L’idea di una macchina capace non solo di eseguire compiti specifici, ma di comprendere, adattarsi, apprendere in autonomia e operare in contesti diversi come farebbe un essere umano, continua a esercitare un fascino straordinario. Eppure, proprio mentre l’intelligenza artificiale entra con forza nelle imprese, nelle professioni e nelle infrastrutture decisionali, il lessico pubblico si fa più confuso. Si parla di AI forte, di AGI, di sistemi agentici, di modelli multimodali sempre più versatili. Il rischio è scambiare la spettacolarità delle prestazioni attuali per il superamento di una soglia che, dal punto di vista scientifico, non è stata ancora dimostrata. È da questa ambiguità che conviene partire.
approfondimento
Dalla Narrow AI verso l’intelligenza artificiale forte
Che cosa distingue davvero la cosiddetta intelligenza artificiale forte dalla narrow AI, a che punto siamo oggi rispetto a questo orizzonte e perché il dibattito riguarda non solo la tecnologia, ma anche lavoro, reddito, governance e responsabilità collettiva
Pubblicato il 9 lug 2026
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.
