Nell’odierna economia dell’informazione, la vera sfida delle aziende non è più la raccolta dei dati, ma la loro estrazione tempestiva. I database aziendali (ERP, CRM, sistemi finanziari) traboccano di informazioni preziose, ma l’accesso a questi insight è storicamente mediato da una figura tecnica: il data analyst o il data scientist. Quando un manager ha bisogno di rispondere a una domanda fuori dagli schemi standard (es. “Qual è stata la correlazione tra le vendite del prodotto X e i picchi di temperatura nello scorso trimestre?”), deve aprire un ticket al reparto IT, attendere giorni per l’estrazione in SQL, e infine ricevere un foglio di calcolo da interpretare.
approfondimento
Natural Language Data Analysis: interrogare dataset complessi senza codice
La natural language data analysis elimina la necessità di scrivere codice per estrarre insight aziendali. Interrogando i dataset tramite linguaggio naturale, le organizzazioni generano report, grafici e proiezioni predittive in tempo reale. Grazie a sicure Python sandbox, l’AI esegue complessi calcoli statistici, democratizzando l’accesso ai dati per i manager e superando la rigidità delle dashboard tradizionali
Pubblicato il 1 apr 2026
Giovanni Masi
Computer science engineer
@RIPRODUZIONE RISERVATA
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.
