Intelligenza Artificiale per Manager IA & Automazione

Panoramica del Corso

Il corso IA per Manager è progettato per professionisti e manager che vogliono acquisire una comprensione approfondita dell'Intelligenza Artificiale, delle sue applicazioni aziendali e delle strategie per implementarla con successo.

Programma del Corso

Il programma è strutturato in moduli che coprono tutti gli aspetti fondamentali dell'Intelligenza Artificiale per il business.

Modulo 1: Fondamenti dell'Intelligenza Artificiale

• Cos'è l'IA: storia, definizioni, miti e realtà.
• Tipi di IA: IA debole vs IA forte, IA generativa, AI agentica.
• Machine Learning vs Deep Learning: differenze e applicazioni.
• Ecosistema dell'IA: attori principali, piattaforme, strumenti.
• Tendenze e futuro: IA generativa, agenti autonomi, IA etica.

Modulo 2: Dati e Infrastruttura

• Il ruolo dei dati: dati strutturati e non strutturati, big data.
• Data governance: qualità dei dati, privacy, sicurezza.
• Infrastruttura per l'IA: cloud computing, edge computing, GPU.
• Data pipeline: raccolta, pulizia, etichettatura, storage.
• Data strategy: come costruire una strategia dati efficace.

Modulo 3: Machine Learning per Manager

• Supervised Learning: regressione, classificazione, applicazioni business.
• Unsupervised Learning: clustering, riduzione della dimensionalità.
• Reinforcement Learning: agenti intelligenti, ottimizzazione.
• Modelli interpretabili: alberi di decisione, regressione lineare, LIME, SHAP.
• Valutazione dei modelli: metriche, overfitting, validazione.

Modulo 4: IA Generativa e NLP

• Introduzione all'IA generativa: GPT, Claude, Gemini, LLM.
• Natural Language Processing (NLP): analisi del testo, sentiment, summarization.
• Generazione di contenuti: text generation, image generation, code generation.
• Prompt engineering: tecniche per interagire efficacemente con i modelli.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): integrare dati aziendali con LLM.

Modulo 5: Automazione e AI Agentic

• Automazione dei processi: RPA, workflow automation, orchestration.
• Agenti autonomi: AI agent, multi-agent systems, task automation.
• Intelligent document processing: estrazione dati da documenti, OCR, IDP.
• Chatbot e assistenti virtuali: progettazione e implementazione.
• Automazione del customer service: ticketing, supporto, analisi delle interazioni.

Modulo 6: Implementazione e Strategy

• Case study aziendali: successi e fallimenti nell'implementazione dell'IA.
• ROI dell'IA: come misurare il valore dell'investimento in IA.
• Change management: gestione del cambiamento, upskilling del personale.
• Etica e compliance: bias, trasparenza, GDPR, AI Act.
• Roadmap dell'IA: come pianificare un percorso di implementazione.

Applicazioni Pratiche

I casi d'uso dell'Intelligenza Artificiale nelle diverse funzioni aziendali.

Competenze Acquisite

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dell'Intelligenza Artificiale e il suo impatto sul business.
• Identificare opportunità di automazione e applicazione dell'IA nei processi aziendali.
• Valutare soluzioni di IA e scegliere gli strumenti più adatti.
• Gestire progetti di implementazione dell'IA, dal proof of concept al deployment.
• Comunicare efficacemente il valore dell'IA a stakeholder tecnici e non tecnici.
• Affrontare le sfide etiche e legali legate all'uso dell'IA.