1) Introduzione al corso – Visione sistemica e macrotrend dell’AI
Prima di esplorare le tecnologie emergenti e le loro applicazioni concrete, è indispensabile comprendere il contesto globale in cui si muove oggi l’intelligenza artificiale.
- Quali sono i principali macrotrend globali dell’intelligenza artificiale oggi?
- Come cambieranno nel breve e medio periodo i modelli di business e il mercato del lavoro grazie all’AI?
- In che modo le aziende possono sviluppare una visione strategica lungimirante per guidare la transizione verso l’automazione intelligente?
Focus: gli agenti AI e la nuova automazione intelligente
Gli agenti AI stanno emergendo come strumenti fondamentali per l’automazione avanzata. A differenza dei chatbot tradizionali, questi sistemi possono operare autonomamente, gestendo compiti complessi e interagendo con vari sistemi. La loro implementazione può migliorare significativamente l’efficienza operativa e la produttività aziendale.
- Quali attività aziendali possono essere delegate efficacemente agli agenti AI?
- Come bilanciare autonomia e controllo umano nell’utilizzo di agenti intelligenti?
2) AI industriale e Quantum Computing
L’adozione dell’intelligenza artificiale nel settore manifatturiero sta portando alla creazione di fabbriche intelligenti, dove l’AI viene utilizzata per ottimizzare la produzione, prevedere manutenzioni e migliorare la qualità dei prodotti. Questo modulo approfondirà come l’AI sta trasformando la produzione industriale, esaminando le tecnologie emergenti e le sfide associate alla loro implementazione.
- Cosa significa davvero smart factories, manutenzione predittiva, quality management?
- Cos’è il Quantum Computing? Cenni di HPC (High Performance Computing) e applicazioni nell’elaborazione dati
- Quali sono le principali criticità operative e le sfide reali nell’implementazione industriale?
3) Cybersecurity, dati e fiducia nell’AI
L’integrazione crescente dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali apre nuove opportunità ma anche rischi emergenti. Questo modulo approfondisce come proteggere i sistemi e i dati, promuovendo una cultura del dato consapevole: comprendere l’importanza della qualità e della provenienza dei dataset è oggi essenziale per garantire sicurezza, trasparenza e affidabilità nei progetti di AI.
- Quali sono le nuove minacce cyber basate sull’AI?
- Perché la qualità dei dati è centrale per la sicurezza e la fiducia nei sistemi intelligenti?
- Come diffondere in azienda una cultura del dato consapevole e responsabile?
Il modulo è pensato per essere accessibile anche a chi non ha un profilo tecnico/IT.
4) AI e mercato digitale: nuove regole per visibilità e reputazione
L’intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui le aziende esistono e competono nel mercato digitale. Dalla ricerca online ai social, dall’e-commerce alle piattaforme pubblicitarie, gli algoritmi generativi ridefiniscono l’accesso alle informazioni, l’esperienza d’acquisto e la relazione tra brand e pubblico.
Comprendere questi cambiamenti è essenziale per chi guida la strategia aziendale e vuole ripensare la presenza e la reputazione del brand in un ecosistema governato dall’AI.
- L’AI come sta modificando la visibilità e la reputazione dei brand nel mercato digitale?
- In che modo e-commerce, motori di ricerca e social si stanno trasformando con l’intelligenza artificiale generativa?
- Quali strategie possono adottare le aziende per restare riconoscibili e credibili in un contesto di contenuti generati dall’AI?
5) AI e sostenibilità: costi ambientali e sociali
L’uso massivo dell’intelligenza artificiale comporta impatti significativi, sia ambientali, legati soprattutto al consumo energetico e alle risorse necessarie per l’addestramento e l’operatività dei grandi modelli AI, sia sociali, come il rischio di perdita di posti di lavoro e l’ampliamento del divario digitale.
Questo modulo esplorerà come affrontare responsabilmente queste tematiche, evidenziando strategie e casi concreti per minimizzare gli effetti negativi e promuovere un approccio sostenibile all’innovazione tecnologica.
- Qual è il reale impatto ambientale dell’intelligenza artificiale?
- Quali sono le conseguenze sociali dell’automazione avanzata?
- Come possono le aziende gestire concretamente e in maniera sostenibile la transizione verso l’AI?
6) Human First: cultura e competenze per convivere con l’AI
L’adozione efficace dell’intelligenza artificiale in azienda non dipende solo dalla tecnologia, ma da una cultura condivisa che ne orienti l’uso in modo consapevole e strategico. Questo modulo esplora come costruire una vera “infrastruttura culturale” che renda l’AI parte integrante dell’organizzazione, valorizzando le competenze trasversali, la collaborazione e la crescita collettiva.
- Perché l’implementazione dell’AI passa prima dalla cultura che dalla tecnica?
- Quali soft skills sono decisive per accompagnare il cambiamento e gestire i bias?
- Come sviluppare una cultura aziendale condivisa che sostenga l’innovazione e l’apprendimento continuo?
