Percorso formativo per business, management e innovazione

AI Agents Platform

Un percorso strutturato per comprendere l'intelligenza artificiale dalla base concettuale fino agli agenti AI. Le lezioni sono progettate per un pubblico aziendale e combinano fondamenti, architetture, metodo operativo, casi d'uso e presidi di governance.

Obiettivo del corso

Aiutare manager, imprenditori, professionisti e team aziendali a leggere l'AI come leva concreta di trasformazione dei processi, distinguendo hype e valore reale, comprendendo modelli, agenti, regole di utilizzo e responsabilità organizzative.

4Lezioni principali

1Modulo esempi

90+Slide web

Didattica

Ogni modulo è disponibile in HTML, con spiegazioni estese, struttura leggibile anche in autonomia e una navigazione pensata per aula, ripasso e studio individuale.

Obiettivo generale del percorso

Il corso accompagna i partecipanti in una progressione chiara: prima si costruisce una base comune sull'AI e sulle sue famiglie tecnologiche; poi si entra nei large language model, nel retrieval e negli agenti; successivamente si affronta il prompt engineering come metodo; infine si approfondisce il design degli agenti AI e la loro integrazione nei workflow.

Questionario di apprendimento via email

Al termine del percorso, o anche dopo singole lezioni, i partecipanti possono ricevere via email un questionario di verifica dell'apprendimento. Il test serve a consolidare i concetti chiave, misurare il livello di comprensione e favorire un confronto più strutturato sui contenuti affrontati.

Il questionario può includere domande teoriche, casi applicativi, confronto tra approcci tecnologici e criteri di utilizzo dell'AI nei processi aziendali.

Struttura del percorso

Il programma si sviluppa in quattro lezioni principali e un modulo aggiuntivo di approfondimento pratico. La Lezione 1 costruisce il lessico di base e distingue AI, automazione e software tradizionale. La Lezione 2 entra in LLM, RAG e AI Agents, mostrando il passaggio dal modello al sistema operativo aziendale. La Lezione 3 presenta il prompt engineering come disciplina metodologica, mentre il modulo esempi collega le tecniche a scenari commerciali concreti. La Lezione 4 approfondisce il design degli agenti AI e la loro integrazione nei workflow.

Panoramica delle lezioni

Ogni scheda riassume contenuto, focus e obiettivo didattico del modulo. I pulsanti aprono la popup di login per accedere al dettaglio delle lezioni.

Lezione 122 slide · Fondamenti

Intelligenza Artificiale: introduzione e concetti base

La prima lezione costruisce una base chiara e compatta per comprendere cosa sia davvero l'AI e come distinguerla da automazione e software tradizionale. Il percorso affronta contesto e hype, definizione di AI, differenze rispetto al software classico, principali famiglie tecnologiche e impatto sul business.

Spiega perché oggi tutti parlano di AI e come separare hype e realtà.
Introduce il lessico comune che prepara alle lezioni su LLM, prompt engineering e agenti.
Mostra che il valore reale emerge nei processi e non nella sola dimostrazione tecnologica.

Obiettivo

Costruire una base concettuale solida per leggere l'evoluzione dell'AI con maggiore lucidità e spirito critico.

Focus

AI basics, software vs AI, automazione, famiglie AI, valore e limiti trasformativi.

Lezione 222 slide · LLM, RAG, Agents

LLM e AI Agents per il business

La seconda lezione accompagna dai fondamenti dei large language model fino all'impatto operativo degli AI Agents nei processi aziendali. Affronta definizione e training degli LLM, token e transformer, limiti del modello, ruolo del RAG per collegare l'AI ai documenti e ai dati interni, e infine il passaggio dagli assistenti conversazionali agli agenti con tools, memoria e orchestrazione.

Spiega come funzionano gli LLM e perché il contesto aziendale richiede estensioni come il RAG.
Mostra il passaggio da modello linguistico ad agente capace di agire nei workflow.
Collega tecnologia, organizzazione e use case di business.

Obiettivo

Capire cosa sono gli LLM, come si collegano alla conoscenza aziendale e perché gli AI Agents rappresentano il salto operativo successivo.

Focus

LLM, token, transformer, RAG, memoria, tools, agenti e impatto organizzativo.

Lezione 320 slide · Metodo operativo

Prompt Engineering per il business

Questa lezione presenta il prompt engineering come disciplina progettuale, non come semplice tecnica di scrittura. Vengono affrontati fondamenti, struttura pratica dei prompt, tecniche operative, errori più comuni, best practice ed esempi di impiego in contesto business, con un messaggio centrale: la qualità dell'output dipende dalla qualità dell'input.

Mostra che un prompt efficace assomiglia più a un brief strutturato che a una domanda generica.
Introduce metodo, contesto, formato e criteri di controllo per ottenere risultati più affidabili.
Collega i prompt ai workflow e agli AI Agents, non solo alla chat.

Obiettivo

Capire come progettare prompt efficaci per ottenere output più affidabili, controllabili e utili nei processi aziendali.

Focus

Fondamenti del prompt engineering, struttura dei prompt, tecniche operative, best practice e casi d'uso business.

Modulo pratico9 slide · Scenario commerciale

Esempi di Prompt Engineering in area commerciale

Questo modulo aggiuntivo utilizza un unico scenario sales per confrontare tecniche diverse di prompting e rendere immediatamente visibili differenze di logica, controllo e risultato atteso. È pensato come laboratorio pratico di accompagnamento alla Lezione 3.

Confronta più tecniche sullo stesso contesto commerciale.
Aiuta a capire quando usare prompt zero-shot, strutturati e orientati al controllo.
Traduce il metodo in casi d'uso concreti per attività sales.

Obiettivo

Rendere immediatamente operative le tecniche di prompting, mostrando l'effetto che struttura e contesto hanno sul risultato.

Focus

Esempi sales, confronto tra tecniche, scenario unico, orientamento al business.

Lezione 423 slide · Agent Design

AI Agents e progettazione di sistemi operativi agentici

La quarta lezione porta il corso dal prompt al sistema. Spiega come progettare AI Agents operativi nei processi aziendali, distinguendo LLM, assistente conversazionale e agente vero e proprio. Approfondisce componenti dell'agente, memoria, tools, regole, workflow, controllo, logiche mono-agent e multi-agent, con un forte orientamento all'esecuzione di attività reali.

Chiarisce il salto dalla conversazione con l'AI all'esecuzione di compiti concreti.
Mostra quali componenti servono a un agente per lavorare davvero nei processi.
Introduce la progettazione di workflow agentici e il tema della governance operativa.

Obiettivo

Capire come unire modello, dati, memoria, strumenti e regole in un sistema AI realmente operativo.

Focus

AI Agents, tools, memoria, guardrail, workflow, orchestrazione e use case enterprise.