Vuoi implementare l'Intelligenza Artificiale nella tua azienda?
Scopri strumenti, competenze e casi reali per imparare a farlo in maniera efficace
Destinatari del corso
I destinatari sono titolari di aziende, manager e responsabili di reparto che vogliono capire come implementare l’AI nella propria azienda in maniera efficace e pratica.
Durata e svolgimento
La formazione sarà suddivisa in 3 incontri da 3 ore ciascuno, per un totale di 9 ore da svolgersi a cadenza settimanale, in 3 settimane consecutive.
Programma didattico
MODULO 1 — Fondamenti di Intelligenza Artificiale per PMI
Obiettivi
- Comprendere cos’è realmente l’AI (senza tecnicismi).
- Capire cosa può fare oggi in una PMI: automazione, analisi dati, generazione contenuti, computer vision, assistenti.
- Ridurre paure e aspettative irrealistiche.
Contenuti
- AI vs Machine Learning vs Automazione.
- Cosa l’AI sa fare bene: classificare, riassumere, generare testi/immagini, estrarre dati, analizzare documenti.
- Cosa l’AI non sa fare (limiti, rischi, allucinazioni).
- Esempi pratici nelle PMI:
- Back-office: gestione documenti, reportistica, controllo fatture.
- Operations: manutenzione, qualità, pianificazione.
- Commerciale: CRM, previsioni, email automatiche.
- Amministrazione: preparazione prima nota, scadenze, modelli.
- Produzione: computer vision per difetti, ottimizzazione flussi.
MODULO 2 — Casi d’uso reali e applicabili nelle PMI
Obiettivi
- Mostrare tecnologie accessibili oggi.
- Favorire la comprensione attraverso casi simili alla propria realtà.
Contenuti
- Automazione ufficio: processing documentale, generazione modelli/offerte/report.
- Computer Vision: difetti, conta pezzi, sicurezza.
- Analisi dati intelligente: forecasting, clustering clienti, alert automatici.
- AI generativa: supporto creativo, email, procedure, brainstorming strutturato.
- Esempi concreti in aziende del territorio e casi di successo di PMI.
MODULO 3 — Workshop: Brainstorming guidato sui casi d’uso
Obiettivi
- Individuare 10–20 possibili applicazioni AI nella specifica PMI.
- Classificare rapidamente dove ha senso approfondire.
Format del brainstorming (dettagli in seguito)
- Fase 1: “Dove perde tempo oggi l’azienda?”
- Fase 2: “Quali attività sono ripetitive, basate su dati o documenti?”
- Fase 3: “Cosa migliorerebbe l’esperienza del cliente?”
- Fase 4: “Cosa potrebbe migliorare la qualità o ridurre errori?”
- Output: mappa opportunità – Processo/Prodotto
MODULO 4 — Valutazione preliminare: impatto, fattibilità, costi
Obiettivi
- Dare un metodo semplice per capire quali idee hanno senso.
- Creare una shortlist di 3–5 progetti pilota.
Contenuti
- Come valutare un progetto AI con buon senso:
- Impatto su costi/ricavi.
- Risparmio ore/uomo.
- Disponibilità dei dati.
- Complessità tecnica.
- Investimento richiesto.
- Rischi organizzativi.
- Applicazione della matrice ai casi d’uso emersi.
MODULO 5 — Roadmap e primi passi
Obiettivi
- Capire come avviare un progetto pilota.
- Definire responsabilità, governance e metriche.
- Capire cosa serve per scalare l’AI in azienda.
Contenuti
- Come si avvia un progetto pilota AI di 4–8 settimane.
- KPI e metriche da monitorare.
- Necessità organizzative: gestione del cambiamento, competenze, ownership.
- Come evitare gli errori più comuni.
- Modello Roadmap 6–12 mesi.
Certificazione
Al termine del corso verrà rilasciato un attestato nominativo per ciascun partecipante.
