Sul corso
Parte I - Introduzione alla trasformazione digitale con AI e Digital Mindset
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Introduzione: Perché l'AI nella trasformazione digitale
Contesto e obiettivi della digitalizzazione
Definizione sintetica degli obiettivi di trasformazione digitale e ruolo dell'AI generativa; seguito da quattro blocchi operativi su come allineare, governare, misurare e mitigare i rischi, con domande guida ed esercizio finale.
Perché adottare AI Gen e LLM
Vantaggi concreti dell'adozione di AI generativa e LLM con una mappatura verso funzioni aziendali, schede di casi d'uso e un breve quiz di verifica.
Fondamenti: Che cos'è l'AI Generativa e gli LLM
Principi di AI Generativa
Definizione compatta, funzionamento operativo, capacità, limiti, casi d'uso e checklist operativa per decision maker, con esempi pratici ed esercizio di valutazione rischi/benefici.
Large Language Models: caratteristiche e limiti
Approfondimento operativo sui meccanismi di funzionamento ad alto livello, punti di forza applicativi, limiti tecnici e misure di controllo con un mini-case study su un incidente di allucinazione e il workflow di gestione.
Come integrare AI Gen e LLM in azienda
Valutazione dei casi d'uso e prioritarizzazione
Framework pratico e ripetibile per identificare, valutare, prioritizzare e pianificare casi d'uso di AI generativa e LLM in azienda, con template unico, regole di scoring, matrice di visualizzazione, roadmap di avvio e un esercizio guidato.
Scelta degli strumenti e delle architetture
Criteri pratici e processo decisionale per selezionare soluzioni LLM e AI generativa, confronto deployment on-prem/cloud/ibrido, aspetti strategici di integrazione e checklist operativa con esercizio pratico.
Governance, sicurezza e protezione dei dati
Linee guida operative sintetiche per governance, mitigazione dei rischi, protezione dei dati e risposta agli incidenti nell'uso di modelli generativi, con checklist e template operativo.
Pratiche operative: Prompting e creazione di Assistenti AI
Pratiche operative: Prompting e creazione di Assistenti AI
Principi e tecniche pratiche per progettare prompt chiari e affidabili, organizzati in flusso didattico e corredati da esercizi e template riutilizzabili.
Pratiche operative: Prompting e creazione di Assistenti AI
Linee operative per progettare assistenti AI: ruoli centralizzati, processo di progettazione conversazionale, procedure operative di handover e KPI specifici con esercitazione pratica.
Impatto organizzativo, formazione e takeaway finali
Impatto organizzativo, formazione e takeaway finali
Quadro consolidato per percorsi formativi differenziati, metodologie di trasferimento competenze e piano di sostenibilità con metriche operative.
Roadmap di implementazione e metriche di successo
Fasi operative per il roll-out, metriche unificate in un framework KPI, checklist essenziale pre-scalamento e criteri operativi per iterare e scalare.
Takeaway e sintesi schematica
Riepilogo operativo finale con punti chiave, checklist di azioni immediate e roadmap con metriche minime per avviare e scalare progetti di AI generativa e LLM.
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