Per decenni, l’ingegneria del software è stata governata da un paradigma rigorosamente artigianale: ogni singola riga di codice, dalla complessa logica di business fino alla noiosa sintassi strutturale (il cosiddetto boilerplate), doveva essere digitata manualmente da uno sviluppatore. Questo approccio ad alta intensità di lavoro umano ha reso lo sviluppo software un processo costoso, soggetto a colli di bottiglia e intrinsecamente prono a errori logici o di distrazione. Oggi, l’avvento dei Large Language Model (LLM) sta guidando la transizione verso l’augmented coding (programmazione aumentata), un cambiamento epistemologico che promette di alterare per sempre l’economia dello sviluppo digitale.
approfondimento
Augmented coding: l’impatto degli LLM sul ciclo di vita del software
Sfruttando la comprensione semantica, l’AI automatizza la generazione di test unitari, accelera le migrazioni di linguaggio e facilita il refactoring continuo. Il ruolo del programmatore si evolve con un “co-pilota” algoritmico: dalla mera scrittura sintattica alla guida strategica dell’intelligenza artificiale
Pubblicato il 30 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.
