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GPT‑5.1: cosa cambia davvero per ChatGPT, per gli sviluppatori e per le imprese

Conversazioni più naturali, reasoning adattivo, preset di personalità e strumenti nativi per agenti che editano file, eseguono comandi e sfruttano cache di 24 ore. L’aggiornamento punta su efficienza, governance e adozione enterprise, più che su effetti spettacolari. Un passo pensato per integrare l’AI nei processi aziendali

Pubblicato il 17 nov 2025

Giovanni Masi

Computer science engineer

Nel giro di tre mesi dal lancio di GPT‑5, OpenAI ha introdotto GPT‑5.1, un aggiornamento che punta meno all’effetto “wow” e più alla solidità d’uso quotidiano. In ChatGPT si traduce in un assistente più colloquiale e personalizzabile; nell’API, in un modello più efficiente nel ragionamento e più adatto a flussi agentici che scrivono codice, eseguono comandi, mantengono stato e rispettano vincoli di costo e latenza.

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Giovanni Masi

Computer science engineer

Ingegnere Informatico e dell’Automazione, specializzato in Cybersecurity e Intelligenza Artificiale, con oltre vent’anni di esperienza nel settore dell’Information Technology. Ha sviluppato competenze avanzate nella progettazione e nello sviluppo di architetture software, nella gestione di infrastrutture IT complesse, nell’implementazione di strategie di sicurezza informatica e nella creazione di modelli di Intelligenza Artificiale. È Presidente della Commissione per l’Intelligenza Artificiale dell’Ordine degli Ingegneri della Provincia di Frosinone e Vice Delegato del Comitato Italiano Ingegneria dell’Informazione – C3i, dove fa parte anche del Gruppo di Lavoro AI (GTL AI). Nell’ambito dell’Ordine ha ideato e condotto numerosi seminari ed è autore e docente dei corsi: • Intelligenza Artificiale per Ingegneri • Intelligenza Artificiale Generativa e Prompt Engineering Svolge attività accademica come cultore della materia presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica dell’Università eCampus e ha tenuto seminari sull’Intelligenza Artificiale presso la Pontificia Università Antonianum. Autore di numerosi articoli scientifici e divulgativi, si occupa di Generative AI e delle sue applicazioni professionali. Ha partecipato a progetti di ricerca avanzata, tra cui: • BioGene, iniziativa supportata da NASA GeneLab per l’analisi genomica di esperimenti spaziali tramite AI • Uno studio con l’Università Ben Gurion del Negev (Israele) sulla classificazione del livello di ossidazione degli oli mediante modelli intelligenti Attualmente concentra la sua attività sullo sviluppo e lo studio dei Large Language Models (LLM), con particolare attenzione alle applicazioni innovative dell’Intelligenza Artificiale Generativa in ambito tecnico e industriale