Percorso Strategico
Governa l'adozione dell'AI nella tua organizzazione: dalla valutazione dei rischi alla progettazione di una roadmap sostenibile, fino alla leadership del cambiamento.
A chi è rivolto e cosa imparerai
A chi è rivolto
- Imprenditori e manager con responsabilità diretta sull'adozione dell'AI in azienda
- Figure di coordinamento e professionisti senior che supportano le organizzazioni nei processi decisionali
- Responsabili IT, innovation manager e chief digital officer che governano la trasformazione digitale
- Chiunque abbia completato il livello Operativo e voglia passare dall'uso alla governance
L'obiettivo
Governare l'Intelligenza Artificiale come leva strutturale di trasformazione organizzativa, integrando tecnologia, processi, persone e responsabilità. La formazione sviluppa competenze di governance, valutazione strategica e leadership del cambiamento, necessarie per guidare l'adozione dell'AI in modo sostenibile e consapevole.
Cosa imparerai
- Valutare l'affidabilità reale dei sistemi di AI e comprenderne i limiti strutturali
- Analizzare l'AI come sistema socio-tecnico che interagisce con persone, processi e organizzazione
- Governare l'automazione avanzata e gli agenti AI in contesti organizzativi complessi
- Strutturare modelli di governance dei progetti AI e misurare il valore reale degli investimenti
- Progettare sistemi di governance dell'AI conformi all'AI Act e alle normative vigenti
- Disegnare roadmap strategiche di adozione e guidare il cambiamento organizzativo
Programma completo
Area 1 — Fondamenti di Intelligenza Artificiale
Limiti strutturali e affidabilita' dei sistemi di AI
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- Perche' i modelli non ragionano
- Affidabilita', probabilita' ed errori sistemici
- Allucinazioni, bias e false correlazioni
- Interpretazione critica degli output
- Impatti su decisioni complesse
Obiettivi di apprendimento
- Valutare l'affidabilita' reale dei sistemi di AI
- Comprendere i limiti strutturali dei modelli
- Ridurre rischi decisionali legati all'uso improprio dell'AI
AI, complessita' e sistemi organizzativi
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- AI come sistema socio-tecnico
- Interazione tra tecnologia, persone e processi
- Effetti emergenti e non intenzionali
- Fallimenti sistemici nell'adozione dell'AI
Obiettivi di apprendimento
- Comprendere l'AI come parte di un sistema complesso
- Superare una visione puramente tecnologica
- Migliorare la qualita' delle decisioni strategiche
Area 2 — AI Generativa e Produttivita'
Automazione avanzata e agenti AI
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- Concetto di agenti AI
- Automazione multi-step
- Integrazione con sistemi aziendali
- Rischi di perdita di controllo
- Supervisione umana
Obiettivi di apprendimento
- Comprendere le potenzialita' dell'automazione avanzata
- Valutare quando e' opportuno automatizzare
- Governare processi complessi basati su AI
AI generativa in contesti organizzativi complessi
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- Uso dell'AI in ambienti multi-ruolo
- Standardizzazione vs flessibilita'
- Controllo qualita' e auditing degli output
- Impatti su ruoli e responsabilita'
Obiettivi di apprendimento
- Integrare l'AI generativa in organizzazioni strutturate
- Garantire coerenza e affidabilita' degli output
- Ridurre rischi operativi e reputazionali
Area 3 — AI nei Processi Aziendali
Governo dell'adozione dell'AI nei processi
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- Modelli di governance dei progetti AI
- Ruoli e responsabilita'
- Ciclo di vita delle soluzioni AI
- Decisioni di build, buy, partner
Obiettivi di apprendimento
- Strutturare il governo dei progetti AI
- Ridurre frammentazione e sperimentazioni isolate
- Allineare AI e obiettivi aziendali
Misurare il valore dell'AI
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- Indicatori di performance
- Valore economico e non economico
- Costi nascosti e rischi
- Valutazione ROI e sostenibilita'
Obiettivi di apprendimento
- Valutare l'impatto reale dell'AI
- Supportare decisioni di investimento
- Evitare adozioni guidate solo dall'entusiasmo tecnologico
Area 4 — Governance, Etica e Compliance
Progettare un sistema di governance dell'AI
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- Modelli di AI governance
- Policy interne e linee guida
- Ruoli di controllo e supervisione
- Allineamento con strategia aziendale
Obiettivi di apprendimento
- Progettare una governance strutturata dell'AI
- Ridurre rischi legali, operativi e reputazionali
- Rendere l'adozione sostenibile nel tempo
AI Act, responsabilita' e accountability
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- AI Act: obblighi per le imprese
- Responsabilita' organizzative
- Tracciabilita' e documentazione
- Impatti su fornitori e partner
Obiettivi di apprendimento
- Comprendere responsabilita' legali e organizzative
- Adeguare l'azienda al contesto normativo
- Prevenire sanzioni e contenziosi
Area 5 — Progettazione e Governo dei Percorsi di Adozione
Progettare una roadmap strategica di adozione dell'AI
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- Visione di lungo periodo
- Allineamento con strategia aziendale
- Priorita' e fasi di implementazione
- Gestione delle dipendenze
Obiettivi di apprendimento
- Disegnare una roadmap coerente e sostenibile
- Integrare AI e strategia d'impresa
- Guidare la trasformazione organizzativa
Leadership e governo del cambiamento guidato dall'AI
4h sincrone + 2h asincrone
Argomenti
- Ruolo della leadership nell'adozione dell'AI
- Impatto su cultura e competenze
- Comunicazione interna
- Gestione delle resistenze
Obiettivi di apprendimento
- Guidare il cambiamento in modo consapevole
- Ridurre resistenze organizzative
- Favorire un'adozione responsabile e condivisa
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'e' l'AI, come funziona e quali opportunita' offre alla tua organizzazione.
Scopri il percorso IntermedioOperativo
Trasforma la conoscenza in competenza pratica: integra l'AI nei processi di lavoro con metodo, strumenti concreti e controllo dei risultati.
Scopri il percorsoScopri da dove iniziare
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