L’intelligenza artificiale sta entrando nelle organizzazioni con una velocità che i modelli di governance tradizionali faticano a reggere. I progetti si moltiplicano, i casi d’uso si spostano dal supporto operativo alle decisioni ad alto impatto e le implicazioni non sono più soltanto tecniche. Ogni iniziativa AI tocca insieme dati, architetture, processi, clienti, compliance, reputazione e responsabilità manageriale. È in questo spazio, dove innovazione e rischio diventano inseparabili, che prende forma il Chief AI Officer. Non come semplice specialista, ma come figura di raccordo tra strategia, esecuzione e presidio.
approfondimento
Governance dell’innovazione: il ruolo del Chief AI Officer (CAIO)
Perché nasce la figura del Chief AI Officer, quali responsabilità assume tra strategia, compliance ed etica e in che modo coordina business, legal e tecnologia per trasformare l’AI in una capacità governata e misurabile
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.
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