approfondimento

Agentic execution: la transizione dall’assistente testuale all’agente autonomo

Si tratta di una delle evoluzioni più rilevanti dell’intelligenza artificiale applicata ai processi aziendali. Non si tratta più soltanto di ottenere risposte testuali, ma di affidare a sistemi intelligenti la pianificazione di attività multi-step e l’esecuzione di azioni all’interno di software, siti web e workflow digitali

Pubblicato il 29 apr 2026

Giovanni Masi

Computer science engineer

L’intelligenza artificiale generativa si è affermata inizialmente nelle aziende soprattutto per la sua capacità di scrivere testi, riassumere documenti, tradurre contenuti e rispondere a domande in linguaggio naturale. In questa prima fase il modello era, di fatto, un assistente conversazionale evoluto: molto utile sul piano cognitivo, ma ancora fermo a un ruolo passivo. Riceveva un prompt, produceva una risposta e lasciava all’utente il compito di trasformare quella risposta in un’azione concreta.

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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.