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A lavoro finito erano convinti di aver risparmiato circa il 20% del tempo. Il cronometro dell’esperimento randomizzato di METR, pubblicato il 10 luglio 2025 con i modelli Claude 3.5 e 3.7 Sonnet allora disponibili, diceva il contrario, […]",29364,"28 Agosto 2026",{"url":871,"width":872,"height":872,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/08/cover-4.png",1024,[874,878,902,904],{"block_layout":875,"classes":876,"text":877},"simple_text","above-the-fold","\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Sedici sviluppatori esperti hanno lavorato con strumenti di AI su 246 attività reali, dentro repository che conoscevano bene. A lavoro finito erano convinti di aver risparmiato circa il 20% del tempo. Il cronometro dell’esperimento randomizzato di METR, pubblicato il 10 luglio 2025 con i modelli Claude 3.5 e 3.7 Sonnet allora disponibili, diceva il contrario, cioè il 19% di tempo in più. Nello stesso periodo, uno studio uscito sul Quarterly Journal of Economics nel maggio 2025 misurava su 5.172 agenti di customer support un aumento del 15% dei casi risolti per ora.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Sono due misure rigorose con segno opposto, e a separarle sono le persone e i compiti più della tecnologia.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cb>Perché il prompt engineering è diventato una competenza strategica in azienda\u003C/b>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Nello \u003C/span>\u003Ca href=\"https://academic.oup.com/qje/article/140/2/889/7990658\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">studio sul customer support\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> i guadagni maggiori vanno ai lavoratori meno esperti, mentre per i più esperti si registrano piccoli cali di qualità. Nell’\u003C/span>\u003Ca href=\"https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">esperimento METR\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> il rallentamento colpisce professionisti senior su lavoro complesso nel loro dominio. Per chi deve decidere dove mettere formazione e budget questa è l’informazione utile, molto più di una percentuale di risparmio promessa in generale, perché indica un ordine di priorità. Si comincia dalle attività ripetitive e ben definite e dai profili con meno anzianità, e si procede con misurazione e cautela dove le persone sono già molto brave a fare quello che fanno.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Secondo il \u003C/span>\u003Ca href=\"https://www.istat.it/comunicato-stampa/imprese-e-ict-anno-2025/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">comunicato Istat del 15 dicembre 2025\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, nel 2025 il 16,4% delle imprese con almeno dieci addetti usa almeno una tecnologia di intelligenza artificiale, con un divario largo fra grandi imprese, al 53,1%, e PMI, al 15,7%. \u003C/span>\u003Ca href=\"https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/w/ddn-20251211-2\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Eurostat\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, l’11 dicembre 2025, colloca la media UE al 20,0% contro il 13,5% dell’anno prima. Su un responsabile pesa però soprattutto un altro dato dello stesso comunicato Istat, e cioè che \u003C/span>\u003Cb>fra le imprese che hanno valutato un investimento in AI senza realizzarlo quasi il 60% indica la mancanza di competenze come freno\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, e non l’infrastruttura o i fornitori.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il prompt engineering è il perimetro di quella competenza, ovvero la pratica di scrivere richieste efficaci a un modello linguistico, a partire dalle istruzioni persistenti che ne fissano ruolo e vincoli. Se servono \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/fondamenti-di-prompt-engineering/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">le basi del prompt engineering\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> prima di proseguire, quello è il punto di partenza.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Quei sedici professionisti dell’esperimento METR hanno sbagliato la valutazione del proprio lavoro, e l’hanno sbagliata in positivo, che è poi la lezione più scomoda di tutta la misura. \u003C/span>\u003Cb>Se non misuri, la tua sensazione non è un dato.\u003C/b>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cb>Le linee guida per creare prompt efficaci\u003C/b>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Le leve documentate da Anthropic, OpenAI e Google sono poche e in larga parte le stesse, il che è già un fatto rilevante. Tre aziende che competono fra loro descrivono lo stesso insieme ristretto di mosse, \u003C/span>\u003Cb>istruzioni esplicite, contesto, esempi, ruolo e formato atteso\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, che poi sono le stesse cose che rendono chiara una richiesta a un collega appena arrivato.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cb>Definire obiettivi, contesto e output atteso\u003C/b>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Ca href=\"https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cb>Anthropic \u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">suggerisce\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> di pensare al modello come a un collega brillante ma nuovo, che non conosce le vostre norme e i vostri flussi di lavoro, e ne ricava una regola diagnostica precisa, per cui se quel collega resterebbe confuso davanti alla richiesta lo sarà anche il modello. Ne viene la prima leva, la specificità, visto che chiedere di creare una dashboard analitica produce una cosa qualsiasi, mentre elencare quali elementi e quali interazioni deve contenere produce quella che serve.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La seconda leva è meno intuitiva e riguarda la motivazione dietro l’istruzione. \u003C/span>\u003Cb>Spiegare perché si chiede una cosa migliora l’output più del divieto secco\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, e l’esempio di Anthropic è un testo destinato a un sintetizzatore vocale, dove dire a cosa serve funziona meglio che vietare i puntini di sospensione.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il ruolo assegnato al modello va tenuto distinto, e \u003C/span>\u003Ca href=\"https://workspace.google.com/resources/ai/writing-effective-prompts/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cb>Google\u003C/b>\u003C/a> \u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">lo mette fra i quattro componenti di un prompt efficace, insieme ad attività, contesto e formato, precisando che non serve usarli tutti ogni volta, mentre \u003C/span>\u003Cb>OpenAI \u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">raccomanda di tenere tono e ruolo nelle istruzioni di sistema e i dettagli del compito nei messaggi successivi.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cb>Standardizzare i prompt per ottenere risultati coerenti\u003C/b>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Un responsabile vuole un livello minimo garantito su trenta persone, più del prompt geniale del collega bravo. \u003C/span>\u003Cb>Gli esempi sono la leva più diretta in quel senso\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, e Anthropic li descrive come uno dei modi più affidabili per orientare formato, tono e struttura. Devono essere rilevanti, diversi fra loro e strutturati, e la documentazione indica tre-cinque esempi come intervallo con i risultati migliori.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Google avverte su entrambi i lati, perché gli esempi vanno sempre accompagnati da istruzioni chiare, altrimenti il modello coglie schemi che nessuno voleva insegnargli, e troppi esempi lo portano ad adattarsi a quelli perdendo generalità. Aiuta anche separare il prompt in sezioni etichettate, tenendo distinte istruzioni, contesto e materiale da elaborare, così si riducono le interpretazioni sbagliate.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cimg fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/08/inline-01-10.png\" alt=\"Prompt engineering\" width=\"800\" height=\"600\" />\u003C/p>\n",{"block_layout":879,"gutter_top":880,"gutter_bottom":880,"list":881,"h_align":901,"v_align":901},"cta_list","xl",[882],{"link":883,"config":885,"modal":889},{"title":884,"url":143,"target":54},"ISCRIVITI ALLA NEWSLETTER",{"variant":155,"theme":886,"size":887,"class":888},"theme-primary","size-default","iscritto-nl qs-link",{"api_url":890,"title":891,"text":892,"name_label":893,"name_placeholder":894,"surname_label":895,"surname_placeholder":896,"email_label":897,"email_placeholder":898,"privacy_text":899,"submit_text":900},"/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":875,"text":903},"\u003Ch2>\u003Cb>Gli errori più comuni nel prompt engineering aziendale\u003C/b>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Gli errori che si ripetono nei team riguardano l’aspettativa più della scrittura, e nascono dal credere che il modello sappia cose che nessuno gli ha detto, o che se un testo è ben scritto allora è anche corretto.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cb>Prompt troppo generici, incompleti o ambigui\u003C/b>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La forma più diffusa è la richiesta-telegramma, tre parole che producono un output mediocre, nessuno che sappia spiegarsi il perché e la conclusione affrettata che lo strumento non funziona. Qui la regola del collega senza contesto funziona come test più che come consiglio. Prima di rilanciare si rilegge la richiesta chiedendosi cosa una persona nuova non potrebbe sapere, e quasi sempre manca \u003C/span>\u003Cb>il destinatario dell’output, il vincolo di lunghezza o l’uso che se ne farà\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cb>Trascurare il contesto e le informazioni disponibili\u003C/b>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">L’errore opposto, incollare tutto per sicurezza, ha una ragione tecnica misurata, e il \u003C/span>\u003Ca href=\"https://research.trychroma.com/context-rot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">technical report di Chroma\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> del 14 luglio 2025, su diciotto modelli fra cui GPT-4.1, Claude 4, Gemini 2.5 e Qwen3, oggi in buona parte superati, mostra che \u003C/span>\u003Cb>i modelli non usano il contesto in modo uniforme e diventano meno affidabili man mano che l’input si allunga\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, anche su compiti semplici. La finestra di contesto è la capienza, mentre il contesto è quello che ci mettete dentro.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cb>Affidarsi all’AI senza verificare gli output\u003C/b>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Un output plausibile può essere falso per una ragione strutturale, e un \u003C/span>\u003Ca href=\"https://arxiv.org/abs/2509.04664\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">lavoro di Kalai, Nachum, Vempala e Zhang\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> del 4 settembre 2025, firmato da ricercatori di OpenAI e Georgia Tech e quindi da una parte interessata, argomenta che il modo in cui i modelli vengono addestrati e valutati premia il tirare a indovinare rispetto all’ammettere incertezza. La tendenza a fidarsi in automatico di un sistema ha un nome, automation bias, e l’AI Act la nomina all’articolo 14 fra le cose di cui chi sorveglia deve restare consapevole. Quell’articolo riguarda i sistemi ad alto rischio, non chiunque apra un assistente in ufficio, e va preso come principio ispiratore. Il caso METR resta il promemoria più efficace, dato che lì l’autovalutazione andava nella direzione opposta alla misura.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cb>Come organizzare il prompt engineering all’interno dei team\u003C/b>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">La domanda a questo punto diventa un’altra, come si ottiene che trenta persone scrivano prompt decenti senza stare lì a controllarle una per una, che è un problema diverso dallo scrivere il singolo buon prompt.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cb>Creare una libreria condivisa di prompt\u003C/b>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Ca href=\"https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot/organizational-prompts\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Microsoft ci sta provando\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> con Microsoft 365 Copilot, prompt pubblicati dall’organizzazione che compaiono come suggerimenti dentro gli strumenti che le persone già usano, dalla chat al browser agli spazi di collaborazione. Ogni voce ha titolo, testo, lingua, tipo di attività e app supportate, più un campo facoltativo di reparto per filtrare, e si importa o esporta in CSV. I limiti dichiarati nella documentazione aggiornata al 18 agosto 2026 sono altrettanto istruttivi, fino a mille prompt per tenant, quattro in evidenza, ottomila caratteri per il testo e trentacinque per il titolo. \u003C/span>\u003Cb>La funzione è in programma di anteprima\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, e disponibilità e capacità possono cambiare.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Fuori dai fornitori non risultano studi pubblici che misurino l’efficacia delle librerie di prompt, e chi ve la vende come pratica di settore consolidata sta andando oltre le prove. Quello che si porta a casa è il meccanismo, pochi prompt approvati, visibili nel punto in cui il lavoro accade, con qualcuno che risponde di ciascuno.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cb>Definire processi, responsabilità e attività di revisione\u003C/b>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Nel caso Microsoft la gestione è riservata a due ruoli amministrativi specifici, ed è un dettaglio che vale come principio, perché \u003C/span>\u003Cb>l’accesso in scrittura a una libreria condivisa va ristretto per costruzione\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Chi pubblica e chi verifica devono essere nomi, non funzioni generiche. OpenAI mette la revisione dei prompt nello stesso flusso con cui si rivede il prodotto, e Anthropic descrive come si costruiscono i test relativi, con criteri di successo specifici, misurabili, raggiungibili e rilevanti, molte domande valutate automaticamente meglio che poche giudicate a mano, e casi limite dentro il set, dagli input irrilevanti a quelli lunghi a quelli ambigui.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">La stessa funzione Microsoft offre statistiche per singolo prompt, con utenti attivi e invii a sette, quattordici e ventotto giorni. Misurano l’adozione, non la qualità di quello che esce, e confondere le due cose è il modo più elegante di non accorgersi che la libreria non funziona.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cb>Dal prompt engineering al Context Engineering\u003C/b>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Anthropic, in un \u003C/span>\u003Ca href=\"https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">intervento del 29 settembre 2025\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, distingue le due pratiche senza contrapporle. Scrivere buoni prompt resta un compito discreto, mentre l’\u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/ingegneria-del-contesto/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">ingegneria del contesto\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> è iterativa, perché \u003C/span>\u003Cb>il contesto va curato a ogni passo e non deciso una volta sola\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cb>Quando il prompt non basta più\u003C/b>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Che il prompt non basti più lo si riconosce senza competenze tecniche, e succede quando la richiesta ha bisogno di documenti aziendali che il modello non ha mai visto e che nessuno gli sta passando, quando la conversazione si allunga e la qualità cala, il degrado misurato da Chroma nel report del luglio 2025 e chiamato \u003C/span>\u003Cb>context rot\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, oppure quando il compito, invece di una domanda con la sua risposta, è una sequenza di passi in cui ognuno dipende da cosa è successo prima.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cb>Il ruolo dell’ingegneria del contesto nelle applicazioni AI avanzate\u003C/b>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Anthropic la definisce come l’insieme delle strategie per \u003C/span>\u003Cb>curare e mantenere l’insieme ottimale di informazioni che il modello ha davanti mentre lavora\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Il\u003C/span>\u003Ca href=\"https://www.langchain.com/blog/context-engineering-for-agents\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> blog di LangChain\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, in un articolo del 2 luglio 2025, la organizza in quattro strategie, ovvero scrivere il contesto fuori dalla conversazione, selezionare cosa farvi rientrare, comprimerlo e isolarlo, e riporta la formulazione di Andrej Karpathy sul riempire la finestra con esattamente le informazioni giuste per il passo successivo. Basta come vocabolario minimo per capire cosa vi stanno proponendo quando l’IT o un fornitore parla di queste cose.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cb>Come sviluppare competenze di prompt engineering nei team aziendali: i consigli di Data Masters\u003C/b>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La sequenza che regge comincia dalla scelta dei compiti, da attività ripetitive e ben definite e dai profili meno esperti, dove l’evidenza disponibile è favorevole, tenendo sotto misurazione tutto il resto. Poi \u003C/span>\u003Cb>si passa dalla stima alla misura\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, perché la percezione è già stata smentita da un cronometro su sedici professionisti che avevano ogni ragione di conoscere il proprio mestiere.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cb>La formazione va sulle poche leve documentate, non sui template pronti\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, dato che un template scaricato smette di funzionare appena cambia il processo che lo circonda mentre la capacità di specificare un compito no. La libreria condivisa, se la si costruisce, ha un proprietario e un’occasione periodica di revisione. La verifica umana resta un passo del processo, con un momento e un responsabile.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">L’alfabetizzazione all’AI rientra nel perimetro dell’AI Act dal 2 febbraio 2025, e con l’\u003C/span>\u003Ca href=\"https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/ai-omnibus-enters-force\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">entrata in vigore dell’AI Omnibus\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> il 27 luglio 2026 il requisito per le aziende risulta semplificato, con Commissione e Stati membri in un ruolo più forte nel promuoverla, mentre le scadenze per l’alto rischio si spostano al 2 dicembre 2027 e al 2 agosto 2028. Chi vi dice che la legge vi obbliga a garantire l’alfabetizzazione del personale sta usando una formulazione superata.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Formare resta comunque la leva su cui quasi il 60% delle imprese italiane che hanno rinunciato a investire ha dichiarato di avere un problema. Per un percorso strutturato su queste competenze, il \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/corsi/ai-prompt-engineering/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Corso AI Prompt Engineering\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> è pensato per chi deve portare la pratica dentro un team, e non solo dentro la propria giornata.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n",{"block_layout":905,"classes":906,"bg_color":907,"api_url":908,"text":909,"form":910},"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":893,"name_placeholder":894,"surname_label":895,"surname_placeholder":896,"email_label":897,"email_placeholder":898,"privacy_text":899,"submit_text":900,"confirm_message":911,"ac_list":912,"ac_tags":913},"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.","59d424dd783f91ea:9a396a60aff2519192e03269c8bad2f231a6b085:5GrI7oumhJMNVgA6YtyFbQ==","e879bb51498051c6:b68a070a3a4c091ccebc23e1ac3c8799a70a7459:VjI38bU/u4SUws3e9OBHxg==",{"first_name":915,"last_name":916,"avatar":917,"linkedin_url":932,"description":933},"Giuseppe","Mastrandrea",{"ID":918,"id":918,"title":919,"filename":920,"filesize":921,"url":922,"alt":829,"author":923,"description":54,"caption":54,"name":919,"status":924,"uploaded_to":925,"date":926,"modified":927,"menu_order":928,"mime_type":809,"type":929,"subtype":930,"width":931,"height":931},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",[935,937],{"label":786,"link":936},"https://datamasters.it/blog/?tag=ai-in-azienda",{"label":788,"link":938},"https://datamasters.it/blog/?tag=prompt-engineering",[940,957,974,989,1004,1021,1035,1049,1064,1077,1093,1109],{"id":941,"image":942,"raw_date":944,"date":945,"date_day":946,"date_month":947,"title":948,"excerpt":949,"url":950,"taxonomies":951,"is_webinar":568},29359,{"url":943,"width":872,"height":872,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/08/cover-3.png","2026-08-26T11:46:06+02:00","26 Agosto 2026","26","Ago","Guida alle automazioni intelligenti AI per aziende","Secondo Eurostat, nel 2025 il 20% delle imprese europee con almeno dieci addetti ha usato tecnologie di intelligenza artificiale, contro il 13,5% dell’anno prima. Più interessante, per chi deve decidere, […]","https://datamasters.it/blog/come-creare-automazioni-ai-aziende/",{"category":952,"tag":954},[953],"blog",[955,956],"ai-automation","ai-in-azienda",{"id":958,"image":959,"raw_date":963,"date":964,"date_day":965,"date_month":947,"title":966,"excerpt":967,"url":968,"taxonomies":969,"is_webinar":568},29328,{"url":960,"width":961,"height":962,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/08/gtm-engineering.jpg",1014,677,"2026-08-24T12:55:22+02:00","24 Agosto 2026","24","Cos'è il GTM engineering e come aiuta la tua azienda","Il modo in cui le aziende acquisiscono clienti negli ultimi anni è cambiato profondamente. Marketing, vendite, CRM, strumenti di automazione, piattaforme di analisi e intelligenza artificiale producono una quantità enorme […]","https://datamasters.it/blog/gtm-engineering-aziende/",{"category":970,"tag":971},[953],[956,972,973],"gtm-engineer","gtm-engineering",{"id":975,"image":976,"raw_date":978,"date":979,"date_day":980,"date_month":947,"title":981,"excerpt":982,"url":983,"taxonomies":984,"is_webinar":568},29260,{"url":977,"width":961,"height":962,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/07/cyber-security-ai.jpg","2026-08-03T13:17:17+02:00","3 Agosto 2026","03","Cyber-security nell'era dell'AI: le best practice da implementare in azienda","L’intelligenza artificiale nell’ambito della cyber-security non è più un tema da soli addetti ai lavori: è la tecnologia che sta ridefinendo sia il modo in cui ci si difende sia […]","https://datamasters.it/blog/cyber-security-ai-azienda/",{"category":985,"tag":986},[953],[956,987,988],"ai-security","cyber-security",{"id":990,"image":991,"raw_date":993,"date":994,"date_day":995,"date_month":996,"title":997,"excerpt":998,"url":999,"taxonomies":1000,"is_webinar":568},29173,{"url":992,"width":961,"height":962,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/07/come-misurare-il-ROI-della-formazione-ai-in-azienda.jpg","2026-07-13T13:47:14+02:00","13 Luglio 2026","13","Lug","Come si misura davvero il ROI della formazione AI in azienda?","Misurare il ROI della formazione AI in azienda è una delle attività più complesse per chi si occupa di sviluppo delle competenze. Un responsabile HR può avere feedback positivi e […]","https://datamasters.it/blog/roi-formazione-ai-azienda/",{"category":1001,"tag":1002},[953],[956,1003],"roi",{"id":1005,"image":1006,"raw_date":1008,"date":1009,"date_day":1010,"date_month":1011,"title":1012,"excerpt":1013,"url":1014,"taxonomies":1015,"is_webinar":568},29061,{"url":1007,"width":961,"height":962,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/06/ppskilling-e-reskilling-i-processi-di-formazione-ai-in-azienda.jpg","2026-06-29T13:12:08+02:00","29 Giugno 2026","29","Giu","Upskilling e reskilling: i processi di formazione AI in azienda","L’intelligenza artificiale è già entrata nei processi aziendali, spesso più velocemente dei percorsi formativi interni. Sono tanti i team che usano l’AI generativa e i sistemi di automazione senza avere […]","https://datamasters.it/blog/upskilling-reskilling-ai/",{"category":1016,"tag":1017},[953],[956,1018,1019,1020],"formazione-ai","reskilling","upskilling",{"id":1022,"image":1023,"raw_date":1025,"date":1026,"date_day":1027,"date_month":1011,"title":1028,"excerpt":1029,"url":1030,"taxonomies":1031,"is_webinar":568},29004,{"url":1024,"width":961,"height":962,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/06/come-implementare-l-ai-in-azienda-guida-passo-dopo-passo.jpg","2026-06-16T13:27:26+02:00","16 Giugno 2026","16","Come implementare l'AI in azienda: guida passo dopo passo","Sono tante le aziende che usano gli strumenti di intelligenza artificiale e tra i più diffusi ci sono sicuramente ChatGPT, Copilot, Gemini, oltre che i sistemi di automazione come Zapier […]","https://datamasters.it/blog/come-implementare-ai-azienda-2/",{"category":1032,"tag":1033},[953],[1034,956],"ai",{"id":1036,"image":1037,"raw_date":1039,"date":1040,"date_day":1041,"date_month":1011,"title":1042,"excerpt":1043,"url":1044,"taxonomies":1045,"is_webinar":568},28966,{"url":1038,"width":961,"height":962,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/05/come-fare-formazione-sull-ai-in-azienda.jpg","2026-06-05T12:03:49+02:00","5 Giugno 2026","05","Come fare formazione sull'AI in azienda","La tua azienda sta già usando strumenti di intelligenza artificiale, ma non sai chi li usa, in quali processi e con quali regole? 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Infatti, quando aumentano dati, variabili, eccezioni e strumenti da […]","https://datamasters.it/blog/sistemi-multi-agente/",{"category":1060,"tag":1061},[953],[1062,956,1063],"ai-agents","sistemi-multi-agente",{"id":1065,"image":1066,"raw_date":1068,"date":1069,"date_day":1070,"date_month":1055,"title":1071,"excerpt":1072,"url":1073,"taxonomies":1074,"is_webinar":568},28836,{"url":1067,"width":961,"height":962,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/04/agenti-ai-per-aziende-come-utilizzarli-al-meglio.jpg","2026-05-21T12:57:57+02:00","21 Maggio 2026","21","Agenti AI per aziende: come utilizzarli al meglio","Nonostante l’intelligenza artificiale si stia facendo spazio all’interno dei processi aziendali, molte realtà faticano a trasformare nuovi prototipi e tool in processi operativi stabili. 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Il motivo non sta nella mancanza di dati, bensì nell’assenza di un metodo […]","https://datamasters.it/blog/big-data-progetti-aziendali/",{"category":1089,"tag":1090},[953],[956,1091,1092],"big-data","strategia-aziendale",{"id":1094,"image":1095,"raw_date":1097,"date":1098,"date_day":1099,"date_month":1100,"title":1101,"excerpt":1102,"url":1103,"taxonomies":1104,"is_webinar":568},27861,{"url":1096,"width":961,"height":962,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2025/10/quali-skill-servono-per-lavorare-con-l-intelligenza-artificiale-in-azienda.jpg","2025-11-27T08:35:48+01:00","27 Novembre 2025","27","Nov","Quali skill servono per lavorare con l'intelligenza artificiale in azienda?","L’intelligenza artificiale ci sta conducendo verso scenari economici, lavorativi e sociali inediti. La sua influenza crescente è ormai evidente in numerosi ambiti. 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