DIGITALIZZAZIONE DEI PROCESSI AZIENDALI CON L'AI

OBIETTIVI

Il corso fornisce le competenze per progettare e applicare soluzioni di Intelligenza Artificiale nei processi aziendali, trasformandole in risultati concreti e misurabili. Permette di automatizzare attività, supportare le decisioni e guidare la trasformazione digitale in modo strutturato.

CONTENUTI

Modulo 1: AI Literacy strategica e kick-off del capstone

• Stato dell'AI nelle PMI italiane 2026: dati Osservatorio Politecnico, Confindustria Digitale
• Mappa tecnologica: AI generativa vs machine learning vs RPA vs BI — matrice decisionale
• Cosa è già applicabile oggi vs cosa è ancora hype: le 10 tecnologie con ROI dimostrato
• Normativa: GDPR, AI Act europeo, responsabilità civile, gestione del rischio
• Tool landscape: Microsoft, Google, OpenAI, Anthropic, soluzioni italiane
• Compilazione AI Readiness Diagnostic (framework proprietario, 25 item)
• Ciascuna coppia presenta la propria azienda e sceglie il progetto capstone
• Firma del Learning Contract: obiettivi misurabili del percorso
• Caso reale italiano: Dallara Automobili (Varano de' Melegari, PR) - automotive, 120M €, 380 FTE

Modulo 2: Process Mapping e Gestione del progetto di digitalizzazione

• Metodi di process mapping per PMI: SIPOC, swimlane, BPMN light
• Calcolo del costo reale di un processo e matrice Effort/Impact per prioritizzare
• Algorithmic Business Thinking: problemi vaghi in opportunità misurabili
• ESSENZIALI DI PROJECT MANAGEMENT per progetti di digitalizzazione: ciclo di vita, scope, tempi, costi
• WBS e RACI matrix: come chiarire chi fa cosa su un progetto AI
• Metodologie agile per le PMI: sprint 2–4 settimane, MVP, iterazione rapida
• Gestione del rischio di progetto: matrice probabilità/impatto e mitigazione
• Mappatura As-Is di 2 processi chiave del capstone
• Posizionamento sulla matrice Effort/Impact
• Redazione del Project Charter e della WBS del progetto capstone
• Compilazione della RACI matrix
• PRIMA SESSIONE DI COACHING 1:1 programmata nei 10 giorni successivi
• Caso reale italiano: PMI manifatturiera lombarda - componentistica, 35 addetti, 8M €

Modulo 3: Automazione, workflow digitali e ROI dei progetti

• RPA e workflow no-code: Power Automate, n8n, Zapier, Make — confronto per PMI
• OCR per documenti: Mindee, Azure Document Intelligence, Nanonets
• Integrazione con gestionali italiani: Zucchetti, TeamSystem, SAP B1, Fatture in Cloud
• Pattern di automazione ricorrenti: ordine-fattura, riconciliazioni, solleciti, onboarding
• Calcolo del ROI di un progetto di automazione: template 'One-Pager for the Board'
• Demo live: flusso 'email fornitore → OCR → validazione → gestionale → notifica' in 30 min
• Configurazione del primo flusso Power Automate sul caso reale del capstone
• Test del flusso con documenti reali del partecipante
• Costruzione del Business Case del proprio progetto con ROI calcolato
• Caso reale italiano: Studio professionale emiliano - consulenza fiscale, 14 addetti

Modulo 4: AI Generativa, Business Intelligence e dati aziendali

• Come funzionano davvero gli LLM: capacità, limiti, allucinazioni — differenze tra i principali tool
• Prompt engineering strutturato: 5 tecniche fondamentali + metodo CRAFT
• Knowledge base aziendale: Custom GPT, Claude Projects, Copilot Agents
• Power BI vs Looker Studio: quando scegliere cosa
• KPI design: leading vs lagging indicator — i '5 KPI che contano davvero'
• Data storytelling: principi di visualizzazione efficace per il management
• GDPR e dati sensibili: matrice 'quale tool per quale tipo di dato'
• Costruzione di un assistente AI aziendale sulla documentazione reale del partecipante
• 2 prompt-template riutilizzabili per il proprio ruolo
• Dashboard BI operativa di base con 5 KPI essenziali dalle prime ore
• Caso reale italiano: Azienda vinicola trentina - 45 addetti, 12M €

Modulo 5: AI per Vendite — funnel e pipeline commerciale

• Lead scoring predittivo: come l'AI identifica i lead con più alta probabilità di chiusura
• Segmentazione automatica dei clienti per comportamento, valore, potenziale
• Sales enablement AI: preparazione trattative, brief one-to-one, analisi pipeline
• Forecasting commerciale: previsione del fatturato e dell'accuratezza della pipeline
• AI per gestione del post-vendita: identificazione cross-sell e up-sell automatico
• Integrazione con i CRM più diffusi: HubSpot, Salesforce, Pipedrive, Zoho
• Implementazione di un pilota a scelta: lead scoring / sales assistant / forecasting pipeline
• Applicazione su un funnel commerciale reale dell'azienda partecipante
• Misurazione dei primi indicatori di risultato (conversione, velocità, qualità)
• Caso reale italiano: E-commerce B2B piemontese - componentistica, 25 addetti, 6M €

Modulo 6: AI per Marketing e Customer Experience

• Content generation AI per marketing: email, landing, social, SEO — qualità professionale mantenendo voice aziendale
• AI per la produzione di contenuti visual: immagini, grafica, video brevi
• Chatbot e assistenti conversazionali: differenza tra chatbot primitivi e agenti AI moderni
• Voice of customer: analisi automatica di recensioni, ticket, trascrizioni chiamate
• Personalizzazione delle esperienze cliente: segmentazione dinamica e journey personalizzato
• AI per SEO e analytics: ottimizzazione contenuti, analisi concorrenza, keyword discovery
• Implementazione di un pilota a scelta: content generation / chatbot / voice of customer
• Applicazione a un canale marketing reale dell'azienda partecipante
• Test di 2 prompt-template per content marketing ricorrente
• Caso reale italiano: PMI del settore moda - produzione accessori, 40 addetti, 9M €

Modulo 7: AI per Operations, Produzione e Supply Chain

• Forecasting della domanda: da FORECAST.ETS ai modelli ML — interpretazione del MAPE
• Ottimizzazione scorte e riordino automatico: impatto diretto su capitale circolante
• Manutenzione predittiva: sensori IoT + AI per PMI manifatturiere — soglia di convenienza
• Quality control con computer vision: casi applicativi, costi reali, tempi di ritorno
• Supply chain visibility: scoring fornitori, early warning su ritardi, previsione rotture
• Ottimizzazione della produzione: scheduling AI-assisted e gestione dinamica delle commesse
• Costruzione di un modello previsionale base sui dati del capstone
• Calcolo dell'impatto del forecasting su scorte e cash flow
• Scenario analysis: 'cosa succede se sbaglio il forecast del 10%?'
• SECONDA SESSIONE DI COACHING 1:1 programmata nei 10 giorni successivi
• Caso reale italiano: PMI manifatturiera lombarda - macchinari industriali, 80 addetti, 22M €

Modulo 8: AI per AFC e Back-office

• Automazione ciclo passivo: fatture fornitori, pagamenti, riconciliazioni bancarie intelligenti
• Automazione ciclo attivo: DSO, solleciti personalizzati, previsione incassi
• Reporting finanziario automatico: management commentary AI-assisted sul P&L
• Anomaly detection sui dati contabili: identificazione automatica di scostamenti significativi
• AI per il controllo di gestione: budget e forecast con rolling forecast assistito
• Automazione documentale: contratti, policy, normative — con cautele giuridiche
• Automazione di un processo AFC reale del capstone (ciclo passivo, attivo o reporting)
• Costruzione di una dashboard finanziaria con 5 KPI essenziali (DSO, DPO, cash, margine, scostamenti)
• Test di anomaly detection su dati contabili reali o di prova
• Caso reale italiano: PMI di servizi veneta - logistica, 55 addetti, 15M €

Modulo 9: AI per HR, People e Knowledge Management

• Screening CV assistito: ridurre il tempo di prima selezione senza perdere qualità
• Onboarding automatizzato: documentazione personalizzata, checklist intelligenti, assistente virtuale per i neoassunti
• Knowledge management interno: trasformare la documentazione aziendale in un assistente AI per tutti
• Performance e feedback: supporto AI per la stesura di review e piani di sviluppo
• Formazione continua: percorsi formativi personalizzati con AI
• Etica e limiti: bias algoritmico nel recruiting, GDPR sui dati dei dipendenti, trasparenza
• Configurazione di un knowledge assistant interno sulla documentazione HR reale o policy aziendali
• Costruzione di 2 prompt-template HR (job description, brief di colloquio)
• Mappatura dei processi HR automatizzabili con matrice Effort/Impact
• Caso reale italiano: Gruppo industriale veneto - servizi tecnici, 120 addetti, 28M €

Modulo 10: Consolidamento, Governance e Demo Day

• Consolidamento: come mettere insieme i casi d'uso pilota in un piano coerente di trasformazione
• Architettura dati moderna per PMI: 4 layer. Microsoft Fabric vs Google BigQuery vs open source
• Minimum Viable Pipeline: la prima integrazione dati con ROI più alto
• AI Governance aziendale: policy, comitato AI, KPI di adozione, gestione shadow AI
• AI Act europeo: obblighi pratici per PMI italiane
• Costruzione della roadmap 18 mesi del capstone: sprint, budget, milestone, KPI
• Change management: framework Kotter adattato alle PMI
• Il pitch in una slide: come ottenere l'approvazione del CDA o dei soci
• DEMO DAY: ogni coppia CEO + responsabile presenta l'AI Playbook a una giuria (formatrice + rappresentanti ente)
• Feedback strutturato scritto secondo rubrica condivisa in anticipo
• Consegna degli attestati e dei badge digitali
• Ingresso nella community alumni
• I partecipanti delle edizioni precedenti partecipano come testimonial invitati

DETTAGLI

• La durata complessiva del corso è di 60 ore
• Il corso si svolgerà in modalità ibrida, sia online che in presenza
• Entro il 7 maggio puoi beneficiare dell'agevolazione a fondo perduto di Regione Lombardia pari al 100% del costo del corso.

CALENDARIO

ll corso inizierà a metà settembre.

Una volta definite le date, verranno comunicate agli iscritti.