L’esplosione dell’intelligenza artificiale generativa ha inizialmente spinto le aziende verso un’adozione massiccia di soluzioni basate sul cloud. La comodità di accedere a modelli potentissimi tramite una semplice connessione internet ha mascherato, per un breve periodo, una delle questioni più critiche per le organizzazioni strutturate: la proprietà intellettuale. Quando un’azienda invia i propri contratti segreti, il codice sorgente o i dati sanitari dei pazienti a un server esterno governato da una Big Tech, cede implicitamente il controllo sul proprio patrimonio informativo.
approfondimento
On-premise AI deployment: l’hardware locale per una maggiore sovranità del dato
L’on-premise AI deployment consente un controllo più diretto su infrastruttura, accessi, logging e policy di trattamento, permettendo alle aziende di eseguire modelli avanzati sui propri server locali. Abbandonando il cloud, si tutelano i segreti industriali e si può agevolare la compliance normativa, soprattutto quando l’organizzazione deve applicare misure di sicurezza, auditabilità e governance particolarmente stringenti
Pubblicato il 22 apr 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.
