Percorso Operativo
Trasforma la conoscenza in competenza pratica: integra l'AI nei processi di lavoro con metodo, strumenti concreti e controllo dei risultati.
A chi è rivolto e cosa imparerai
A chi è rivolto
- Personale aziendale non tecnico (marketing, HR, amministrazione, commerciale, operations) che utilizza o intende utilizzare strumenti AI
- Professionisti e consulenti che necessitano di competenze applicative da integrare nei propri servizi
- Imprenditori e manager di PMI che hanno già acquisito una comprensione generale dell'AI
- Chiunque abbia superato il livello Awareness e voglia passare dalla teoria alla pratica
L'obiettivo
Utilizzare l'AI in modo consapevole e strutturato, comprendendo strumenti, casi d'uso e impatti sui processi. La formazione assume un carattere prevalentemente applicativo: analisi di casi reali, progettazione di utilizzi concreti e valutazione degli impatti sulle attività operative.
Cosa imparerai
- Come funzionano i modelli di machine learning e come interpretare correttamente i risultati
- Il ruolo dei dati nella qualità degli output AI e come evitare errori decisionali
- Tecniche di prompt design per ottenere risultati controllati e di qualità
- Come integrare l'AI generativa nei flussi di lavoro individuali e di team
- Progettare casi d'uso AI realistici con analisi costi/benefici
- Gestire il cambiamento organizzativo e costruire una roadmap di adozione strutturata
Programma completo
Area 1 — Fondamenti di Intelligenza Artificiale
Machine learning e modelli: cosa cambia davvero
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- Come apprendono i modelli
- Addestramento vs utilizzo
- Overfitting e generalizzazione
- Implicazioni operative
Obiettivi di apprendimento
- Interpretare correttamente i risultati
- Comprendere limiti e rischi
- Supportare decisioni informate
Dati, qualità e affidabilità
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- Ruolo dei dati nei modelli
- Qualità, bias e incompletezza
- Dati aziendali e AI
- Errori comuni
Obiettivi di apprendimento
- Valutare la qualità dei dati
- Comprendere l'impatto sui risultati
- Ridurre errori decisionali
Area 2 — AI Generativa e Produttività
Prompt design e interazione consapevole
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- Logiche di prompting
- Struttura di un prompt efficace
- Contesto, vincoli e obiettivi
- Esempi pratici
Obiettivi di apprendimento
- Migliorare qualità degli output
- Ridurre ambiguità
- Usare l'AI in modo controllato
AI generativa nei flussi di lavoro
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- Integrazione nelle attività quotidiane
- Uso individuale e di team
- Standardizzazione degli output
- Controllo e revisione
Obiettivi di apprendimento
- Integrare l'AI nei flussi operativi
- Aumentare produttività reale
- Evitare uso estemporaneo
Area 3 — AI nei Processi Aziendali
Progettare casi d'uso AI
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- Identificazione casi d'uso
- Valutazione costi/benefici
- Rischi e prerequisiti
- Prioritizzazione
Obiettivi di apprendimento
- Progettare casi d'uso realistici
- Ridurre sprechi e fallimenti
- Supportare decisioni operative
AI e change management
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- Impatto su ruoli e competenze
- Resistenze organizzative
- Comunicazione e coinvolgimento
- Adozione graduale
Obiettivi di apprendimento
- Gestire il cambiamento
- Favorire adozione consapevole
- Ridurre attriti organizzativi
Area 4 — Governance, Etica e Compliance
Rischi e responsabilità nell'uso dell'AI
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- Tipologie di rischio
- Responsabilità operative
- Tracciabilità delle decisioni
- Controlli minimi
Obiettivi di apprendimento
- Ridurre esposizione al rischio
- Usare l'AI in modo conforme
- Preparare la governance avanzata
Compliance AI per imprese
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- AI Act applicato alle imprese
- Obblighi e responsabilità
- Impatti sui processi
- Esempi pratici
Obiettivi di apprendimento
- Comprendere obblighi normativi
- Adeguare l'organizzazione
- Evitare sanzioni e rischi legali
Area 5 — Progettazione e Governo dei Percorsi di Adozione
Costruire una roadmap AI
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- Analisi stato attuale
- Definizione obiettivi
- Fasi di implementazione
- Indicatori di successo
Obiettivi di apprendimento
- Strutturare l'adozione
- Evitare improvvisazione
- Preparare il livello avanzato
Dalla sperimentazione alla standardizzazione
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- Governance dei progetti
- Replicabilità
- Scalabilità
- Controllo risultati
Obiettivi di apprendimento
- Rendere sostenibili i progetti
- Integrare l'AI stabilmente
- Consolidare competenze
Metodologia didattica
Un modello blended che bilancia teoria e pratica, con sessioni sincrone e contenuti on-demand.
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.
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
Gli altri percorsi
Awareness
Costruisci una base solida: comprendi cos'è l'AI, come funziona e quali opportunità offre alla tua organizzazione.
Scopri il percorso AvanzatoStrategico
Governa l'adozione dell'AI nella tua organizzazione: dalla compliance alla trasformazione del modello di business.
Scopri il percorsoScopri da dove iniziare
L'assessment gratuito analizza 5 aree chiave della tua preparazione sull'AI e ti indica il percorso più adatto.
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