Programma
Interazione, scambio, confronto, apprendimento attivo.
Pensato per le sfide manageriali. Scenari reali.
E niente hype!
PROGRAMMA
MATTINA
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8:30-9:15 – Accoglienza
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Registrazione e welcome coffee
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9:15-10:00 – Fondamenti e stato dell'arte
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Una panoramica chiara e aggiornata sull’AI: dai fondamenti che ne regolano il funzionamento fino alle ultime evoluzioni come gli agenti. Attraverso casi studio concreti vedrai come banche, assicurazioni, retailer e produttori stanno già adottando l’AI per ottimizzare i loro processi e per innovare. Avrai una bussola per distinguere tra hype e realtà, e capire quali opportunità sono già alla portata della tua azienda.
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10:00-11:15 – AI e Organizzazione: processi e competenze
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Molti progetti AI falliscono perché restano sperimentali. Qui parleremo di come portare l’AI dentro i processi chiave: customer care, supply chain, marketing, operations, HR. Analizzeremo casi concreti dove l’AI ha migliorato l'efficacia e aumentato la soddisfazione dei clienti. Parleremo di ROI e di come costruire un percorso che porti risultati misurabili; esploreremo sia i ruoli emergenti che come aggiornare quelli esistenti en integrarli nei propri progetti; mostreremo come organizzazioni di diversi settori hanno strutturato team interdisciplinari e adottato processi agili per trasformare piloti in implementazioni su larga scala
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11:15-11:30 – Coffee break
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In sala
11:30-12:45 – Aspetti tecnici, rischi, costi
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Dietro a ogni progetto AI ci sono scelte tecniche che pesano su budget, sicurezza, privacy e tempi di implementazione. In questa sessione passeremo in rassegna i diversi modelli disponibili (open source, closed, proprietari) e discuteremo criteri di selezione basati su sicurezza, integrazione con i sistemi esistenti, governance dei dati e costi nascosti. L’obiettivo è di fornirti la lucidità per valutare correttamente i progetti, evitare errori costosi e prendere decisioni consapevoli di investimento
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12:45-13:45 – Pausa pranzo
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Esterno, autogestita
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POMERIGGIO
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13:15-14:00 – Accoglienza e riepilogo della mattina
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In sala
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14:00-15:15 – La compliance AI come vantaggio competitivo
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Il contesto normativo europeo si sta muovendo rapidamente: AI Act, Data Act, GDPR. Ignorarli significa esporsi a rischi legali e reputazionali. In questo modulo spiegheremo con linguaggio semplice cosa queste normative richiedono alle aziende, come impattano su rischio, privacy e responsabilità. Mostreremo anche come le aziende più lungimiranti stiano trasformando la compliance in un vantaggio competitivo, costruendo fiducia e credibilità sul mercato
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15:15-15:30 – Coffee break
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In sala
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15:30-16:30 – Etica, Sostenibilità & Impatto Sociale
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L’AI può ampliare le disuguaglianze o ridurle, può distruggere lavori o crearne di nuovi, può generare sfiducia o diventare simbolo di responsabilità, può impattare negativamente sull'ambiente essere impiegata responsabilmente. In questa sessione vedremo come governare questi aspetti per costruire progetti che abbiano un impatto positivo su stakeholder, clienti, dipendenti e società civile
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16:30-17:00 – Fine lavori
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Condivisione finale, riepilogo e call to action
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(gli orari all'interno della giornata sono soggetti a variazioni)
MODALITÀ
Casi di Studio
Per dare concretezza ai contenuti, valuteremo assieme dei casi di studio presi da fonti autorevoli di riferimento.
Esperienza Concreta
Tanto i professionisti che conducono la giornata, che i partecipanti, si basano su esperienze concrete sul campo e conoscono la complessità delle organizzazioni e del business.
Confronto e Interazione
Coinvolgimento attivo dei partecipanti in attività di analisi, condivisione e critica, per trovare soluzioni realistiche ed applicabili.
TEMI TRATTATI
Efficienza Organizzativa
L’AI modifica ruoli, competenze e processi decisionali. Il management deve guidare il cambiamento, sviluppare nuove skill digitali e favorire il dialogo uomo-macchina, evitando disallineamenti culturali e resistenze interne.
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Gestione del Rischio
L’adozione dell’AI comporta rischi legali, reputazionali e operativi. I dirigenti devono valutare livelli di rischio secondo le categorie dell’AI Act, predisporre controlli interni e assicurare processi di audit e trasparenza.
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Governance
La governance dell’AI deve integrare regole di responsabilità, monitoraggio e supervisione manageriale. L’AI Act sollecita meccanismi di accountability e audit, che i board devono includere nei sistemi di corporate governance esistenti.
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Sostenibilità
L’uso responsabile dell’AI include valutazioni ambientali e sociali. Le aziende devono considerare il consumo energetico dei modelli e gli impatti sulla forza lavoro, allineando l’innovazione agli obiettivi ESG e al Green Deal europeo.
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Gestione di Progetto
Implementare soluzioni AI richiede approcci strutturati di project management. È cruciale definire obiettivi chiari, milestone misurabili e indicatori coerenti con le normative, garantendo controllo dei costi e mitigazione dei rischi.
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Piattaforme Tecnologiche
Le piattaforme AI non sono neutre: la scelta influenza sicurezza, scalabilità e compliance normativa. I leader devono bilanciare soluzioni proprietarie e open-source, garantendo tracciabilità, interoperabilità e controllo dei dati
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Applicazione Pratica
Sessioni operative per tradurre principi in azioni: valutazione dei processi aziendali idonei all’AI, check di conformità rispetto all’AI Act e roadmap di implementazione. Focus su decisioni manageriali concrete e non su aspetti tecnici.
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Normative ed Etica
L’AI Act impone obblighi di trasparenza, classificazione del rischio e tutela dei diritti fondamentali. I dirigenti devono coniugare compliance legale con principi etici come equità, responsabilità e inclusione, rafforzando la fiducia di stakeholder e clienti.
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TAKEAWAY
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Chiarezza strategica: capire come l’AI può sostenere gli obiettivi di business, evitando mode tecnologiche e sperimentazioni fini a sé stesse.
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Gestione consapevole dei rischi: avere una visione chiara di opportunità e criticità – legali, operative e reputazionali – per guidare decisioni informate.
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Prospettiva etica e sociale: comprendere gli impatti di AI su lavoro, privacy e società, e come integrarli nelle scelte manageriali per creare fiducia e valore.
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Aspetti tecnici per l’adozione: panoramica di framework semplici e concreti per avviare progetti pilota efficaci, misurare i risultati e non perdere l'investimento fatto
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Governance e competenze manageriali: adottare la corretta mentalità manageriale e capacità organizzative necessarie per governare con successo progetti AI
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Sostenibilità digitale: integrare criteri di sostenibilità e responsabilità sociale nell’uso delle tecnologie, trasformandoli in un vantaggio competitivo
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Esperienza applicata: esplorare casi di studio reali e simulare la costruzione di un progetto AI, per tradurre strategia in azioni concrete.
