Corso Capire e applicare l’Intelligenza Artificiale al business

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Corso Capire e applicare l'intelligenza artificiale al business

Il mondo manageriale è scosso quotidianamente da una forte accelerazione tecnologica che modifica sostanzialmente il panorama competitivo fornendo potenti leve ad aziende nuove e snelle e costituendo paradossalmente nuove barriere per le aziende tradizionali già consolidate.

La “digital transformation” rappresenta quindi un percorso obbligato per le aziende che desiderano mantenere e guadagnare quote di mercato. Inoltre negli ultimi due anni c’è stata una reale esplosione di alcune tecnologie che seriamente mettono in discussione la quasi totalità dei processi aziendali, promettendo e realizzando forti miglioramenti nella struttura dei costi e dei ricavi aziendali.

Tra queste tecnologie una posizione di spicco è ricoperta dall’IA Intelligenza Artificiale, un misto di tecniche matematico/statistiche nate nella metà dello scorso secolo ma che solo oggi, grazie alla potenza di calcolo dei computer e delle schede grafiche in particolare, permettono di essere realizzate ed inglobate anche nelle aziende e nei processi di piccola dimensione.
Purtroppo, come in ogni fase introduttiva delle nuove tecnologie, un forte Hype mediatico generato dall’entusiasmo crea a sua volta una consistente confusione e illusione in coloro che vogliono adottare queste innovazioni ma che vedono e leggono meraviglie implementative.

D’altro canto un argomento così tecnico vede diffondersi molteplici occasioni di confronto ma con contenuti e tecnicismi solitamente non adatti al pubblico dei Decision Maker o degli imprenditori che più che il tecnicismo sono interessati alla percezione dell’impatto reale della tecnologia sui propri processi e/o alla validazione di proprie idee imprenditoriali che vorrebbero potenziare con l’Intelligenza Artificiale.

L’imprenditore e il manager hanno bisogno di una formazione che riesca a fare da ponte culturale tra il mondo estremamente tecnico della Data Science e quello più concettuale e strategico del Management. Per questo motivo è stato progettato il modulo formativo denominato Intelligenza Artificiale per il Business che ha come principale obiettivo quello di guidare il discente in un percorso di progressivo e repentino approfondimento della tematica dell’Intelligenza Artificiale, partendo dai motivi per cui oggi si genera questo forte hype mediatico fino all’analisi di business case internazionali in cui l’Intelligenza Artificiale è stata utilizzata con successo.

In una seconda parte del percorso formativo, si entra nel dettaglio di alcuni dei più noti algoritmi di machine learning e deep learning facendo comprendere il funzionamento logico/tecnico, analizzando i principali scogli che un manager deve affrontare se vuole intraprendere un percorso basato sull'Intelligenza Artificiale e poi si termina con un lavoro di gruppo (auspicabile squadre di 5 persone) in cui i partecipanti elaborano una business idea e affrontano tutti i punti della strategia e operatività implementativa.

Inoltre, nel caso di un’audience molto verticale su determinate aree aziendali (es. Marketing, Finance, HR ecc.) è prevista una personalizzazione di parti del corso in modo da affrontare temi specifici di funzione/settore per coinvolgere maggiormente i partecipanti e per focalizzare l’effort di apprendimento sul dominio specifico di applicazione.

Obiettivi del corso:

  • approfondire la conoscenza sul mondo dell'intelligenza artificiale
  • valutare l'impatto che l'intelligenza artificiale può avere all'interno dell'azienda e del business

Programma del corso:

  • Apertura lavori e raccolta aspettative dei partecipanti al corso;
  • Introduzione all’Intelligenza Artificiale
  • La storia dell’AI e il forte Hype mediatico
  • Quello che NON è l’AI
  • Il potenziale di Business, perchè bisogna essere AI First
  • I Chatbot e l’interazione con il Cliente
  • Dall’auto autonoma alla predictive maintenance, i business case
  • Cosa c’è alla base del Machine Learning e del Deep Learning
  • Le principali tecniche di Machine Learning
  • Il training e l’inferenza viste in pratica
  • Le reti profonde (deep learning)
  • Alcune tecniche di Deep Learning e le applicazioni pratiche delle reti neurali
  • Esempi pratici in Python di implementazione dei modelli di ML e DL (se richiesto)
  • TeamWork – Sviluppare una Business idea con l’AI
  • Il Piano Personale di Miglioramento: costruire un piano d’azione concreto per lavorare sulle proprie aree di miglioramento individuate durante il corso di formazione:
    • cosa voglio continuare a fare?
    • Cosa voglio evitare?
    • Cosa voglio iniziare a fare?

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