La gestione dei fornitori tecnologici sta assumendo un peso crescente nelle strategie di resilienza aziendale. L’8 luglio 2026 il NIST ha pubblicato la versione definitiva della guida SP 1326, dedicata alla due diligence nella supply chain informatica. Il documento rafforza un principio ormai centrale: prima di acquistare un prodotto o affidare un servizio occorre raccogliere informazioni sufficienti sul fornitore, sulla sua struttura e sui rischi associati.
approfondimento
Vendor management: negoziare gli SLA tecnici per proteggere gli investimenti in tecnologia
Il vendor management non termina con la firma del contratto. Per controllare fornitori cloud, SaaS e servizi gestiti servono SLA collegati ai processi aziendali, metriche indipendenti, responsabilità definite e clausole che disciplinino incidenti, migrazione e uscita dal rapporto
Pubblicato il 1 ott 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.
