DATE IN PROGRAMMA
10-12 NOVEMBRE 2026
Contesto e Obiettivi
Il corso AI Adoption ha l’obiettivo di supportare le aziende nel passaggio da un interesse generale verso l’Intelligenza Artificiale a una comprensione operativa, strutturata e consapevole della sua applicazione nei processi aziendali.
In molti contesti organizzativi, l’AI è ancora percepita come un’opportunità non pienamente compresa o gestita, con il rischio di avviare iniziative isolate, non coordinate o prive di reale impatto sul business. Il percorso nasce proprio per fornire strumenti concreti per capire dove, come e quando l’AI può generare valore reale, riducendo i rischi e aumentando l’efficacia delle iniziative.
Il corso è progettato con un approccio pratico e orientato alle decisioni, combinando momenti teorici e attività di laboratorio guidate. I partecipanti acquisiranno una visione chiara:
- delle reali potenzialità e dei limiti dell’AI
- delle differenze tra AI predittiva e AI generativa
- delle condizioni necessarie per un’adozione efficace (dati, processi, governance)
- delle implicazioni organizzative, normative ed etiche
L’obiettivo è consentire alle aziende di passare da una logica sperimentale a un approccio strutturato, misurabile e coerente con gli obiettivi aziendali, costruendo basi solide per progetti AI sostenibili nel tempo.
Destinatari
Il corso è rivolto a:
- Imprenditori e Direzione aziendale
- Responsabili di funzione (Produzione, Operations, Logistica, Qualità, Manutenzione, Acquisti, HR, Amministrazione)
- Innovation Manager e Digital Transformation Manager
- Responsabili IT e Sistemi Informativi
- Project Manager e Process Owner
- Figure coinvolte nel miglioramento continuo e nei progetti Lean
Durata
4 + 4 ore
Modalità
In sede
Metodologia
Il corso adotta un approccio interattivo e operativo, alternando momenti teorici a casi pratici, laboratori guidati e sessioni di confronto.
Durante il percorso:
- verranno analizzati esempi concreti di applicazione dell’AI nei processi aziendali
- saranno sviluppate attività di analisi e progettazione di use case
- verranno affrontati aspetti organizzativi, normativi e decisionali
L’obiettivo è accompagnare i partecipanti dalla comprensione della tecnologia alla definizione di progetti concreti, evitando approcci teorici o non applicabili.
Contenuti
Intelligenza Artificiale e Processi Aziendali
Parte teorica
- Cos’è (e cosa non è) l’Intelligenza Artificiale: AI come supporto decisionale, non come “intelligenza autonoma”
- AI come amplificatore del valore umano
- Relazione tra AI e Lean Thinking: riduzione sprechi, NVA, variabilità, miglioramento continuo
- Perché oggi l’AI è applicabile nei processi
Applicazione
- Analisi di esempi di utilizzo dell’AI nei processi operativi
- Discussione dei possibili ambiti di applicazione in azienda
AI applicata a manutenzione, logistica e supply chain
Parte teorica
- Evoluzione dei modelli di manutenzione (correttiva, preventiva, predittiva)
- Tecnologie abilitanti: IoT, dati real-time e storici
- AI per la gestione predittiva delle scorte
- Integrazione tra sistemi (ERP, WMS) e dashboard intelligenti
- Benefici e criticità dell’adozione dell’AI
Applicazione
- Analisi di casi pratici di manutenzione predittiva e supply chain
- Valutazione dei benefici operativi e delle complessità implementative
AI Predittiva vs AI Generativa
Parte teorica
- Cos’è l’AI Generativa: creazione di testo, immagini e contenuti
- Differenza strutturale tra AI predittiva e generativa: previsione quantitativa vs generazione qualitativa
- Ambiti di applicazione nei processi aziendali
- Limiti e contesti di utilizzo
Applicazione
- Identificazione del tipo di AI più adatto in funzione del contesto
- Esempi di utilizzo concreto della generative AI nei processi aziendali
Laboratorio Interattivo – Dall’idea al caso d’uso
Parte teorica
- Metodologia per la definizione di use case AI
- Valutazione di fattibilità, impatto e ROI
Applicazione
- Analisi di un processo reale
- Identificazione di inefficienze e colli di bottiglia
- Mappatura dei dati disponibili
- Definizione del caso d’uso AI
- Valutazione guidata di valore e complessità
Privacy, sicurezza ed etica dell’AI
Parte teorica
- Tipologie di dati nei progetti AI
- Principi GDPR applicati all’AI
- Rischi informatici (data leakage, uso improprio dei modelli)
- Bias, trasparenza e responsabilità nelle decisioni
- Linee guida etiche per l’uso dell’AI in azienda
Applicazione
- Analisi di scenari critici e rischi operativi
- Definizione di best practice per l’utilizzo sicuro dell’AI
Governance e normative
Parte teorica
- Governance dell’AI: ruoli, processi e responsabilità
- Ciclo di vita dei progetti AI (ideazione, sviluppo, monitoraggio)
- Policy aziendali sull’uso dell’AI
- AI Act europeo e principali implicazioni
- Responsabilità legale e compliance
Applicazione
- Definizione di un modello di governance AI per l’azienda
- Analisi delle implicazioni normative sui possibili progetti
Definizione delle iniziative AI aziendali
Parte teorica
- Processi aziendali ad alto potenziale di applicazione AI
- Valutazione delle opportunità in funzione del valore generato
Applicazione
- Brainstorming guidato dei possibili use case
- Valutazione delle iniziative (valore, complessità, rischi)
- Definizione delle priorità
- Identificazione dei primi progetti pilota
Risultati attesi
Al termine del percorso i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere in modo chiaro le potenzialità e i limiti dell’AI
- Distinguere tra AI predittiva e generativa e valutarne l’utilizzo
- Identificare le aree aziendali in cui l’AI può generare valore
- Valutare fattibilità, rischi e benefici dei progetti AI
- Definire use case concreti e prioritizzati
- Impostare una governance efficace dell’AI in azienda
- Avviare progetti pilota in modo strutturato e consapevole