🎯 Obiettivo del corso
Imparerai a sfruttare strumenti AI (in particolare LLM e workflow no-code) per migliorare l’efficienza nel lavoro quotidiano: generazione di testi, automazione di attività ripetitive, organizzazione e sintesi di informazioni.
📋 Prerequisiti
- Competenze minime: uso di browser web, pacchetto Office (Word/Excel/PowerPoint), e-mail.
- Tool preparati: account OpenAI (ChatGPT), Google (Bard), eventuali trial di piattaforme no-code (Zapier, Power Automate).
- Mindset: curiosità, voglia di sperimentare e un pizzico di spirito critico verso i risultati AI.
🏆 Risultati attesi
- Prototipare un assistente virtuale per riassumere e-mail o meeting.
- Scrivere prompt efficaci e valutare output di diversi LLM.
- Costruire semplici flussi no-code che integrano AI in processi aziendali.
- Riconoscere rischi di bias, privacy e GDPR nell’uso di modelli linguistici.
🔄 Sequenza degli argomenti
| Argomento | Dettaglio |
|---|---|
| Hook & Demo Finale | Esempio live: ChatGPT che analizza un file Excel e genera il report riassuntivo. |
| Panoramica veloce | Che cos’è l’AI oggi (no storia approfondita). Tipi di modelli: LLM, Vision, Voice (solo cenni). |
| LLM e Prompt Engineering | Modelli proprietari vs open-source. Tecniche base di prompt design (temperature, system messages). |
| Workflow no-code + API | Strumenti: Zapier AI, MS Power Automate AI Builder. Cenni di MCP. Quando preferire API diretta vs no-code. |
| Esempi di contesti generali | Email automation, riassunto documenti, generazione contenuti marketing. |
| Esercizi hands-on | Progettazione e test di 3 mini-flow aziendali. |
| Etica, Bias e GDPR | Riconoscere e mitigare rischi in pochi punti chiave. |
📅 Schema dettagliato delle 4 sessioni
(4 h ciascuna)
| Sessione | Contenuti principali |
|---|---|
| 1 | Hook & Demo Finale • Live: ChatGPT + Excel → report automatico • Panoramica rapida sull’AI oggi • Introduzione LLM e casi d’uso generali • Esercizio: scrivi 3 prompt per generazione automatica di abstract da documento. |
| 2 | Deep-dive LLM & Prompt Eng. • Architetture a colpo d’occhio (proprietarie Vs open source) • System vs User messages • Tecniche base: temperature, max tokens, few-shot • Esercizio: ottimizza un prompt per customer support. |
| 3 | Workflow no-code & API • Panoramica Zapier AI / Power Automate AI Builder (demo) • Costruzione mini-flow: da e-mail a traduzione + sintesi • Esercizio: progetta e testa un workflow per tradurre e inviare report. |
| 4 | Etica, Bias & GDPR • Cenni privacy e regolamenti (GDPR) in AI • Rischi di bias: esempi reali e mitigazioni rapide • Best practice aziendali • Esercizio finale: redigi un “AI Usage Policy” in 10 punti. |
