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Introduzione all’intelligenza artificiale generativa (AI Essentials)
Pubblicato da Penta formazione e consulenza Società Benefit Srl

Questo percorso nasce per portare l’AI fuori dalla teoria e dentro i processi: comunicazioni, documenti, riunioni, analisi di informazioni, supporto alla produzione di contenuti e organizzazione del lavoro. L’obiettivo è creare una base comune e concreta, così che le persone possano usare gli strumenti in modo efficace, consapevole e responsabile, senza tecnicismi inutili. Il percorso sviluppa tre competenze integrate, fondamentali per l’adozione dell’AI in azienda:

  1. Comprendere l’AI generativa
  2. Usare l’AI per produttività e qualità del lavoro
  3. Applicare criteri di sicurezza, qualità e governance

Al termine del percorso si avrà:

  • una comprensione chiara e non tecnica di AI generativa e LLM
  • una mappa di casi d’uso applicabili alla propria funzione aziendale
  • un metodo semplice per scrivere prompt efficaci e iterare l’output
  • criteri pratici per valutare attendibilità e limiti dei risultati
  • un set di regole minime per uso sicuro e responsabile (privacy, dati, rischi)
  • esempi e template riutilizzabili (prompt, check qualità, tracce di output). 

Referente Asia

€ 438,00 + IVA

Scopri tutti i dettagli sul Introduzione all’intelligenza artificiale generativa (AI Essentials)


Programma e moduli didattici

1 – FONDAMENTI DI AI GENERATIVA E SCENARI D’USO

Capire cosa fa l’AI, dove aiuta davvero, dove può ingannare

Obiettivo:Fornire una base chiara e condivisa su AI generativa e LLM, collegandola a casi d’uso reali e trasversali ai reparti.
Contenuti e attività:

  • AI oggi: differenza tra automazione, machine learning e AI generativa (spiegata in modo accessibile)
  • Come funzionano gli LLM: perché “sembrano” capire e perché possono sbagliare
  • Panoramica strumenti (es. ChatGPT, Gemini, Perplexity o equivalenti)
  • Mappa dei casi d’uso per funzioni aziendali: HR, Commerciale, Amministrazione/controllo, Operation/qualità Customer service
  • Prompting “di base” per il lavoro: struttura, contesto, vincoli, stile, output atteso
  • Buone pratiche: iterazione, verifica, esempi guidati e anti-errori tipici

Esercitazioni guidate 


2 – APPLICAZIONI OPERATIVE, RICERCA, QUALITÀ E USO RESPONSABILE

Portare l’AI nei task quotidiani, senza perdere controllo e affidabilità

Obiettivo:Allenare l’uso concreto dell’AI su attività tipiche: documenti, riunioni, analisi e ricerca. Valutare attendibilità e rischi, e impostare regole minime di utilizzo coerenti con privacy e sicurezza.
Contenuti e attività:

  • Produttività personale e qualità dell’output:
  • Ricerca e analisi informazioni: differenza tra ricerca “classica” e “AI search”
  • Limiti dei modelli e come gestirli
  • AI generativa per immagini/video e applicazioni tipiche in comunicazione interna/esterna
  • Principi di uso responsabile:
    1. dati sensibili, riservatezza, compliance e regole di base
    2. cosa non inserire mai negli strumenti pubblici
    3. come impostare una “policy minima” per il team (checklist di comportamento)

    Attività:Laboratorio su 2–3 casi aziendali commentate dagli studenti.

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