Diego Droghini
Miembro del Comité Técnico-Científico de AIPIA · Especialista en IA e Investigador de Machine Learning · Ascoli Piceno
Diego Droghini es especialista en inteligencia artificial e investigador de machine learning. Es doctor en Ingeniería Electrónica por la Universidad Politécnica de las Marcas y acumula más de diez años de actividad entre la investigación aplicada y la industria. Su trayectoria reúne dos dimensiones que rara vez conviven: la investigación revisada por pares en machine learning y la puesta en producción de sistemas de IA en contextos industriales, donde un error tiene un coste medible.
Tiene su base en Ascoli Piceno. Desde noviembre de 2023 es AI Specialist en ICS Technologies, donde dirige la adopción de la inteligencia artificial generativa a escala de empresa; en paralelo lleva adelante una investigación independiente sobre agentic engineering y programación asistida por agentes, comprobando sus límites en un producto real en uso por clientes.
Lo que aporta al Comité
En el Comité Técnico-Científico, Diego Droghini aporta la mirada de quien ha recorrido las dos orillas, la publicación científica y la puesta en producción: sirve a la evaluación metodológica de los proyectos y a la redacción de directrices que aguanten también fuera del laboratorio. Su trabajo sobre la gobernanza de la IA generativa en la empresa toca de cerca las materias sobre las que el Comité elabora estándares y buenas prácticas profesionales.
Adopción y gobernanza de la IA generativa en ICS Technologies
Desde 2023 define los marcos de gobernanza, las directrices operativas de uso y los criterios con los que los modelos de lenguaje entran en los procesos de negocio y de ingeniería. El planteamiento no es normativo desde arriba sino experimental: identificar los procesos donde el impacto es medible, verificar sobre el terreno y consolidar la práctica en directriz sólo después.
Desarrolla la infraestructura que conecta los clientes de IA con los sistemas de la empresa, con conectores MCP hacia el ERP, el sistema documental y las herramientas de simulación, y con soporte para modelos ejecutados en local. Dirige proyectos de detección de objetos sobre sensores radar y electroópticos y se ocupa de la formación interna, desde sesiones para toda la plantilla hasta itinerarios para personas desarrolladoras sobre coding agents.
De la investigación revisada por pares al control de calidad en línea
El doctorado, dedicado a la ambient intelligence y al procesamiento computacional de la señal de audio para la detección de caídas, dio lugar a una docena de publicaciones internacionales entre revistas y actas de congreso, y a un Best Presentation Award en la International Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence de 2018.
Entre 2018 y 2023, como AI Research Scientist en MFL X, ideó y desarrolló un sistema de control de calidad en tiempo real para la producción de recubrimientos de cables eléctricos: el método es objeto del documento de patente US20200408696A1, presentado en 2019 a nombre de Vesperini y Droghini. En el mismo periodo diseñó una aplicación web IIoT para la monitorización de las líneas de producción.
Bigfood y Panorama
Bigfood nace en 2024 de la necesidad de trazabilidad de un laboratorio alimentario y es hoy un producto en uso por clientes para el cumplimiento APPCC y la gestión operativa de las pequeñas y medianas empresas del sector alimentario: se desarrolló íntegramente con herramientas de programación asistida por agentes, usadas como banco de pruebas sistemático.
Panorama, iniciado en 2026 por encargo del Institute of Tropical Medicine de Amberes, apoya el razonamiento diagnóstico diferencial allí donde el acceso a pruebas y laboratorios es limitado. Cada relación de la base de conocimiento lleva consigo la fuente de la que se extrajo, las valoraciones las propone el agente pero las decide el equipo médico, y en explotación ninguna decisión la toma un modelo.
En el Comité Técnico-Científico
Nombramiento efectivo desde el 20 de septiembre de 2026.
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