L’efficienza aziendale non passa più soltanto da nuovi software gestionali o da dashboard più sofisticate. Sempre più spesso nasce da un’interfaccia linguistica capace di mettere in relazione persone, dati e applicazioni senza obbligare gli utenti a conoscere procedure, codici o architetture interne. L’AI conversazionale è uscita dalla stagione dei chatbot rigidi, costruiti su alberi decisionali e risposte predefinite, e sta entrando nei processi come infrastruttura operativa. Non risponde soltanto a una domanda. Interpreta un’intenzione, recupera contenuti verificabili, propone passaggi successivi e, quando è progettata con adeguati controlli, attiva flussi collegati a CRM, ticketing, ERP o knowledge base. IBM descrive i chatbot come programmi che simulano conversazioni con utenti umani, spesso usando NLP e AI generativa, mentre gli agenti AI estendono questo approccio verso l’esecuzione autonoma di compiti tramite strumenti e workflow.
approfondimento
AI conversazionale e agenti AI: come trasformare i dati in efficienza aziendale
L’AI conversazionale evolve dai chatbot tradizionali agli agenti autonomi capaci di comprendere il linguaggio, interrogare dati aziendali e automatizzare attività complesse. Per le imprese, il valore non sta solo nella risposta automatica, ma nell’integrazione con processi, sicurezza e misurazione dei risultati
Computer science engineer
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.
