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AI per l’industria, come adottarla in modo sostenibile e trasparente

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L’intelligenza artificiale trova nell’industria tante applicazioni, ma è importante non perdere di vista gli impatti di questa innovazione affinché la sua adozione sia davvero efficace: ecco una guida all’implementazione sostenibile, trasparente e centrata sull’uomo

Pubblicato il 28 lug 2025

Giovanni Masi

Computer Science Engineer

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In un contesto industriale in profonda trasformazione, l’AI si presenta come una leva decisiva per l’evoluzione dei processi, l’ottimizzazione delle risorse e l’aumento della competitività. Ma perché questa transizione sia davvero efficace, deve essere guidata da una visione chiara e consapevole: l’AI non può essere adottata solo come tecnologia, ma come cultura, come infrastruttura decisionale, come alleato del lavoro umano. In questo articolo esaminiamo come integrare l’AI in azienda in modo efficace, sostenibile e centrato sulle persone secondo il modello di Industria 5.0.

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Giovanni Masi

Computer Science Engineer

Ingegnere Informatico e dell’Automazione, con specializzazione in Cybersecurity e Intelligenza Artificiale. Coordina il gruppo di lavoro sull’Intelligenza Artificiale presso l’Ordine degli Ingegneri. Con oltre vent’anni di esperienza nel settore dell’Information Technology, ha maturato competenze avanzate nella progettazione e sviluppo di architetture software, nella gestione di infrastrutture IT complesse, nell’implementazione di strategie di cybersecurity e nella creazione di modelli di Intelligenza Artificiale. Svolge attività accademica come cultore della materia presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica dell’Università eCampus. È autore e docente dei corsi “Intelligenza Artificiale per Ingegneri” e “Intelligenza Artificiale Generativa e Prompt Engineering” erogati presso l’Ordine degli Ingegneri, nell’ambito delle attività formative specialistiche rivolte ai professionisti del settore. Ha inoltre tenuto seminari sull’Intelligenza Artificiale presso la Pontificia Università Antonianum. Autore di numerosi articoli di settore, pubblicati su riviste scientifiche, nei quali approfondisce tematiche legate alla ricerca applicata nella Generative AI. Ha partecipato a importanti progetti di ricerca, tra cui “BioGene”, un progetto supportato da NASA GeneLab, finalizzato all’analisi e all’estrazione di dati genomici da esperimenti spaziali e “Classificazione del livello di ossidazione dell’olio”, uno studio innovativo condotto in collaborazione con l’Università Ben Gurion del Negev (Israele), volto all’analisi e alla classificazione dei processi di ossidazione negli oli.

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