Un manuale dimenticato in una cartella condivisa non è ancora conoscenza aziendale. È un contenuto disponibile in teoria, ma difficile da trovare quando serve. La documentazione tecnica acquista valore quando descrive prodotti, processi e soluzioni in modo comprensibile, verificabile e accessibile alle persone autorizzate. L’AI conversazionale cambia il modo in cui questo patrimonio viene consultato. Un tecnico può formulare una domanda in linguaggio naturale, mentre il sistema recupera i passaggi pertinenti e costruisce una risposta fondata sulle fonti interne. La qualità dell’interazione, però, continua a dipendere dalla qualità dei documenti.
approfondimento
Documentazione tecnica: come strutturare e proteggere il know-how aziendale
Manuali, procedure e schede tecniche possono diventare la base di assistenti conversazionali capaci di fornire risposte immediate. Il risultato dipende dalla struttura dei contenuti, dalla qualità della scrittura, dai metadati, dai permessi e da un processo continuo di aggiornamento
Pubblicato il 24 ago 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.
