Obiettivi dell’apertura

• Contestualizzare il ruolo dell’AI nel mondo del lavoro e nella vita quotidiana.
• Presentare il senso della giornata: non solo teoria, ma un percorso concreto.
• Invitare i partecipanti a fare domande, portare idee e dubbi.

Presentazione del percorso formativo

• Breve introduzione ai temi che verranno trattati.
• Come verranno usate le esperienze, i casi d’uso e le demo.
• Che cosa ci si porta a casa alla fine del corso.

Esempi quotidiani

• Suggerimenti di film e serie, consigli di prodotti, pubblicità mirate.
• Mappe e navigazione con traffico in tempo reale.
• Sblocco del telefono con il volto o l’impronta.

Cosa si intende per AI

• Sistemi che imparano dai dati e migliorano nel tempo.
• Strumenti per riconoscere immagini, capire testi, fare previsioni.
• Tecnologie come reti neurali, machine learning e deep learning.

Cosa non è l’AI

• Non è una mente autonoma o “umana”.
• Non è infallibile: può sbagliare o ereditare errori dai dati.
• Non è magia: funziona bene solo nel perimetro per cui è stata progettata.

Come funziona, in breve

• Le reti neurali “provano, sbagliano e si correggono” molte volte.
• Modelli diversi per compiti diversi: testo, immagini, previsioni.
• Più dati e buona qualità dei dati = risultati migliori.

Servizi finanziari

• Riconoscimento delle transazioni sospette e prevenzione delle frodi.
• Analisi automatica dei comportamenti di spesa.

Sanità

• Supporto alla lettura di radiografie, TAC e risonanze.
• Aiuto nella ricerca di nuovi farmaci e terapie.

Retail e grande distribuzione

• Previsione della domanda e gestione intelligente del magazzino.
• Offerte personalizzate in base alle abitudini di acquisto e al contesto.

Industria e produzione

• Manutenzione predittiva per ridurre fermi impianto e guasti improvvisi.
• Controllo qualità tramite visione artificiale.

Energia e infrastrutture

• Gestione intelligente delle reti elettriche.
• Integrazione migliore delle energie rinnovabili.

Idea chiave: l’AI non è solo teoria: porta già risultati misurabili in molti contesti diversi.

Opportunità

• Automatizzare attività ripetitive e a basso valore.
• Prendere decisioni basate su dati e non solo su intuizioni.
• Offrire servizi più personalizzati e veloci.

Sfide

• Gestire bene i dati: qualità, sicurezza, accesso.
• Evitare bias e ingiustizie nei modelli.
• Accompagnare le persone nel cambiamento, evitando timori e resistenze.

Aree tipiche di applicazione

• Produzione e qualità: controllo difetti, monitoraggio delle linee.
• Prodotti e servizi smart: dispositivi con funzioni intelligenti e diagnosi predittiva.
• Supply chain e logistica: previsione dei fabbisogni, ottimizzazione delle scorte.
• Commerciale e marketing: analisi delle vendite, supporto alla generazione di offerte.
• Servizio post-vendita: monitoraggio in campo, segnalazione anticipata dei problemi.

Messaggio chiave: ogni azienda può individuare i propri casi d’uso partendo dai problemi reali e dai dati disponibili.

Demo di strumenti AI

• Esempi di chatbot che leggono documenti e rispondono a domande.
• Strumenti di analisi testo, immagini e dati.
• Sistemi generativi per creare testi, slide o immagini a partire da istruzioni semplici.

Piccola sfida con l’AI

• Due persone lavorano allo stesso compito, una con supporto AI e una senza.
• Confronto dei risultati e del modo di lavorare.
• Conclusione: l’AI funziona meglio quando è guidata da persone con idee chiare (“human in the loop”).

Norme e principi

• Panoramica sui principali regolamenti europei legati all’AI e ai dati.
• Perché è importante documentare, controllare e verificare i sistemi.

Etica e privacy

• Ridurre rischi di discriminazione e uso improprio dei dati.
• Essere trasparenti verso utenti, clienti e collaboratori.

Cambiamento organizzativo

• Coinvolgere le persone fin dall’inizio.
• Partire da progetti pilota, misurare i risultati, migliorare.
• Costruire competenze e fiducia nel tempo.

Momento di confronto

• Domande e risposte aperte.
• Raccolta di spunti e possibili casi d’uso futuri.

Chiusura

• Ricapitolo dei messaggi principali del corso.
• Indicazione delle possibili attività successive (workshop, progetti pilota, formazione mirata).