L’evoluzione degli strumenti di sviluppo basati su intelligenza artificiale sta attraversando una fase di forte discontinuità. Con GPT‑5.1‑Codex‑Max, OpenAI introduce un modello pensato esplicitamente per agenti di coding che non si limitano a suggerire frammenti di codice, ma sono in grado di portare avanti lavori di lunga durata, gestire refactoring complessi e interagire con l’intero ciclo di vita del software. È un passo ulteriore rispetto ai classici assistenti “copilot” e avvicina l’idea di un vero collega virtuale all’interno dei team di ingegneria.
tecnologia
GPT‑5.1‑Codex‑Max, il nuovo asse portante degli agenti di coding
Il nuovo modello di OpenAI segna un salto nella generazione di codice basata su agenti, integrando compaction multi-finestra, efficienza nel ragionamento e capacità di operare per ore su progetti complessi. Pensato per l’ecosistema Codex, introduce un nuovo livello di automazione sicura nello sviluppo software, dal refactoring ai workflow multi-step
Pubblicato il 21 nov 2025
Giovanni Masi
Computer science engineer
@RIPRODUZIONE RISERVATA
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.
