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A darci il quadro della situazione sono i \u003Ca href=\"https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Use_of_artificial_intelligence_in_enterprises\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">dati Eurostat\u003C/a>. In Italia il 2025 ha segnato un’accelerazione significativa: l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle imprese è passato dall’8,2% del 2024\u003Cstrong> a oltre il 16%\u003C/strong>. Indubbiamente un numero che riflette un cambiamento rapido, ma che cela una forte disomogeneità. Le grandi aziende hanno già avviato percorsi strutturati, mentre \u003Cstrong>molte PMI restano indietro rispetto alla media europea\u003C/strong> (\u003Ca href=\"https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Use_of_artificial_intelligence_in_enterprises\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">\u003Cem>Enterprises using AI technologies by type of AI technology and size class\u003C/em>, EU, 2025, Eurostat\u003C/a>). Lo stesso divario emerge anche nell’uso individuale: solo il 19,9% degli italiani tra i 16 e i 74 anni ha utilizzato strumenti di AI generativa nel 2025, contro una media UE del 32,7% (\u003Ca href=\"https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/w/ddn-20251216-3\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Use of generative AI tools in 2025, Eurostat\u003C/a>).\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Nel momento in cui l’offerta cresce, però, aumenta anche la complessità nella scelta. Tra piattaforme di automazione, tool di analisi, sistemi di generazione contenuti e soluzioni per il recruiting, capire \u003Cstrong>quale intelligenza artificiale usare in azienda\u003C/strong> richiede una valutazione più attenta. Ogni strumento risponde a un’esigenza specifica e produce risultati diversi a seconda di come viene utilizzato all’interno dei processi.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Molte aziende si trovano così in una fase intermedia: hanno accesso ai tool, ma faticano a integrarli in modo strutturato.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>Perché le aziende stanno adottando strumenti di intelligenza artificiale\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">L’adozione degli \u003Cstrong>strumenti di intelligenza artificiale in azienda\u003C/strong> cresce perché impatta direttamente sulle attività operative. Sono tanti, infatti, i processi (magari ripetitivi) che richiedono tempi lunghi di elaborazione e molte risorse, sia economiche che umane. Un altro elemento rilevante riguarda la \u003Cstrong>gestione delle informazioni\u003C/strong>. Le aziende producono e raccolgono dati in modo continuo, ma spesso faticano a utilizzarli in modo efficace.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Accanto a questi aspetti, bisogna considerare anche la velocità. In contesti competitivi, la capacità di rispondere in tempi brevi diventa un fattore determinante. Ecco perché\u003Cstrong> automatizzare alcune attività tramite l’AI\u003C/strong> consente ai team di concentrarsi su operazioni a maggiore valore, mantenendo un livello di controllo più alto sui risultati.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>Come l’AI supporta processi e decisioni aziendali\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">L’intelligenza artificiale può entrare nei flussi di lavoro aziendali come \u003Cstrong>supporto operativo\u003C/strong>. Ma come? La sua utilità è particolarmente evidente, come abbiamo anticipato, per i\u003Cstrong> processi ripetitivi\u003C/strong>, perché consente di automatizzare attività come l’elaborazione dei dati, la gestione documentale o la classificazione delle informazioni, con un impatto diretto sui tempi di esecuzione.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">All’interno delle funzioni aziendali, troviamo diverse applicazioni concrete. In ambito \u003Cem>finance\u003C/em>, ad esempio, l’AI è un ottimo strumento per fare analisi predittiva. Nel marketing, tra le tante attività, supporta la personalizzazione dell’esperienza utente e la produzione di contenuti tramite l’\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/cose-la-generative-ai-una-guida-semplice-allinnovazione-che-sta-rivoluzionando-il-mondo/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI generativa\u003C/a>. Oppure ancora, nelle risorse umane, velocizza la scrittura delle job description e la gestione delle performance, sempre basandosi sui dati.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/corsi/ai-in-azienda/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cimg fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter\" src=\"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/04/AI-in-azione-job-descriptions.png\" alt=\"Casi d'uso AI: job descriptions\" width=\"800\" height=\"600\" />\u003C/a>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Non dimentichiamo poi del suo ruolo nel \u003Cstrong>supporto alle decisioni\u003C/strong>. Gli strumenti di intelligenza artificiale si rivelano particolarmente adatti all’analisi di dati, sia strutturati che non strutturati, ma anche a individuare correlazioni e fornire indicazioni utili per orientare le scelte operative.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>Dal semplice tool all’automazione intelligente\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Se le prime sperimentazioni con l’AI in azienda iniziano dalle attività semplici, con il tempo, l’utilizzo dei tool AI tende a spostarsi verso una logica più articolata. Quindi dalle operazioni lineari, come la generazione di contenuti o la gestione documentale, progressivamente si passa alla costruzione di \u003Cstrong>flussi di lavoro articolati\u003C/strong>, dove più strumenti comunicano tra loro e lavorano insieme.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">In questo passaggio, stanno avendo un ruolo di rilievo le cosiddette \u003Cstrong>piattaforme no-code e low-code\u003C/strong>. Si tratta, in poche parole, di ecosistemi di sviluppo intuitivi che sostituiscono la sintassi complessa del codice con interfacce drag-and-drop o componenti prefigurati. Sono soluzioni molto utilizzate perché permettono di realizzare siti web, app e workflow automatizzati senza dover gestire l’architettura del codice sottostante. Si possono usare per tantissimi scopi, \u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">pensiamo a \u003C/span>\u003Cb>Zapier, Make.com o n8n\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, che collegano tra loro diverse applicazioni web.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cimg decoding=\"async\" class=\"aligncenter\" src=\"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2025/11/n8n-agente-ocr.png\" alt=\"n8n\" width=\"842\" height=\"842\" data-wp-editing=\"1\" />\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Così un’attività come la gestione di una richiesta da parte del cliente, ad esempio, può essere gestita in modo continuo tramite diversi step preimpostati dal sistema: raccolta dei dati, classificazione, risposta e aggiornamento del CRM.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Per sfruttare queste opportunità al meglio, serve però una \u003Cstrong>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/aziende/ai-education-academy/ai-e-automation-per-le-aziende/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">formazione di AI automation per aziende\u003C/a>\u003C/strong> strutturata, che consenta ai team di sviluppare \u003Cstrong>competenze pratiche su come progettare e gestire questi flussi\u003C/strong>. L’obiettivo è rendere l’automazione parte integrante delle attività aziendali, con un approccio organizzato e, soprattutto, replicabile a tutti i livelli.\u003C/span>\u003C/p>\n",{"block_layout":836,"gutter_top":837,"gutter_bottom":837,"list":838,"h_align":858,"v_align":858},"cta_list","xl",[839],{"link":840,"config":842,"modal":846},{"title":841,"url":143,"target":54},"ISCRIVITI ALLA NEWSLETTER",{"variant":155,"theme":843,"size":844,"class":845},"theme-primary","size-default","iscritto-nl qs-link",{"api_url":847,"title":848,"text":849,"name_label":850,"name_placeholder":851,"surname_label":852,"surname_placeholder":853,"email_label":854,"email_placeholder":855,"privacy_text":856,"submit_text":857},"/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":832,"text":860},"\u003Ch2>I principali tool AI per aziende\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Gli strumenti di \u003Cstrong>intelligenza artificiale per aziende\u003C/strong> coprono oggi tutte le principali funzioni operative. Ogni area quindi può disporre di soluzioni specifiche, progettate per intervenire sia sulle attività ricorrenti che per migliorare ambiti specifici di una business unit. Di seguito troverai una selezione di tool AI utilizzati nel business, con il relativo ambito di applicazione.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ctable>\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cb>Tool\u003C/b>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cb>Funzione\u003C/b>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cb>Area aziendale\u003C/b>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cb>ChatGPT\u003C/b>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Scrittura testi, sintesi documenti, supporto operativo e generazione immagini\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Marketing / Operations\u003C/span>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cb>Claude\u003C/b>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Analisi documenti complessi, gestione contenuti lunghi e sviluppo software\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Operations / Management / Sviluppo IT\u003C/span>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cb>Gemini\u003C/b>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Supporto operativo integrato con Google Workspace e generazione immagini\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Operations / Office Management\u003C/span>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cb>Microsoft Copilot\u003C/b>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Automazione attività in Word, Excel, Forms e Outlook\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Operations / Office Automation\u003C/span>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cb>GitHub Copilot\u003C/b>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Supporto allo sviluppo software\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Sviluppo IT\u003C/span>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Ch2>\u003C/h2>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cspan style=\"letter-spacing: -0.56px;\">Come scegliere gli strumenti più utili per la propria attività\u003C/span>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Ora che hai una panoramica dei tool più utilizzati, come scegliere lo strumento giusto? È necessaria, prima di tutto, una valutazione del contesto operativo. Ogni organizzazione, infatti, ha processi, obiettivi e risorse differenti, quindi gli strumenti devono essere selezionati in base all’impatto che possono generare nelle attività quotidiane e, in particolare, in base al \u003Cstrong>ritorno sull’investimento\u003C/strong>.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">La prima valutazione riguarda gli \u003Cstrong>obiettivi aziendali\u003C/strong>. Alcuni strumenti sono progettati per aumentare la produttività interna, altri per migliorare la relazione con i clienti o supportare l’analisi dei dati. Identificare con precisione l’area di intervento aiuta a evitare dispersioni e a concentrare l’adozione su casi d’uso concreti.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Un secondo aspetto riguarda il \u003Cstrong>tipo di processo da ottimizzare\u003C/strong>. Attività ripetitive e standardizzate si prestano più facilmente all’automazione, mentre processi complessi richiedono strumenti più avanzati e una maggiore attenzione nella configurazione.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Anche il \u003Cstrong>livello di competenze interne\u003C/strong> incide sulla scelta. Team con un’esperienza tecnica solida possono lavorare su piattaforme flessibili e configurabili, mentre contesti operativi più semplici beneficiano di strumenti con interfacce guidate e modelli preimpostati.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Infine, è utile considerare la \u003Cstrong>gestione dei dati e dei rischi operativi\u003C/strong>. L’utilizzo di strumenti AI implica la gestione di informazioni aziendali e, in alcuni casi, dati sensibili. Valutare questi aspetti permette di adottare soluzioni più adatte al proprio contesto e di mantenere un controllo più chiaro sui processi.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>Errori da evitare quando si adottano strumenti di intelligenza artificiale\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Ci sono però alcune criticità che emergono con frequenza quando si decide di integrare l’intelligenza artificiale all’interno dei processi aziendali. Trattandosi di difficoltà che incidono direttamente sull’efficacia dei progetti, riconoscerle in anticipo permette di gestire meglio l’introduzione degli strumenti e di mantenere continuità nei processi.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Una delle criticità principali nell’integrazione dell’AI è \u003C/span>\u003Cb>l’adozione dei tool senza una pianificazione chiara\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, poiché l’assenza di obiettivi definiti porta ad un utilizzo sporadico e a risultati difficili da misurare, lasciando gli strumenti scollegati dalle attività aziendali principali. A ciò si aggiunge spesso \u003C/span>\u003Cb>l’utilizzo frammentato tra i team\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, infatti, se ogni reparto adotta strumenti diversi senza coordinamento, si generano flussi discontinui e duplicazioni di attività che ne riducono l’efficacia complessiva. \u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Un rischio ulteriore è rappresentato dall’uso non controllato degli strumenti, conosciuto come \u003C/span>\u003Cb>\u003Ci>shadow AI\u003C/i>\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, ossia, l’impiego autonomo di tool AI da parte dei singoli collaboratori, al di fuori delle linee guida aziendali, può esporre l’azienda a problemi legati alla gestione dei dati e alla sicurezza delle informazioni. È fondamentale anche \u003C/span>\u003Cb>considerare l’assenza di governance e responsabilità\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, poiché una struttura di controllo non chiara complica il monitoraggio dell’utilizzo, la valutazione dei risultati e l’intervento in caso di criticità. \u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Infine, un altro ostacolo comune è la \u003C/span>\u003Cb>difficoltà nel portare i progetti in produzione\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, molte iniziative rimangono in fase sperimentale perché la mancanza di processi definiti e di competenze adeguate rende complesso trasformare i test iniziali in soluzioni operative e scalabili.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>Come integrare i tool AI nei processi aziendali\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Abbiamo visto che inserire l’AI dentro un’azienda richiede un lavoro progressivo sui processi. Il punto di partenza rimane la \u003Cstrong>mappatura delle attività\u003C/strong>: individuare dove si concentrano le operazioni ripetitive, dove i dati vengono gestiti manualmente e quali passaggi possono essere ottimizzati con l’automazione.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Solo una volta identificati i processi, è possibile definire \u003Cstrong>workflow operativi\u003C/strong> in cui gli strumenti AI lavorano in modo coordinato. Ciò significa stabilire input chiari e output verificabili. Anche perché, nella maggior parte dei casi, l’integrazione coinvolge più strumenti: ad esempio, raccolta dati, elaborazione, generazione di contenuti e aggiornamento dei sistemi interni, quindi il coordinamento e la strategia sono indispensabili.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Altro aspetto da non sottovalutare è quello della \u003Cstrong>supervisione umana\u003C/strong>. Anche nei flussi automatizzati, è necessario mantenere \u003Cstrong>punti di controllo per verificare la qualità degli output\u003C/strong>, gestire eventuali eccezioni e garantire coerenza con gli obiettivi aziendali.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Infine, non si possono introdurre sistemi di questo tipo in assenza di un \u003Cstrong>monitoraggio dei risultati\u003C/strong>. Sono diversi gli indicatori che si possono tenere in considerazione: tempi di esecuzione, riduzione del margine di errore o l’impatto sulla produttività. Ogni business, naturalmente, avrà la sue metriche di riferimento, anche in base al processo che vuole ottimizzare. In questo modo si possono valutare l’efficacia delle soluzioni adottate e apportare miglioramenti nel tempo.\u003C/span>\u003Cbr />\n\u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/corsi/ai-in-azienda/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cimg decoding=\"async\" class=\"aligncenter\" src=\"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/04/AI-in-azione-analizzare-dati-in-linguaggio-naturale.png\" alt=\"Casi d'uso: analizzare dati in linguaggio naturale\" width=\"800\" height=\"600\" />\u003C/a>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Per aiutare\u003Cstrong> team e aziende\u003C/strong> a sviluppare competenze operative sul tema, \u003Cstrong>Data Masters\u003C/strong> offre proprio un \u003Cstrong>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/corsi/ai-in-azienda/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">corso sull’AI in azienda\u003C/a>\u003C/strong> che fornisce una base solida sui fondamenti dell’intelligenza artificiale, ma equipaggia anche gli studenti di alcune nozioni più pratiche. Si affrontano, per esempio, le diverse tecniche di Prompt Engineering, si analizzano gli strumenti AI più utili e si propongono casi d’uso reali. L’obiettivo è costruire un approccio organizzato, tramite cui l’AI possa entrare nei processi in modo controllato e misurabile.\u003C/span>\u003C/p>\n",{"block_layout":862,"classes":863,"bg_color":864,"api_url":865,"text":866,"form":867},"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":850,"name_placeholder":851,"surname_label":852,"surname_placeholder":853,"email_label":854,"email_placeholder":855,"privacy_text":856,"submit_text":857,"confirm_message":868,"ac_list":869,"ac_tags":870},"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.","833ef0be0b6904b6:09328db408b27cb5f86926c45387b1cf0fa7ad53:X17TlXehQkgT8VWx4uxoZw==","1fb36c31516aa905:5ba327239e5c749774d18a61e5d340fb0fd0c545:8xAPnOS5z3SC3h+MeJOskQ==",{"first_name":872,"last_name":873,"avatar":874,"linkedin_url":890,"description":891},"Vincenzo","Maritati",{"ID":875,"id":875,"title":876,"filename":877,"filesize":878,"url":879,"alt":785,"author":880,"description":54,"caption":54,"name":881,"status":882,"uploaded_to":613,"date":883,"modified":884,"menu_order":885,"mime_type":886,"type":887,"subtype":888,"width":889,"height":889},24368,"Vincenzo-Maritati","vincenzo2.png",878268,"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2024/07/vincenzo2.png","7","vincenzo2","inherit","2024-07-05 10:11:16","2024-07-05 10:12:01",0,"image/png","image","png",1080,"https://www.linkedin.com/in/vincenzo-maritati/","\u003Cp>Vincenzo è Co-founder di Data Masters, AI Academy per la formazione in Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Data Science. 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