Nel contesto economico globale, caratterizzato da un’iper-competizione e da cicli di innovazione sempre più compressi, la capacità di un’azienda di prosperare non dipende esclusivamente dall’efficienza dei suoi processi interni, ma dalla sua reattività agli stimoli esterni. Tradizionalmente, l’analisi della concorrenza era un’attività statica e periodica: i dipartimenti di strategia commissionavano costosi report di settore una o due volte l’anno, ottenendo fotografie del mercato che risultavano già obsolete al momento della consegna.
approfondimento
Competitive Market Intelligence: monitoraggio autonomo degli scenari di mercato
Analizzando segnali deboli da news, brevetti e recensioni pubbliche, i modelli generativi trasformano il caos informativo in report strategici sintetici. Questo approccio proattivo garantisce un forte vantaggio competitivo, a patto che analisti umani supervisionino e validino gli insight per eliminare il rumore informativo
Pubblicato il 12 mar 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.
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