La diffusione dell’intelligenza artificiale nelle imprese italiane sta rendendo urgente un problema rimasto finora in secondo piano. Non basta più verificare che un modello risponda e che un’applicazione resti disponibile. Occorre ricostruire che cosa abbia fatto un agente, quali strumenti abbia utilizzato, quanto sia costata ogni esecuzione e perché un determinato workflow abbia prodotto un risultato inatteso.
GUIDA
Come scegliere una piattaforma AgentOps per monitorare gli agenti AI
L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese italiane rende necessario tracciare decisioni, strumenti, costi e anomalie degli agenti. Da Langfuse a Datadog, la scelta delle piattaforme AgentOps dipende da privacy, interoperabilità, valutazioni e integrazione con lo stack aziendale
Pubblicato il 7 set 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.
