Perché scegliere il percorso completo?

L’adozione dell’Intelligenza Artificiale non è un evento, ma un processo. Molti professionisti si fermano all’utilizzo superficiale, ottenendo risultati incostanti. Altri conoscono la teoria ma non sanno applicarla ai processi di business.

Questo percorso unisce i puntini in un unico itinerario formativo: si parte dalle fondamenta tecniche (per evitare errori), si passa alla pratica avanzata del prompting (per l’efficienza operativa) e si conclude con la strategia e la governance aziendale.

A chi è rivolto

• Decisori aziendali che intendono comprendere se e come integrare efficacemente gli strumenti di IA generativa nella propria realtà organizzativa.
• Tutte le figure professionali che mirano a trarre il massimo vantaggio da questa tecnologia nel proprio lavoro.
• Coloro che vogliono approfondire le proprie competenze e strutturare in modo organico i concetti già acquisiti.

Programma Dettagliato del Percorso

Modulo 1 – Le Basi e i Fondamenta

Acquisire la consapevolezza necessaria per capire cosa c’è “sotto il cofano”.

• Introduzione e Storia: Dall’origine dell’IA ai giorni nostri, per capire il contesto evolutivo.
• Come apprendono le macchine: Introduzione teorica alle reti neurali e al Reinforcement Learning (Apprendimento per Rinforzo).
• I Modelli Generativi (LLM): Cosa sono e come funziona internamente un modello come ChatGPT.
• Concetti Tecnici di Base: Tokenizzazione, finestra di contesto e allucinazioni. I limiti intrinseci dell’approccio statistico.
• Panoramica Strumenti: Presentazione dei principali strumenti e delle loro diverse applicazioni (testo, immagini, codice, ecc.).
• Comunicare con l’IA: Principi base su come costruire un prompt efficace.

Modulo 2 – Prompt Engineering & Operatività

Smettere di chattare e iniziare a guidare lo strumento per ottenere risultati precisi.

• Anatomia del Prompt: Definizione e struttura di un’istruzione ben formulata.
• Tecniche Avanzate: Approfondimento sulle principali strategie (es. Zero-Shot, Few-Shot).
• Controllo dell’Output: Gestione del tono, dello stile e del formato desiderato (creazione di liste, tabelle, riassunti, ecc.).
• Esempi Pratici: Prompt specifici per la scrittura di email, report e testi complessi.
• Personalizzazione e Contesto (RAG): Come personalizzare il chatbot e fornire dati/documenti per dare contesto senza essere “data scientist”.
• Multimodalità e Immagini: Utilizzo di audio, video e immagini come input; principi base della generazione Text-to-Image e deepfake.

Modulo 3 – Strategia e Integrazione Aziendale

Governare l’adozione dell’IA, automatizzare i processi e gestire i rischi.

• Piattaforme a Confronto: Panoramica e differenze tra ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot.
• Prompting Iterativo: Utilizzare il chatbot come consulente per il brainstorming o come tutor per l’auto-formazione e il fact-checking.
• Automazione: È possibile automatizzare interi processi? Introduzione all’IA agentica.
• Integrazione in Azienda: Strategie, best practice e framework per l’introduzione di successo dell’IA generativa nelle organizzazioni.
• Etica e Dati: Gestione dei dati in ottica privacy (GDPR) e proprietà intellettuale (chi possiede l’output generato).
• Conclusioni: Riepilogo e scenari futuri.