FORMAZIONE AI PER LE IMPRESE • Corso Operativo • 40h

OBIETTIVI DEL CORSO

STRUTTURA DEL CORSO

• AI Act europeo: classificazione dei rischi e obblighi
• Evoluzione storica: dai sistemi esperti ai LLM
• Differenze tra Machine Learning, Deep Learning e AI generativa
• Come funzionano i modelli linguistici e i loro limiti

• LLM a confronto: ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral
• Prompt engineering: tecniche base e avanzate
• Ricerca AI: Perplexity e strumenti di ricerca aumentata
• Browser agentici e automazione
• Workflow manuali: catene di prompt e template
• Automazioni integrate con Zapier e n8n

• Assessment: identificare dove l'AI crea valore
• Esercitazioni su casi reali aziendali
• Sviluppo di un proof of concept

• Dipendenti e collaboratori che vogliono integrare l'AI nel proprio lavoro
• Team operativi che cercano efficienza attraverso l'automazione
• Professionisti che desiderano aggiornarsi sulle tecnologie AI

FORMAZIONE AI PER LE IMPRESE • Corso Completo • 80h

OBIETTIVI DEL CORSO

STRUTTURA DEL CORSO

• AI Act europeo: classificazione dei rischi e obblighi
• GDPR e trattamento dati con sistemi AI
• Responsabilità civile e aspetti etici

• Evoluzione storica: dai sistemi esperti ai LLM
• Differenze tra Machine Learning, Deep Learning e AI generativa
• Come funzionano i modelli linguistici e i loro limiti

• LLM a confronto: ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral — caratteristiche e casi d'uso
• Prompt engineering: tecniche base e avanzate
• Ricerca AI: Perplexity, Perplexity Pages, Deep Research
• Browser agentici: Operator, Computer Use, estensioni AI
• Workflow manuali: catene di prompt, template, Custom GPT
• Automazioni integrate: Zapier AI, n8n con nodi LLM

• ISO 42001: sistema di gestione AI, requisiti, struttura e processo di certificazione
• ISO 27001: sicurezza delle informazioni, controlli rilevanti per sistemi AI
• Direttiva NIS2: obblighi, settori coinvolti, misure di sicurezza richieste
• Framework integrato: costruire un sistema di governance AI, dati e sicurezza

• Analisi del dato: fonti, qualità, accessibilità, data governance
• Classificazione rischio AI Act: minimal, limited, high risk
• Compliance e privacy: DPIA, privacy by design, documentazione
• Business case: valutazione impatto, ROI, prioritizzazione progetti

• Assessment aziendale approfondito
• Sviluppo di un progetto pilota su caso reale
• Implementazione guidata e testing
• Change management e formazione interna
• Definizione KPI e misurazione ROI

• Manager e responsabili che devono guidare progetti AI
• Figure tecniche che valutano e implementano soluzioni AI
• Referenti compliance e sicurezza che gestiscono rischi normativi
• Imprenditori che vogliono governare la trasformazione digitale

• ISO e Cybersecurity: padronanza degli standard ISO 42001, ISO 27001 e della direttiva NIS2 per una governance completa
• Progettazione AI: competenze per passare dall'uso degli strumenti alla costruzione di progetti AI strutturati