L’evoluzione dei sistemi informativi aziendali è stata storicamente guidata dalla ricerca dell’automazione. Dagli script batch degli anni ’80 fino alla Robotic Process Automation (RPA) degli anni 2010, l’obiettivo è sempre stato quello di delegare alla macchina l’esecuzione di compiti ripetitivi. Tuttavia, queste tecnologie soffrivano di un limite strutturale: la rigidità. Erano basate su logiche deterministiche “If-Then” (Se succede A, fai B). Se il formato di una fattura cambiava di un pixel o se una richiesta cliente arrivava con una formulazione ambigua, il processo si bloccava, richiedendo l’intervento umano.
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Guida all’introduzione dell’agentic workflow automation nelle aziende
L’automazione tradizionale si blocca davanti a imprevisti e ambiguità. L’agentic workflow automation, basata su LLM come motori di ragionamento, introduce agenti autonomi capaci di comprendere obiettivi, pianificare azioni e orchestrare CRM ed ERP. Automatizza task cognitivi ripetitivi, migliora produttività e governance, ma richiede controlli, limiti operativi e supervisione umana
Pubblicato il 16 feb 2026
Giovanni Masi
Computer science engineer
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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
- 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.
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