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Nella pratica, però, database duplicati, campi incompleti, formati incoerenti e valori anomali possono trasformare un’analisi in una fonte di errori. L’AI Data Cleaning è l’insieme di tecniche che usa modelli, regole e automazioni per individuare, correggere e rendere affidabili i dati […]",29319,"5 Agosto 2026",{"url":862,"width":863,"height":863,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/08/concept-02-32fe6b-1.png",1024,[865,869,893,895],{"block_layout":866,"classes":867,"text":868},"simple_text","above-the-fold","\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Ogni progetto data-driven parte da una promessa semplice: usare i dati per decidere meglio. Nella pratica, però, database duplicati, campi incompleti, formati incoerenti e valori anomali possono trasformare un’analisi in una fonte di errori. L’\u003C/span>\u003Cb>AI Data Cleaning\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> è l’insieme di tecniche che usa modelli, regole e automazioni per individuare, correggere e rendere affidabili i dati prima che entrino in dashboard, processi operativi o modelli di intelligenza artificiale.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Non sostituisce il giudizio di chi conosce il business. Lo rende più efficace: le persone intervengono sui casi ambigui e definiscono i criteri, mentre il sistema gestisce i controlli ripetitivi su grandi volumi.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Cos’è l’AI Data Cleaning e perché è fondamentale\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il data cleaning è il processo con cui si migliorano \u003C/span>\u003Cb>correttezza, completezza, coerenza e usabilità\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> di un dataset. Significa, per esempio, uniformare date e valute, rimuovere duplicati, rendere confrontabili i nomi delle aziende, segnalare indirizzi improbabili o separare i valori mancanti da quelli realmente pari a zero.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Con l’AI Data Cleaning, gli algoritmi aiutano a riconoscere schemi e anomalie che non sono facili da descrivere con una sola regola. Un sistema può suggerire che “Data Masters”, “DataMasters” e “DM” siano probabilmente la stessa anagrafica, oppure evidenziare una variazione insolita in una colonna di transazioni. La decisione finale, soprattutto nei dati sensibili o ad alto impatto, deve restare verificabile.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Perché la qualità dei dati influenza i risultati dell’intelligenza artificiale\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Un modello apprende dalle informazioni che riceve, quindi se gli esempi storici contengono errori, duplicati o categorie classificate in modo diverso, il modello può assimilare proprio quelle distorsioni. Lo stesso vale per una dashboard: una somma impeccabile non è utile se le righe di partenza sono incoerenti.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Per questo l’analisi della pulizia dati non è un controllo da svolgere all’ultimo momento. È una parte del progetto: va progettata insieme a raccolta, integrazione, analisi e monitoraggio.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>I problemi più comuni nei dataset aziendali\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">I casi ricorrenti sono più concreti di quanto sembri:\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cul class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cli style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">record duplicati dopo l’unione di CRM, e-commerce e fogli di lavoro;\u003C/span>\u003C/li>\n\u003Cli style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">campi obbligatori vuoti o compilati con valori segnaposto, come “N/D”;\u003C/span>\u003C/li>\n\u003Cli style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">formati misti per date, numeri telefonici, valute e unità di misura;\u003C/span>\u003C/li>\n\u003Cli style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">categorie quasi identiche create nel tempo da team diversi;\u003C/span>\u003C/li>\n\u003Cli style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">valori fuori scala dovuti a errori di inserimento, estrazione o sincronizzazione;\u003C/span>\u003C/li>\n\u003Cli style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">dati non aggiornati, privi di proprietario o senza una definizione condivisa.\u003C/span>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Come errori e duplicati compromettono le analisi\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Un duplicato può gonfiare il numero di clienti, un valore mancante può essere interpretato come assenza di attività e una data nel formato sbagliato può finire nel mese sbagliato. Sono errori piccoli a livello di riga, ma diventano rilevanti quando alimentano segmentazioni, previsioni, report al management o automazioni commerciali.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">La prima domanda non è quindi “come faccio data cleaning?”, ma “quale decisione dipende da questo dato e quanto costa sbagliare?”. La risposta permette di dare priorità ai controlli davvero utili.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Il legame tra dati puliti e performance dei modelli AI\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Dati più affidabili rendono più stabile l’intero ciclo di sviluppo: addestramento, valutazione e monitoraggio. Non esiste una pulizia universale, perché una correzione utile per un report contabile può cancellare un segnale importante in un’analisi antifrode. Occorrono regole di qualità esplicite, tracciabilità delle trasformazioni e campioni da controllare nel tempo.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cimg fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/08/inline-01-7.png\" alt=\"Google workspace studio\" width=\"800\" height=\"600\" />\u003C/p>\n",{"block_layout":870,"gutter_top":871,"gutter_bottom":871,"list":872,"h_align":892,"v_align":892},"cta_list","xl",[873],{"link":874,"config":876,"modal":880},{"title":875,"url":143,"target":54},"ISCRIVITI ALLA NEWSLETTER",{"variant":155,"theme":877,"size":878,"class":879},"theme-primary","size-default","iscritto-nl qs-link",{"api_url":881,"title":882,"text":883,"name_label":884,"name_placeholder":885,"surname_label":886,"surname_placeholder":887,"email_label":888,"email_placeholder":889,"privacy_text":890,"submit_text":891},"/wp-json/dm/v1/modal-form/26876","Iscriviti alla Newletter","\u003Cp>Ricevi direttamente sulla tua mail gli ultimi articoli pubblicati nella nostra sezione AI NEWS per rimanere sempre aggiornato e non perderti nessun contenuto.\u003C/p>\n","Nome","Inserisci il tuo nome","Cognome","Inserisci il tuo cognome","E-mail","Inserisci la tua e-mail","Dichiaro di aver letto l’informativa \u003Ca href=\"https://datamasters.it/privacy-policy/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">privacy\u003C/a> e di prestare espresso consenso al \u003Ca href=\"https://datamasters.it/trattamento-dati/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">trattamento dei dati\u003C/a> personali","ISCRIVITI ORA","center",{"block_layout":866,"text":894},"\u003Ch2>\u003Cstrong>Come funziona l’AI Data Cleaning\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La pulizia dei dati con l’AI combina normalmente tre livelli: \u003C/span>\u003Cb>regole deterministiche, controlli statistici e modelli\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> che valutano somiglianze o anomalie. Una buona implementazione registra sempre \u003C/span>\u003Cb>cosa è stato modificato, perché e con quale livello di confidenza\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Identificazione automatica di errori e anomalie\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Le regole gestiscono condizioni chiare: una sigla fiscale deve avere una certa struttura, una data non può essere successiva a oggi, un codice prodotto deve esistere nel catalogo. Gli algoritmi di anomaly detection sono utili quando il problema dipende dal contesto, per esempio un importo insolito rispetto allo storico di un cliente o una combinazione di campi mai osservata prima.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Il risultato migliore non è correggere tutto in automatico. È classificare ogni caso: correggibile con certezza, da sottoporre a revisione oppure da mantenere perché plausibile.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Correzione, normalizzazione e arricchimento dei dati\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">La correzione può trasformare “Milan ” in “Milano”, uniformare “IT”, “Italia” e “Italy” secondo uno standard scelto o associare un record a una chiave master. La normalizzazione rende comparabili i valori: un indirizzo, una data o un numero di telefono assumono una forma coerente.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">L’arricchimento è diverso perché aggiunge informazioni da fonti autorizzate o da campi derivati. Va trattato con cautela, indicando origine, data di aggiornamento e limiti d’uso. Non bisogna far passare per fatto certo un’inferenza del modello.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Il ruolo di machine learning e deep learning nel data cleansing\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il machine learning è particolarmente utile per entity matching, deduplicazione probabilistica, classificazione di testi e rilevamento di valori anomali. I modelli di deep learning e rete neurali possono supportare compiti più complessi su testo libero, documenti e immagini, ma non sono un requisito per ogni dataset. Per molti flussi aziendali bastano regole ben governate e modelli più semplici, più economici e più spiegabili. Per approfondire le basi, leggi la guida su \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/cose-il-deep-learning-ecco-una-spiegazione-semplice/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">deep learning e rete neurali\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Come automatizzare la pulizia dei dati\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Automatizzare data cleansing significa trasformare un’attività occasionale in un \u003C/span>\u003Cb>processo ripetibile\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Prima di scegliere la tecnologia, identifica una fonte, un responsabile del dato, una destinazione e una misura di qualità per ogni flusso prioritario.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Le fasi di un processo di data cleaning automatizzato\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Col class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cli style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cb>Profilazione\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">: misura valori mancanti, formati, duplicati, distribuzioni e campi critici.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/li>\n\u003Cli style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cb>Definizione delle regole\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">: formalizza standard, soglie e casi che richiedono approvazione umana.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/li>\n\u003Cli style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cb>Esecuzione\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">: applica trasformazioni in un ambiente separato dai dati sorgente.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/li>\n\u003Cli style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cb>Validazione\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">: confronta campioni prima e dopo, controlla record esclusi e anomalie rilevanti.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/li>\n\u003Cli style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cb>Monitoraggio\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">: avvisa quando un indicatore degrada o una nuova sorgente cambia struttura.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Questo approccio riduce anche il rischio di interventi irreversibili. Una trasformazione deve essere ripetibile e, quando serve, annullabile.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Quando utilizzare regole manuali e quando affidarsi all’AI\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Usa regole manuali quando il criterio è stabile, noto e facilmente verificabile. Sono ottime per formati, liste di valori ammessi e controlli di completezza. Affidati all’AI quando devi riconoscere somiglianze, classificare grandi quantità di testo o trovare pattern inattesi. Nei casi ad alta criticità, l’AI deve produrre suggerimenti con evidenza, non modifiche silenziose.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Come integrare il data cleansing nei flussi aziendali\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il punto giusto non è sempre il database finale. Puoi controllare un file al momento del caricamento, standardizzare i contatti prima che entrino nel CRM o validare le anagrafiche prima di una campagna. L’importante è evitare fogli di calcolo isolati e trasformazioni non documentate. Quando il caso d’uso richiede integrazione, dati e interfacce su misura, valuta lo \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/aziende/builder/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">sviluppo di soluzioni per aziende\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cimg decoding=\"async\" src=\"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/08/inline-02-7.png\" alt=\"Google workspace studio\" width=\"800\" height=\"600\" />\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>I migliori tool AI per il data cleaning\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Non esiste una classifica valida per ogni organizzazione. I migliori tool AI data cleaning sono quelli che si collegano alle fonti effettive, rendono \u003C/span>\u003Cb>visibili le trasformazioni\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> e rispettano requisiti di sicurezza, privacy e competenze del team.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Strumenti no-code e low-code per le aziende\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Le piattaforme visuali come \u003C/span>\u003Cb>n8n\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, \u003C/span>\u003Cb>make.com\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> o \u003C/span>\u003Cb>Claude\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> sono utili per preparare file, creare controlli ricorrenti e coinvolgere utenti non tecnici. Prima dell’acquisto verifica con una prova concreta: connettori disponibili, gestione degli errori, versionamento, audit trail, ruoli e possibilità di esportare la logica. Per orientarti anche tra altri strumenti, consulta la selezione dei \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/i-migliori-strumenti-ai-per-aziende-e-piccoli-business/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">migliori strumenti per piccole aziende\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Soluzioni avanzate per team data e sviluppatori\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Per pipeline complesse, team data e sviluppatori possono combinare orchestrazione, controlli di qualità nel codice, trasformazioni SQL/Python e servizi di machine learning. Il vantaggio non sta nell’accumulare strumenti, ma nel poter testare ogni modifica, riusare le regole e osservare l’effetto sui dati a valle.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Come scegliere la piattaforma più adatta\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Valuta almeno cinque aspetti: tipo e volume dei dati, frequenza di aggiornamento, competenze disponibili, integrazioni necessarie e requisiti di governance. Aggiungi una sesta domanda: chi prende in carico le eccezioni? Se non esiste una risposta operativa, nessuna piattaforma risolverà il problema in modo duraturo.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Come implementare l’AI Data Cleaning in azienda\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Inizia con un \u003C/span>\u003Cb>processo ristretto ma misurabile\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, per esempio l’unificazione delle anagrafiche clienti o la validazione dei lead. È più utile dimostrare che un flusso diventa affidabile che tentare di pulire tutti i dati aziendali in una volta sola.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Definire obiettivi e metriche di qualità dei dati\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Traduci l’obiettivo in indicatori: percentuale di record completi, tasso di duplicati, accuratezza verificata su un campione, tempo di correzione, numero di eccezioni aperte. Stabilisci una \u003C/span>\u003Cb>baseline e una soglia di accettazione\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> prima di attivare l’automazione.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Creare processi scalabili e sostenibili nel tempo\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Documenta definizioni e trasformazioni, assegna un proprietario ai campi importanti e conserva lo storico delle correzioni. Se un’origine cambia schema, il processo deve segnalare il problema invece di continuare a produrre risultati apparentemente validi.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Misurare l’impatto su analisi, automazioni e decisioni\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Non fermarti alle metriche tecniche. Osserva se diminuiscono riconciliazioni manuali, errori nelle campagne, ticket di assistenza o tempi di preparazione dei report. Solo così l’AI Data Cleaning diventa un investimento collegato a risultati di business, non un progetto tecnico isolato.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>AI Data Cleaning: da attività manuale a vantaggio competitivo\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Fare data cleaning non significa inseguire la perfezione assoluta ma rendere i dati \u003C/span>\u003Cb>abbastanza affidabili per la decisione\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> che devono sostenere, con regole chiare e verifiche proporzionate al rischio. L’AI accelera questa attività quando viene inserita in un processo governato: \u003C/span>\u003Cb>automatizza l’ordinario, evidenzia l’ambiguo\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> e lascia alle persone le scelte che richiedono contesto.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Il primo passo pratico è scegliere una fonte ad alto impatto, misurarne lo stato attuale e costruire un controllo ricorrente. Da lì, l’automatizzazione pulizia dati può crescere insieme ai processi che deve supportare.\u003C/span>\u003C/p>\n",{"block_layout":896,"classes":897,"bg_color":898,"api_url":899,"text":900,"form":901},"newsletter_form","gutter-mt-xl","color-primary-50","/wp-json/dm/v1/newsletter","\u003Ch6>NEWSLETTER\u003C/h6>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">Ricevi direttamente sulla tua mail gli ultimi articoli pubblicati nella nostra sezione AI NEWS per rimanere sempre aggiornato e non perderti nessun contenuto.\u003C/p>\n",{"name_label":884,"name_placeholder":885,"surname_label":886,"surname_placeholder":887,"email_label":888,"email_placeholder":889,"privacy_text":890,"submit_text":891,"confirm_message":902},"Grazie per esserti iscritto alla nostra newsletter!\u003Cbr />\r\nOra riceverai direttamente nella tua casella di posta gli ultimi aggiornamenti dal mondo AI e Data Science per essere sempre al passo con le novità del settore.",{"first_name":904,"last_name":905,"avatar":906,"linkedin_url":921,"description":922},"Giuseppe","Mastrandrea",{"ID":907,"id":907,"title":908,"filename":909,"filesize":910,"url":911,"alt":820,"author":912,"description":54,"caption":54,"name":908,"status":913,"uploaded_to":914,"date":915,"modified":916,"menu_order":917,"mime_type":800,"type":918,"subtype":919,"width":920,"height":920},1328,"giuseppe","giuseppe-1.png",817480,"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2024/06/giuseppe-1.png","7","inherit",1313,"2024-06-17 13:54:59","2024-06-17 13:56:07",0,"image","png",1080,"https://www.linkedin.com/in/giuseppe-mastrandrea-43008578/","\u003Cp>Giuseppe è un \u003Cstrong>Ingegnere Informatico\u003C/strong> con una forte specializzazione e pubblicazioni in ambito \u003Cstrong>Computer Vision.\u003C/strong> Da circa 8 anni si dedica all’insegnamento in ambito informatico e alla formazione sulle \u003Cstrong>tecnologie emergenti tra le quali il Machine Learning.\u003C/strong>\u003C/p>\n",[924,926],{"label":777,"link":925},"https://datamasters.it/blog/?tag=google-ai",{"label":779,"link":927},"https://datamasters.it/blog/?tag=google-workspace-studio",[929,949,966,982,1002],{"id":930,"image":931,"raw_date":935,"date":936,"date_day":937,"date_month":938,"title":939,"excerpt":940,"url":941,"taxonomies":942,"is_webinar":559},29167,{"url":932,"width":933,"height":934,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/07/cos-e-gemma-4-e-cosa-puo-fare-il-nuovo-modello-di-google.jpg",1014,677,"2026-07-08T16:24:55+02:00","8 Luglio 2026","08","Lug","Gemma 4: cos'è e cosa permette di fare il nuovo modello di intelligenza artificiale di Google","Gemma 4 è il nuovo modello AI open-weight di Google DeepMind e nasce per rendere più accessibili capacità avanzate come ragionamento, analisi multimodale, coding e creazione di agenti AI. 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La barriera d’ingresso si è abbassata […]","https://datamasters.it/blog/vertex/",{"category":962,"tag":963},[944],[964,948,965],"google","vertex-ai",{"id":967,"image":968,"raw_date":970,"date":971,"date_day":972,"date_month":973,"title":974,"excerpt":975,"url":976,"taxonomies":977,"is_webinar":559},28128,{"url":969,"width":933,"height":934,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2025/12/google-whisk-cose-come-si-usa-e-come-creare-immagini.jpg","2026-02-09T13:09:44+01:00","9 Febbraio 2026","09","Feb","Google Whisk: cos'è e come utilizzarlo per creare immagini fantastiche","Google Whisk è uno degli esperimenti più interessanti usciti dai Google Labs nell’ultimo periodo. 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