L'Intelligenza Artificiale sembra ovunque: articoli, convegni, promesse di fornitori.
Ma quando si tratta di applicarla concretamente in azienda, le domande sono sempre le stesse:

• Su quale processo ha senso investire?
• Come si calcola il ritorno effettivo?
• I nostri dati sono utilizzabili?
• Come si valuta una proposta di un fornitore?
• Quali sono i rischi legali e operativi?

T2i AI Academy risponde a queste domande con un metodo strutturato: dall'analisi dei processi alla realizzazione di una soluzione AI funzionante per la vostra azienda.

A valle del laboratorio, è previsto un servizio di supporto dedicato a cui le aziende potranno fare riferimento per l’implementazione del progetto di AI.

Il laboratorio è finanziato nell’ambito del Progetto NEURAL per le aziende che soddisfano i requisiti di ammissibilità.

Il numero dei posti sarà limitato per garantire supporto operativo durante i laboratori.

Imprenditori di PMI, responsabili di funzione (produzione, qualità, commerciale, amministrazione, tecnica), professionisti che gestiscono processi complessi.
Non sono richieste competenze tecniche o informatiche pregresse.

4 incontri da 2 ore ciascuno che alternano teoria essenziale, analisi di casi reali e laboratori operativi.

Modulo 1: Fondamenti di Intelligenza Artificiale per l'impresa

Distinzione tra le diverse tecnologie (automazione tradizionale, machine learning, IA generativa): cosa fa ciascuna, quali problemi risolve, quali dati richiede.
Classificazione dei problemi aziendali affrontabili: sovraccarico informativo, attività ripetitive, controllo qualità, supporto decisionale.
Griglia di valutazione per identificare quando l'AI non è applicabile (dati inadeguati, costi superiori ai benefici, margine di errore inaccettabile).

Modulo 2: Governance pratica dell'IA per le PMI
Definizione di ruoli e responsabilità essenziali senza appesantire la struttura.
Analisi dei rischi operativi: output errati, gestione dati sensibili, attribuzione di responsabilità.
Spiegazione degli obblighi normativi rilevanti per le PMI (AI Act): classificazione del rischio, requisiti minimi. Metodi di controllo qualità: validazione a campione, revisione umana, documentazione.
Strumento di autovalutazione della "AI readiness" aziendale.

Modulo 3: Laboratorio operativo con l’IA - Prompt e assistenti aziendali

Tecniche di prompt engineering per ottenere output stabili e ripetibili: richieste strutturate, controllo del formato, generazione documentale.
Laboratorio pratico su casi aziendali: redazione istruzioni tecniche, sintesi contratti, generazione report, controllo documentale.
Costruzione di assistenti personalizzati (chatbot documentali, supporti per ufficio tecnico e area commerciale).
Progettazione di procedure stabili per passare da esperimenti a sistemi operativi.

Modulo 4: Analisi dei processi e progettazione dei casi d'uso

Mappatura dei processi aziendali per area (commerciale, back-office, produzione, tecnica) e individuazione delle inefficienze misurabili (tempo, costi, errori).
Metodo di selezione dei progetti AI: valutazione di valore generabile, fattibilità tecnica, impatto organizzativo, rischio.
Definizione della scheda progetto: input, output, KPI, limiti funzionali.

Modulo 5: Casi d'uso reali e applicazioni multisettoriali
Presentazione di applicazioni già implementate suddivise per area: produzione e qualità (analisi schede tecniche, controllo qualità documentale, istruzioni operative), amministrazione (estrazione dati da fatture, classificazione pratiche), area commerciale (analisi offerte, proposte personalizzate), ufficio tecnico (supporto progettazione, analisi normative).
Per ciascun caso d’uso: problema originario, soluzione adottata, dati utilizzati, risultati, criticità.

Modulo 6: Sviluppo operativo di soluzioni IA con N8N

Progettazione del flusso operativo: eventi di attivazione, sequenza operazioni, gestione eccezioni. Costruzione guidata di un'automazione completa con N8N: acquisizione dati, invocazione AI, gestione output, archiviazione.
Integrazione con sistemi aziendali esistenti (repository, email, fogli di calcolo, gestionali).
Impostazione di verifiche, notifiche errore, fallback. Documentazione minima per la manutenzione.

Modulo 7: Progetto finale aziendale
Presentazione e analisi del progetto specifico di ciascun partecipante: descrizione del processo attuale, criticità, qualità dei dati disponibili. Revisione tecnica della soluzione proposta: affidabilità, robustezza, sostenibilità. Valutazione economica: stima del tempo risparmiato, riduzione errori, costi operativi. Definizione del piano di implementazione: fasi, responsabilità, tempistiche. Piano di evoluzione: estensioni possibili, scalabilità.

Al termine del corso i partecipanti avranno:

• Comprensione operativa dell'IA: capacità di distinguere applicazioni concrete da promesse generiche, conoscenza dei limiti e delle condizioni di applicabilità
• Metodo di valutazione: griglia strutturata per analizzare proposte di fornitori, valutare progetti interni, stimare costi e benefici
• Competenze pratiche: capacità di usare strumenti di IA generativa in modo professionale e di costruire automazioni base con N8N
• Progetto documentato: scheda completa di un caso d'uso specifico per la propria azienda, con valutazione tecnica ed economica
• Gestione di governance e conformità: conoscenza degli obblighi normativi rilevanti e metodi pratici di controllo qualità

Modalità di erogazione:

Il corso si terrà in presenza presso la sede di Rovigo di T2i. Potranno essere organizzate sessioni online per la discussione del progetto aziendale.

Requisiti:

• Computer portatile per i laboratori pratici
• Nessuna competenza tecnica pregressa richiesta.

Accesso:

Il laboratorio è finanziato nell’ambito del Progetto NEURAL per le aziende che soddisfano i requisiti di ammissibilità.

Posti:
Numero limitato per garantire supporto operativo durante i laboratori.

 Allegati:

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