dossier valutabile in stile Bridge: scoring a 7 dimensioni, sinergie con il resto del portafoglio, mappa potenziali acquirenti.

Non è un'analisi una tantum: il sistema rilegge il bacino, arricchisce in continuo, ricalcola il funnel quando i criteri cambiano. Ogni dato è tracciabile a fonte, agente che l'ha scritto, momento in cui è stato scritto.

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società nel bacino
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in working list dopo funnel
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già arricchite (Tier 1)

A chi serve, e perché esiste

La tesi di Djungle Bridge dice che esiste un'asset class under the radar: startup post–Series A con fondamentali ancora validi ma valutazioni ridimensionate, bloccate da governance, execution o cap table — non da assenza di domanda. Il problema operativo, però, è che individuarle e distinguere quelle rilanciabili dalle altre è un lavoro lento, ripetitivo e selettivo: oltre 400 asset bloccati in stock, ma solo 10–15 l'anno realmente recuperabili con disciplina industriale.

Bridge Portfolio fa esattamente quel lavoro, in modo ripetibile. Un Investment Committee dovrebbe potersi presentare a un incontro con il founder già con: profilo qualitativo della società, causa probabile dello stallo, stima di break-even e cash discipline, mappa cap table, scenari di exit. Tutto pre-letto dal sistema, senza dover assumere un team di analisti per ogni cohort.

Il bacino

Il sistema parte dal Registro Imprese italiano: sezione "Startup innovative" e sezione "PMI innovative". È un dato pubblico e ufficiale, aggiornato in continuo dalle Camere di Commercio. Per ogni società abbiamo anagrafica, codice fiscale, settore ATECO, fascia di produzione (proxy del fatturato), data di costituzione, sede, oggetto sociale.

Questo è il punto di partenza, non l'esito. La maggior parte di queste società non rientra nella tesi: troppo giovani, troppo piccole, settore sbagliato, business capital intensive, fascia di fatturato non leggibile. Il funnel le separa.

Perché non comprare un database commerciale? I database commerciali (Crunchbase, Dealroom, Pitchbook) sono ottimizzati per il VC, non per la nostra tesi: enfatizzano round e valutazioni, non fascia di fatturato e causa di stallo. Il Registro Imprese, invece, è la verità ufficiale italiana, gratuito, e gli agenti AI possono arricchirlo con segnali esterni (LinkedIn, news, sito) in modo più mirato.

Come si arriva alle candidate

Dalle ~15.000 società iniziali si arriva alle candidate da analizzare attraverso passaggi sequenziali. Ciascuno scarta in modo motivato: ogni società esclusa porta con sé le ragioni dello scarto, quindi è sempre possibile ricontrollare il criterio o reintegrarla.

  1. Funnel Tier 0 — filtro deterministico Settore (software/tech/manifatturiero), fascia di fatturato minima, geografia prioritaria (Nord-Ovest non esclusivo), età della società. Nessun LLM, nessuna AI: regole esplicite, versionate, riproducibili.
  2. Tier 1 — arricchimento di base Per ogni candidata superstite, un agente AI ricostruisce: cosa fa davvero l'azienda, financials disponibili, founder e ruoli, eventuali segnali esterni (news, round annunciati, downsize). Output: anagrafica viva.
  3. Tier 2 — analisi specialistica Quattro agenti su 4 dimensioni: modello commerciale, business plan ricostruibile, qualità del team, mappa potenziali acquirenti. Si attivano sulle società che hanno senso, non su tutte.
  4. Tier 3 — scoring Bridge Calcolo dei 7 punteggi (controllabilità, recuperabilità, prodotto, break-even, unit economics, team, exit) secondo il framework del pilot Bridge. Output: raccomandazione PASS / CONDITIONAL / FAIL con razionale.

Gli agenti che lavorano per te

Ogni agente è una "persona digitale" con un ruolo specifico, persistente, replicabile. Lavorano in continuo e in parallelo, ciascuno scrive solo nella propria competenza: così il risultato è tracciabile e correggibile per pezzi.

Gli agenti non sostituiscono il giudizio dell'Investment Committee. Producono il dossier che il committee dovrebbe leggere prima di decidere: la decisione finale resta umana e collegiale. Tutto ciò che gli agenti scrivono è etichettato come "ipotesi da verificare" finché un operatore non lo conferma.

Il framework di scoring

Lo scoring è la traduzione operativa della tesi Djungle Bridge in numeri. Sette dimensioni, pesi versionati, soglie pubbliche. Lo stesso framework usato nel pilot Bridge (cartella Bridge_Scorecard_CDP_Pilot_v2) — ora calcolato automaticamente dal sistema.

Soglie attuali: PASS ≥ 70, CONDITIONAL 50–69, FAIL < 50. Bonus +5 per società con Series A già completata. Pesi e soglie sono versionati: ogni modifica genera una nuova versione del modello, e il sistema ricalcola lo scoring di tutto il bacino — sempre con la vecchia versione conservata per confronto.

Falco — lo scout conversazionale

Falco è il modo principale con cui il team Bridge opera sul sistema. Sostituisce il vecchio Builder a checkbox: invece di selezionare filtri da menù, si parla in italiano. *"Mostrami SaaS NO con fatturato 2-5M e founder confermato"* — Falco interroga il DB live, propone il cohort, lo mostra nel pannello a destra, e chiede conferma prima di lanciare un batch di analisi.

Le sette tesi pre-configurate (Software B2B mid-size, Robotica & automazione, Tech Nord-Ovest, Series A esaurita, Break-even raggiungibile, Cap table fragile, Key-person risk) sono nel contesto di Falco come "cohort di partenza": può applicarle subito o adattarle alla conversazione.

Falco è team-aware: i tre founder (Alessandro, Giulietta, Davide) hanno ciascuno la propria conversazione, ma Falco vede tutte le note del team su ogni azienda. Quando uno annota una company, gli altri lo sanno: Falco lo cita esplicitamente nella loro chat appena la company torna in discorso.

Note vs Direttive — la disciplina importante. Le note del team sono contesto: gli agenti analisti le leggono ma non modificano lo scoring. Una nota può essere promossa a direttiva con un click esplicito: a quel punto entra nel prompt degli agenti come istruzione operativa e può modulare il sub_score di ±15 punti, sempre con razionale obbligatorio. È human-in-the-loop disciplinato: niente automagia, ogni promozione è tracciata.

Cosa vedi nella dashboard

Quattro pagine. Ciascuna risponde a una domanda operativa diversa.

Un sistema vivo, non uno snapshot

Bridge Portfolio è progettato per essere aggiornato in continuo, non per essere ri-eseguito ogni volta da zero. Concretamente:

Questa è la differenza con un esercizio di consulenza una-tantum: il valore del sistema cresce nel tempo, perché lo storico permette di tarare il funnel, ricalibrare i pesi dello scoring, riconoscere pattern che non erano visibili con poche decine di osservazioni.

Dove siamo e cosa rimane

A oggi (giugno 2026) sono pienamente operativi: bacino, funnel, Tier 1, team enrichment, Cockpit, Scout (Falco), Bacino, scoring framework. In implementazione sui prossimi 4–6 weeks: i quattro agenti di Tier 2, lo scoring engine Tier 3, l'aggregatore di sinergie, patch dei prompt tier1/2/3 per leggere le note utente come contesto e le direttive come istruzioni operative.

Sulla roadmap successiva (trigger ≥30 pacchetti storici): un AI composer che propone pacchetti partendo da una tesi in linguaggio naturale, e un layer predittivo che apprende dai PASS/FAIL passati per anticipare l'esito di nuove cohort.