Destinatari del corso 

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado:

1. comprendere in modo approfondito il funzionamento dell’IA
2. valutare opportunità e rischi dell’IA nei processi aziendali
3. integrare soluzioni di IA nei diversi settori d’impresa
4. utilizzare strumenti di IA generativa in modo avanzato
5. impostare una governance aziendale dell’IA
6. comprendere obblighi normativi ed etici (AI Act)

Modulo 1 – IA e strategia aziendale

1. Evoluzione dell’IA nel contesto economico
2. IA come leva di vantaggio competitivo
3. Mappatura dei processi aziendali automatizzabili
4. KPI e ROI dei progetti di IA

 Attività: analisi di casi aziendali reali

Modulo 2 – Fondamenti avanzati di IA e Machine Learning

1. Dati, modelli e algoritmi
2. Machine Learning supervisionato e non supervisionato
3. Deep Learning e reti neurali
4. Limiti tecnici e rischi dei modelli

Attività: lettura guidata di architetture IA

Modulo 3 – IA generativa per il business

1. Large Language Models (LLM)
2. IA generativa per testi, immagini, codice e analisi
3. Prompt engineering avanzato
4. Automazione dei flussi di lavoro

 Laboratorio: progettazione di prompt e workflow aziendali

Modulo 4 – Applicazioni aziendali dell’IA

1. IA per marketing e vendite
2. IA per risorse umane
3. IA per supply chain e logistica
4. IA per customer care

Attività: progettazione di casi d’uso settoriali

Modulo 5 – Data governance, sicurezza e privacy

1. Qualità e gestione dei dati
2. Sicurezza delle soluzioni di IA
3. Protezione dei dati personali
4. Rischi cyber legati all’IA

 Attività: analisi dei rischi e contromisure

Modulo 6 – Etica, normativa e AI Act

1. Principi etici dell’IA
2. Bias e discriminazioni algoritmiche
3. AI Act europeo: obblighi per le imprese
4. Responsabilità legale e compliance

 Attività: studio di casi normativi

Modulo 7 – Progettazione di una roadmap IA aziendale (2 ore)

1. Valutazione di maturità digitale
2. Definizione di una strategia IA
3. Coinvolgimento delle risorse interne
4. Change management

Attività: costruzione di una roadmap personalizzata

 Metodologia didattica

1. Approccio esperienziale
2. Case study aziendali
3. Learning by doing
4. Lavori di gruppo
5. Laboratori pratici

 Valutazione

1. Partecipazione attiva
2. Project work finale
3. Presentazione di un caso aziendale

Materiali e strumenti

1. Slide avanzate
2. Template operativi
3. Tool di IA
4. Documentazione normativa

 Output del corso

1. Project work: progetto di integrazione IA in azienda
2. Linee guida operative
3. Attestato di partecipazione