Il corso è studiato per le aziende che vogliono comprendere e implementare le tecnologie di Intelligenza Artificiale (AI) Generativa nel proprio ambiente di lavoro. Partendo dalle basi del prompt engineering, il corso approfondisce l’utilizzo dei modelli di linguaggio (LLM), l’integrazione della conoscenza aziendale attraverso il paradigma RAG (Retrieval-Augmented Generation) e l’impiego degli Agenti AI per automatizzare processi e generare nuove opportunità di monetizzazione.
CONTENUTI
Il corso esplora i seguenti argomenti:
Introduzione all’Intelligenza Artificiale Generativa:
• Contesto e impatto dell’AI nel mondo aziendale.
• Evoluzione storica e concetti fondamentali.
Approfondimento sugli LLM:
• Definizione, architettura e funzionamento.
• Tecniche di prompt engineering e applicazioni pratiche.
• Limiti e aspetti etici.
RAG (Retrieval Augmented Generation):
• Principi e vantaggi del paradigma RAG.
• Tecniche per raccogliere, indicizzare e integrare la conoscenza aziendale.
• Flusso di lavoro e strumenti operativi.
Agenti AI per l’Automazione:
• Definizione e ruolo degli Agenti AI.
• Applicazioni nell’automazione dei processi aziendali.
• Strategie per la monetizzazione e casi studio.
Workshop Interattivo e Casi Studio:
• Analisi di scenari reali e best practices.
• Sessione di Q&A e brainstorming per la personalizzazione delle soluzioni AI.
OBIETTIVI
Il corso ha l’obiettivo di:
• Fornire una comprensione completa dei fondamenti dell’Intelligenza Artificiale e del suo impatto sul business.
• Illustrare le potenzialità e le applicazioni pratiche dei modelli di linguaggio (LLM) nel contesto aziendale.
• Mostrare come sfruttare il paradigma RAG per integrare e valorizzare la conoscenza interna.
• Dimostrare come implementare Agenti AI per l’automazione dei processi e la generazione di nuovi flussi di ricavo.
• Stimolare una visione strategica per guidare la trasformazione digitale in azienda.
LEARNING OUTCOMES
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
• Comprendere i principi di base dell’Intelligenza Artificiale Generativa, vantaggi, limiti e il ruolo che può assumere nelle strategie aziendali.
• Utilizzare efficacemente gli LLM per generare contenuti e supportare analisi testuali.
• Comprendere le tecniche di RAG per sfruttare la conoscenza aziendale e migliorare i processi decisionali.
• Comprendere e ideare soluzioni di automazione basate su Agenti AI.
• Valutare aspetti etici, di sicurezza e scalabilità nell’adozione delle tecnologie AI.