Nel mondo aziendale, la ricerca desk (la raccolta e l’analisi di dati già esistenti sul mercato) è un’attività fondamentale per supportare le decisioni strategiche. Tradizionalmente, questo processo richiede a consulenti e analisti di trascorrere innumerevoli ore navigando sul web, incrociando notizie, scaricando report frammentari e cercando di dare un senso a un mare di informazioni caotiche. Oggi, questa prassi faticosa e dispersiva sta subendo un’accelerazione senza precedenti grazie alla diffusione degli AI answer engines, ovvero i motori di risposta basati sull’intelligenza artificiale generativa.
approfondimento
AI answer engines: l’evoluzione delle ricerche di mercato desk
Gli AI answer engines stanno sostituendo i tradizionali motori di ricerca nelle indagini di mercato aziendali. Interrogando e aggregando in tempo reale report, notizie e siti web, questi sistemi generano briefing strategici completi e documentati in pochi minuti. Selezionando i trend rilevanti e riducendo il sovraccarico informativo
Pubblicato il 6 lug 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.
