Nel panorama commerciale contemporaneo, l’acquisizione di nuovi clienti aziendali attraversa una profonda crisi di efficacia. Il modello tradizionale di prospezione attiva si basava sull’invio massivo di messaggi standardizzati a liste di contatti acquistate o estratte da database. Questa strategia, che puntava sui grandi numeri per ottenere una percentuale frazionale di risposte, ha saturato i canali di comunicazione. I decisori aziendali (C-Level, manager, direttori acquisti) sono quotidianamente sommersi da decine di email e richieste di connessione identiche, sviluppando una vera e propria “cecità” verso i tentativi di vendita a freddo.
approfondimento
B2B hyper-personalization: come scalare l’outreach tramite i dati pubblici
L’outreach B2B tradizionale basato su template è obsoleto. Grazie all’AI e all’iper-personalizzazione è possibile scalare le vendite analizzando i dati pubblici dei prospect. Creando messaggi su misura che intercettano specifici “eventi grilletto”, le aziende aumentano drasticamente le conversioni. Resta però fondamentale bilanciare l’automazione con il rispetto della privacy e un’attenta supervisione umana
Pubblicato il 10 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.
