L’ingresso nell’era dell’Intelligenza Artificiale Generativa è segnato da un’esperienza utente apparentemente semplice ma profondamente disorientante: la scomparsa delle guide visive. Per oltre quarant’anni, l’interazione tra essere umano e computer è stata mediata e strutturata da interfacce grafiche rigide (GUI – Graphical User Interfaces). Dagli anni Ottanta fino all’avvento dei moderni sistemi SaaS, il paradigma dominante è stato quello del “binario”: l’utente si muoveva all’interno di percorsi predefiniti da programmatori, interagendo attraverso menu a tendina, pulsanti, caselle di controllo e moduli precompilati. In quel contesto, l’azione era limitata alle opzioni visibili; l’errore era circoscritto, ma lo era anche la libertà operativa. L’interfaccia fungeva da mappa cognitiva, suggerendo implicitamente cosa fosse possibile fare e come farlo.
approfondimento
Il prompt come codice: capire e controllare l’intelligenza artificiale generativa
L’evoluzione dell’intelligenza artificiale dai sistemi simbolici ai modelli probabilistici, dalle reti neurali ai LLM. Perché l’interfaccia vuota richiede nuove competenze di prompt engineering, governance e alfabetizzazione digitale, per ridurre allucinazioni, errori decisionali e rischi aziendali, inserendo contesto storico, limiti cognitivi umani, metodologie operative standardizzate per l’uso professionale consapevole sicuro
Computer science engineer
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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