Base

Percorso Awareness

Costruisci una base solida: comprendi cos'è l'AI, come funziona e quali opportunità offre alla tua organizzazione.

40 Ore di formazione
5 Corsi
10 Moduli
Scopri il programma

A chi è rivolto e cosa imparerai

A chi è rivolto

  • Imprenditori e manager di PMI che vogliono capire l'AI prima di investire
  • Personale non tecnico: marketing, HR, amministrazione, commerciale, operations
  • Professionisti e consulenti che vogliono integrare l'AI nella propria attività
  • Chiunque voglia costruire una comprensione solida dell'AI senza prerequisiti tecnici

L'obiettivo

Costruire una comprensione corretta dell'Intelligenza Artificiale, eliminare fraintendimenti e creare un linguaggio comune. Al termine del percorso saprai distinguere l'AI da altre tecnologie, valutare dove può essere utile nella tua organizzazione e comprendere le implicazioni etiche e normative.

Cosa imparerai

  • Cos'è realmente l'AI e come si distingue da automazione e software tradizionale
  • Come funzionano i modelli di AI, inclusi i Large Language Models, senza tecnicismi
  • Cos'è l'AI generativa, cosa può fare e quali sono i suoi limiti concreti
  • Dove l'AI può essere utile nei processi aziendali e dove no
  • Le basi della governance, dell'etica e della normativa sull'AI (AI Act)
  • Come valutare la maturità della tua organizzazione e pianificare un'adozione consapevole

Programma completo

Area 1 — Fondamenti di Intelligenza Artificiale

AW-001-M1 Lezione

Cos'è davvero l'Intelligenza Artificiale

4h sincrone + 2h asincrone

Argomenti
  • Evoluzione storica dell'AI
  • Differenze tra AI, automazione e software tradizionale
  • Tipologie di AI: rule-based, machine learning, generativa
  • Cosa l'AI può e non può fare
  • Principali miti e fraintendimenti da sfatare
Obiettivi di apprendimento
  • Comprendere cosa si intende realmente per AI
  • Distinguere l'AI da altre tecnologie digitali
  • Sviluppare consapevolezza critica verso narrazioni mediatiche
AW-001-M2 Lezione

Come funzionano i modelli di AI (senza matematica)

4h sincrone + 2h asincrone

Argomenti
  • Concetto di modello e addestramento
  • Ruolo dei dati nella formazione dei modelli
  • Apprendimento supervisionato e non supervisionato
  • Introduzione ai Large Language Models
  • Limiti strutturali dei modelli
Obiettivi di apprendimento
  • Comprendere le logiche di funzionamento dei modelli
  • Capire perché l'AI commette errori
  • Interpretare correttamente i risultati prodotti

Area 2 — AI Generativa e Produttività

AW-002-M1 Lezione

Introduzione all'AI generativa

4h sincrone + 2h asincrone

Argomenti
  • Cos'è l'AI generativa
  • Generazione di testo, immagini, audio e codice
  • Differenze tra modelli generativi
  • Perché "sembra intelligente"
  • Principi di funzionamento
Obiettivi di apprendimento
  • Capire cosa rende generativa un'AI
  • Comprendere potenzialità e limiti
  • Usare l'AI con maggiore consapevolezza
AW-002-M2 Workshop

AI generativa nel lavoro quotidiano

4h sincrone + 2h asincrone

Argomenti
  • Ambiti di utilizzo più comuni
  • Rischi di utilizzo improprio
  • Qualità dell'output e controllo umano
  • Prime dimostrazioni guidate
Obiettivi di apprendimento
  • Valutare quando usare (e non usare) l'AI
  • Comprendere l'impatto sul lavoro individuale
  • Evitare errori operativi frequenti

Area 3 — AI nei Processi Aziendali

AW-003-M1 Lezione

L'AI come leva di cambiamento organizzativo

4h sincrone + 2h asincrone

Argomenti
  • Impatto dell'AI sui processi aziendali
  • Differenza tra strumento e trasformazione
  • Esempi di adozione aziendale
  • Errori tipici delle prime sperimentazioni
Obiettivi di apprendimento
  • Comprendere l'impatto organizzativo dell'AI
  • Superare l'approccio "tool-centrico"
  • Inquadrare correttamente l'AI in azienda
AW-003-M2 Workshop

Dove l'AI può essere utile in azienda

4h sincrone + 2h asincrone

Argomenti
  • Funzioni aziendali e AI
  • Mappatura semplificata dei processi
  • Casi d'uso ricorrenti
  • Valore potenziale e limiti realistici
Obiettivi di apprendimento
  • Identificare aree applicative realistiche
  • Evitare aspettative irrealistiche
  • Prepararsi ai livelli successivi

Area 4 — Governance, Etica e Compliance dell'AI

AW-004-M1 Lezione

Etica dell'Intelligenza Artificiale

4h sincrone + 2h asincrone

Argomenti
  • Concetto di responsabilità nell'AI
  • Bias e discriminazioni
  • Impatti sociali e organizzativi
  • Principi etici fondamentali
  • Utilizzo consapevole dell'AI
Obiettivi di apprendimento
  • Sviluppare sensibilità etica
  • Comprendere i rischi non tecnici
  • Usare l'AI in modo responsabile
AW-004-M2 Lezione

Introduzione alla normativa sull'AI

4h sincrone + 2h asincrone

Argomenti
  • Perché l'AI è regolamentata
  • Panoramica AI Act
  • Responsabilità di imprese e utenti
  • Concetti chiave di compliance normativa
Obiettivi di apprendimento
  • Comprendere il contesto normativo
  • Ridurre rischi di utilizzo inconsapevole
  • Prepararsi ai livelli avanzati

Area 5 — Progettazione e Governo dei Percorsi di Adozione dell'AI

AW-005-M1 Workshop

AI readiness e maturità organizzativa

4h sincrone + 2h asincrone

Argomenti
  • Maturità digitale e readiness all'AI
  • Livelli di readiness all'AI
  • Autovalutazione guidata
  • Errori tipici di partenza
Obiettivi di apprendimento
  • Comprendere il proprio livello di maturità
  • Evitare adozioni premature
  • Orientare le scelte formative successive
AW-005-M2 Workshop

Dall'interesse all'adozione consapevole

4h sincrone + 2h asincrone

Argomenti
  • Perché molte iniziative falliscono
  • Importanza di competenze e cultura
  • Ruolo delle persone
  • Visione di percorso strutturato
Obiettivi di apprendimento
  • Comprendere che l'AI è un percorso
  • Allineare aspettative e realtà
  • Preparare il passaggio al livello operativo

Metodologia didattica

Un modello blended che bilancia teoria e pratica, con sessioni sincrone e contenuti on-demand.

4 ore per modulo

Sessioni sincrone

Lezioni, workshop o laboratori guidati — in aula o online. Interazione diretta con i docenti, discussione di casi pratici e condivisione di esperienze tra partecipanti.

2 ore per modulo

Contenuti asincroni

Video-lezioni per consolidare i concetti chiave, test ed esercitazioni pratiche per verificare la comprensione e stimolare l'applicazione concreta.

Tre modalità didattiche

Lezione

Fondamenti teorici, framework concettuali, analisi critica

Workshop

Dimostrazioni guidate, esercitazioni pratiche, casi d'uso reali

Laboratorio

Attività hands-on, applicazione diretta, progettazione assistita

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