AI BASE: dalle fondamenta alle applicazioni aziendali - Modalità AULA

Durata:  12 ore

Calendario: 25 marzo, 1 e 8 aprile2025

Orario: 9.00/13.00

Sede:  Formaterziario - viale Murillo 17 - Milano

Costo: gratuito - finanziato da Ebiter Milano - Ente bilaterale per lo sviluppo dell'occupazione delle professionalità e della tutela sociale nel settore Terziario della Provincia di Milano

Partecipanti: max 15 persone - Dipendenti di aziende associate Asseprim di Milano e provincia in regola con i contributi Ebiter. 

AI BASE: dalle fondamenta alle applicazioni aziendali

Ci saranno anche esercitazioni sul prompting, su come utilizzare llm per creare procedure, come utilizzare llm per analizzare le chiamate, fare reportistica etc. come scrivere email, analizzare documenti.etc

Contenuti

1. Introduzione all'Intelligenza Artificiale

• "Qual è la prima cosa che le viene in mente quando pensa all'Intelligenza Artificiale?"
• Comprensione di cose operative che il Dirigente fa giornalmente
• Presentazione della Definizione di AI e concetti chiave
  • Algoritmo
  • Machine Learning - Apprendimento Automatico
  • Deep Learning
• Breve Storia ed Evoluzione dell'IA
• Riconoscere l'IA nella Vita Quotidiana
  • pensare a dispositivi o servizi che utilizza quotidianamente che potrebbero sfruttare l'IA?
    • Smartphone: Riconoscimento facciale o impronta digitale per sbloccare il telefono
    • Email: Filtri antispam che separano automaticamente le email indesiderate
    • Social Media: Algoritmi che personalizzano il feed delle notizie
    • Streaming Media: Netflix o Spotify che raccomandano film o canzoni basate sulle preferenze
  • Applicazioni dell'IA nel Business
    • Marketing Personalizzato
    • Automazione dei Processi
    • Analisi Predittiva
    • Domande Guidate:
      • "Come queste applicazioni potrebbero essere rilevanti per le aziende?"
      • "Ci sono processi nella sua azienda che potrebbero beneficiare di soluzioni simili?"
• Quiz Interattivo 

• Approfondimenti e Esempi Specifici per le aziende

2. Comprendere i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM)

• Introduzione ai Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni
  • Cos'è un Modello Linguistico?
  • Cosa si intende per "Grandi Dimensioni"?
  • Esempi di LLM Famosi

• Come Funzionano gli LLM: Concetti Chiave
  • Reti Neurali e Deep Learning
  • Il Processo di Addestramento
  • Il Meccanismo del "Transformers"
  • Generazione del Testo
  • Limitazioni e Sfide
  • Informazioni Aggiornate
• Potenzialità e Limitazioni degli LLM

• Esercitazione Pratica
  • Interazione Diretta con un LLM (Chat GPT)
    • Accesso al Modello
    • Esempi di Interazione
    • Osservazioni e Discussione
    • Analisi delle Risposte
    • Verificare la coerenza, il tono e l'appropriatezza dei testi generati
    • Feedback del Dirigente
    • Chiedere cosa ne pensa dell'esperienza e come potrebbe essere utile nel suo lavoro

• Simulazione di Utilizzo per Compiti Aziendali
  • Attività Personalizzate
  • Valutazione dell'Utilità
  • Considerazioni Pratiche 

• Discussione e Applicazioni nel Contesto Aziendale
  • Brainstorming sulle Applicazioni degli LLM in le aziende
  • Potenziali Utilizzi
    • Servizio Clienti Automatizzato
    • Marketing e Comunicazione
    • Formazione Interna
  • Valutazione dei Benefici
    • Efficienza Operativa
    • Miglioramento dell'Esperienza del Cliente
  • Sfide e Considerazioni
    • Costi e Risorse
    • Integrazione con i Sistemi Esistenti
    • Formazione del Personale 

• Conclusione della Sessione

3. I 4 Pilastri fondamentali per implementare l’AI in azienda

• Formazione
• Cultura aziendale e procedure
• Dati e qualità dei dati
• How to basic

Ognuno di questi sarà approfondito

4. IA per l'Efficientamento delle Procedure Aziendali

• Spiegazione di processi aziendali e della loro efficacia (EOP)
• Introduzione all'IA nei Processi Aziendali
  • Importanza dell'IA nell'Efficienza Operativa
    • Definizione di Efficienza Operativa
    • Ruolo dell'IA
    • Benefici Tangibili
  • Tendenze Attuali nell'IA Aziendale
    • Automazione dei Processi Robotici (RPA)
    • Analisi Predittiva
    • Chatbot e Assistenti Virtuali
  • Aree Chiave di Applicazione dell'IA in Azienda
    1. Marketing e Vendite
       • Segmentazione dei Clienti
       • Personalizzazione delle Campagne
       • Previsione delle Vendite
    2. Servizio Clienti
       • Chatbot per Assistenza
       • Analisi del Sentiment
    3. Risorse Umane
       • Selezione del Personale
       • Formazione Personalizzata
  • Panoramica di Strumenti e Soluzioni IA Accessibili

• Esercitazione Pratica
  • Mappatura delle Procedure Aziendali Attuali
    • Identificazione dei Processi Chiave
    • Analisi dei Processi
    • Domande Guidate:
      • Quali processi richiedono più tempo?
      • Dove si verificano più frequentemente errori o inefficienze?
      • Quali attività sono ripetitive e basate su regole chiare?
    • Identificazione delle Aree Migliorabili con l'IA

5. Prompt engineering e prompting avanzato

• Introduzione al Prompt Engineering
  • Cosa sono i prompt e perché sono fondamentali per interagire con modelli AI
  • Struttura di un prompt efficace: chiarezza, contesto, esempi
  • Differenza tra prompting base e avanzato
• Tecniche di Prompting Avanzato
  • Controllo del tono e dello stile di risposta
  • Utilizzo di contesti predefiniti e istruzioni multilivello
  • Prompt sequenziali per simulare processi complessi
  • Iterazioni continue per il perfezionamento delle risposte
• Esercitazione Pratica
  • Creazione di prompt specifici per casi aziendali (es. scrivere email, analizzare report)
  • Sperimentazione con prompt complessi e feedback sul miglioramento
  • Analisi delle risposte generate per coerenza e precisione

6. Principali Tool AI sul Mercato

• Panoramica dei Tool AI
  • Presentazione dei principali strumenti AI disponibili
    • ChatGPT e alternative come Claude e Bard
    • Tool di automazione (es. Zapier, Make)
    • Analisi dati e business intelligence (es. Tableau, Power BI con AI)
    • Creazione di contenuti (es. Jasper, Copy.ai)
  • Vantaggi e differenze tra i vari strumenti
• Come Scegliere il Giusto Tool AI
  • Identificazione delle esigenze aziendali
  • Valutazione di costi, facilità d'uso e scalabilità.

7. Esercitazioni

• Prompting Avanzato
  • Creazione di librerie di prompt personalizzati
  • Iterazione con LLM per perfezionare il workflow aziendale
• Analisi Dati
  • Caricamento di dataset e analisi con AI
  • Generazione di report e visualizzazioni interattive
• Riassunti Riunioni
  • Simulazione di utilizzo di AI per trascrivere e sintetizzare riunioni
  • Valutazione dei vantaggi per la produttività
• Creazione di Procedure con AI
  • Sviluppo di linee guida aziendali con l’aiuto dell’AI
  • Test delle procedure su compiti specifici
• Simulazione tramite Modalità Vocale
  • Uso della modalità vocale per simulare scenari di customer care o gestione vendite
  • Analisi del valore aggiunto rispetto all’interazione testuale
• Progettazione di un Workflow
  • Creazione di un processo aziendale end-to-end con l’AI
  • Discussione delle sfide e soluzioni proposte

8. Sicurezza dei Dati e AI

Introduzione alla Sicurezza dei Dati nell’AI

• Rischi principali legati ai dati nell’utilizzo dell’IA
  • Violazioni della privacy.
  • Dati sensibili nei modelli di intelligenza artificiale
• Importanza della conformità alle normative (GDPR e altre regolamentazioni)

Principi Fondamentali di Sicurezza dei Dati

• Minima raccolta di dati: raccogliere solo ciò che è necessario
• Anonimizzazione e crittografia dei dati
• Importanza della trasparenza e dell’autorizzazione

Strumenti e Strategie per la Sicurezza dei Dati

• Monitoraggio degli accessi e della gestione dei dati
• Introduzione a strumenti di sicurezza specifici per l’AI
  • Esempi: crittografia end-to-end, sistemi di rilevamento delle violazioni

Discussione Finale

• Sfide e opportunità legate alla sicurezza dei dati
• Domande:
  • "Come potremmo integrare questi principi nei processi aziendali quotidiani?"

9. Formarsi in modo Efficace sull’AI

Perché è Importante una Formazione Continua sull’AI

• Cambiamenti rapidi nel panorama tecnologico
• La formazione come vantaggio competitivo

Principali Fonti di Formazione sull’AI

• Corsi Online
• Comunità e Forum
• Eventi e Workshop
• Contenuti Gratuiti

Metodologie di Apprendimento Efficaci

• Creare un piano di apprendimento personalizzato
• Bilanciare teoria e pratica: imparare facendo
• Importanza del networking e dello scambio di esperienze

Esercitazione Pratica

• Creare un piano di formazione personalizzato
  • Identificare obiettivi di apprendimento
  • Selezionare 2-3 fonti principali per la formazione
  • Pianificare il tempo dedicato alla formazione

Discussione e Conclusioni

• Condividere piani di apprendimento tra i partecipanti
• Raccolta di feedback sulle fonti presentate

10. Etica e Impatto Sociale dell’Intelligenza Artificiale

Introduzione all’Etica nell’IA

• Perché l’etica è essenziale nell’utilizzo dell’IA?
• I rischi principali:
  • Bias nei modelli di IA
  • Violazioni della privacy
  • Sorveglianza e abuso delle tecnologie

Implicazioni Sociali dell’IA

• Automazione e impatti sul mercato del lavoro
• Disuguaglianze nell’accesso alle tecnologie
• Algoritmi e discriminazione

Linee Guida per l’Etica dell’IA

• Trasparenza: come spiegare i processi decisionali dell’IA
• Responsabilità: chi è responsabile delle decisioni prese dall’IA
• Equità: prevenzione dei bias nei modelli