CHIEF AI OFFICER: SVILUPPO, INTEGRAZIONE E PERFORMANCE
Compiti e responsabilità tecniche e manageriali per governare l’implementazione e integrazione dell’AI in modo sicuro, robusto e scalabile
CERTIFICAZIONE:
-ENTE CERTIFICANTE:
-CORSO EROGATO DA:
IKN italyAcquisisci gli strumenti pratici utili a coordinare team tecnici, verificare soluzioni e implementare modelli, sfruttando l’AI e l’AI Generativa per ottenere processi ottimizzati, decisioni data-driven ed esperienze personalizzate per clienti interni ed esterni.
3 giorni di formazione per:
- Coordinare e personalizzare lo sviluppo e l’integrazione di soluzioni AI
Apprendi come supervisionare la progettazione di strumenti interni, con attenzione alla scalabilità e alla maturità tecnologica aziendale e/o selezionare e personalizzare soluzioni esterne verificando con il fornitore conformità normativa e usabilità su misura
- Migliorare le performance dei modelli AI
Approfondisci come applicare tecniche di addestramento (fine-tuning e Reinforcement Learning) e come validare i risultati con metriche tecniche e correggere bias per garantire equità e trasparenza
- Gestire deployment, monitoraggio e performance delle soluzioni AI
Definisci come garantire un deployment graduale e sicuro con strumenti di monitoraggio e auditing, minimizzando i rischi e massimizzando ROI e performance dei modelli
Inoltre, 6 docenti a tua disposizione per identificare le soluzioni tecnologiche e le aree aziendali in cui l’AI può generare il maggior impatto trasformativo.
9 Case Study per imparare da chi ha già assunto su di sé le responsabilità del Chief AI Officer
3 webinar live da 7,5h:
17 Giugno h.9-17,30
1 -7 Luglio h.9-17,30
3 giorni di formazione per:
- Coordinare e personalizzare lo sviluppo e l’integrazione di soluzioni AI
Apprendi come supervisionare la progettazione di strumenti interni, con attenzione alla scalabilità e alla maturità tecnologica aziendale e/o selezionare e personalizzare soluzioni esterne verificando con il fornitore conformità normativa e usabilità su misura
- Migliorare le performance dei modelli AI
Approfondisci come applicare tecniche di addestramento (fine-tuning e Reinforcement Learning) e come validare i risultati con metriche tecniche e correggere bias per garantire equità e trasparenza
- Gestire deployment, monitoraggio e performance delle soluzioni AI
Definisci come garantire un deployment graduale e sicuro con strumenti di monitoraggio e auditing, minimizzando i rischi e massimizzando ROI e performance dei modelli
Inoltre, 6 docenti a tua disposizione per identificare le soluzioni tecnologiche e le aree aziendali in cui l’AI può generare il maggior impatto trasformativo.
9 Case Study per imparare da chi ha già assunto su di sé le responsabilità del Chief AI Officer
DURATA: 22 ORE
PROSSIME EDIZIONI:
Location
Data Inizio
Early Booking
LIVE VIRTUAL CLASS 3 sessioni da 7,5h
17-Jun-2025
entro il 19-May-2025
OBIETTIVI DEL CORSO:
• identificare gli aspetti da supervisionare nella progettazione interna dell'architettura AI (Make) garantendo che sia integrato, robusto e sicuro
• capire come richiedere e garantire algoritmi ottimizzati per specifici casi d'uso, aumentando l'efficienza dei processi decisionali e produttivi aziendali
• valutare le soluzioni AI presenti sul mercato e supervisionare la personalizzazione secondo le proprie esigenze in termini di costo, funzionalità e scalabilità
• garantire l’ottimale gestione dei dati in tutte le fasi di progetto e in particolare in addestramento per l'ottimale accuratezza e affidabilità dei modelli AI nel tempo
• verificare l'efficienza dei modelli pre-addestrati con dataset di test e reali, per ridurre i bias e adattare gli strumenti al contesto aziendale
• prevedere tecniche avanzate di ottimizzazione dei modelli AI, evitando fenomeni come overfitting e underfitting, e assicurando una predizione accurata
• sapere quali metriche avanzate prevedere per valutare le performance tecniche, garantirne l’affidabilità in scenari reali e validare i modelli
• implementare strumenti di performance management per monitorare e migliorare continuamente i modelli AI, garantendo che rimangano efficaci nel tempo
• sviluppare competenze per calcolare il ritorno sull’investimento (ROI) delle soluzioni AI, analizzando benefici economici e prestazioni tecniche per sviluppi ulteriori
• capire come richiedere e garantire algoritmi ottimizzati per specifici casi d'uso, aumentando l'efficienza dei processi decisionali e produttivi aziendali
• valutare le soluzioni AI presenti sul mercato e supervisionare la personalizzazione secondo le proprie esigenze in termini di costo, funzionalità e scalabilità
• garantire l’ottimale gestione dei dati in tutte le fasi di progetto e in particolare in addestramento per l'ottimale accuratezza e affidabilità dei modelli AI nel tempo
• verificare l'efficienza dei modelli pre-addestrati con dataset di test e reali, per ridurre i bias e adattare gli strumenti al contesto aziendale
• prevedere tecniche avanzate di ottimizzazione dei modelli AI, evitando fenomeni come overfitting e underfitting, e assicurando una predizione accurata
• sapere quali metriche avanzate prevedere per valutare le performance tecniche, garantirne l’affidabilità in scenari reali e validare i modelli
• implementare strumenti di performance management per monitorare e migliorare continuamente i modelli AI, garantendo che rimangano efficaci nel tempo
• sviluppare competenze per calcolare il ritorno sull’investimento (ROI) delle soluzioni AI, analizzando benefici economici e prestazioni tecniche per sviluppi ulteriori
DESTINATARI:
Tutti coloro che vogliono acquisire le competenze per ricoprire il ruolo di Chief AI Officer.
In particolare, è d’interesse per:
• CIO
• CTO
• CISO
• DPO
• CDO
• Risk Manager
• Innovation Manager
• Data Scientist
DOCENTE:
Valeria Lazzaroli, Chairperson of the Board - E.N.I.A. [br]
Guido Perboli, Chief Scientific Officer and Shareholder – ARISK [br]
Pier Giuseppe Giribone, Financial Engineer – BPER Banca e Adjunct Professor – Università degli Studi di Genova [br]
Giacomo Gaggero, PhD Candidate in Economics – Università degli Studi di Genova [br]
Valeria Verzi, Head of Data Science – Klarna [br]
Luca Vajani, Founder & CEO – Aries Tech - Cathedra [br]
CONTENUTI:
Fondamenti della gestione dei dati nei progetti di AI
• Validazione della qualità dei dati, identificando le anomalie
• Gestione dei rischi di sicurezza e affidabilità
• Evitare pregiudizi ed errori nei modelli
Valeria Lazzaroli, Chairperson of the Board - E.N.I.A.
Supervisionare lo sviluppo (Make) o la personalizzazione (Buy) del modello
Elementi da verificare nello sviluppo interno del tool
• Coordinare e supervisionare l'architettura del sistema, la selezione degli algoritmi e lo sviluppo del codice
• Garantire l'integrazione dell’AI nei sistemi aziendali
• Guidare verso una soluzione scalabile secondo la maturità aziendale
• Istituire un sistema di monitoraggio per il rispetto di tempi e budget
• Monitorare gli sviluppi rispetto agli obiettivi aziendali e tecnologici
Possibilità e verifiche in caso di acquisto e personalizzazione del tool
• Configurare la soluzione acquistata per adattarla alle esigenze specifiche
• Comunicare al meglio con il fornitore per personalizzare le funzionalità
• Distillazione e quantizzazione per ottimizzare i modelli, riducendo complessità e risorse
- - "Distillare" un modello AI complesso, come un grande modello di linguaggio (LLM), mantenendo solo le competenze rilevanti
- - Ridurre la dimensione del modello abbassando la precisione dei dati numerici per migliorare l’efficienza
Guido Perboli, Chief Scientific Officer and Shareholder – ARISK
SESSIONE USE CASE
Gestione dei dati nei progetti di AI
• Supervisione della data quality nella raccolta di dati interni ed esterni, garantendo rilevanza, completezza e conformità
• Metodi per affrontare situazioni in cui i dati sono mancanti (missing data problem)
• Gestire in modo efficace l'intermittenza dei dati all'interno del sistema di ML
• Analizzare come differenti tipi di dati sintetici possono essere introdotti all'interno di time series data, garantendo di:
- - riflettere la realtà per evitare pregiudizi ed errori nei modelli
- - essere sufficientemente variabili e complessi per simulare scenari reali
- - tracciare la provenienza e la metodologia utilizzata per generare i dati sintetici
Ingegnerizzazione del Sistema AI (Make): progettazione di un sistema di forecasting in ambito finanziario e produttivo
• Analisi di un modello di reti neurali dinamiche per il forecasting e l’analisi della domanda
• Sviluppo di un’interfaccia dinamica user friendly (no code)
• Scelta dinamica dello scenario più idoneo secondo frequenza e intensità della domanda
• Tecniche di classificazione dinamica delle serie storiche per valutazioni su scenari futuri
Pier Giuseppe Giribone, Financial Engineer – BPER Banca e Adjunct Professor – Università degli Studi di Genova
Giacomo Gaggero, PhD Candidate in Economics – Università degli Studi di Genova
Acquisto e personalizzazione (Buy): automazione delle richieste di preventivo con ChatGPT in un’azienda di trasporti internazionali
• Selezione del modello di ChatGPT più adatto tra precisione, velocità ed efficienza
• Integrazione nei sistemi gestionali per l’estrazione di tariffe e condizioni contrattuali
• Personalizzazione delle risposte AI con fine-tuning su dati storici e linguaggio specifico
• Monitoraggio continuo delle performance con metriche di efficienza e revisione periodica
Luca Vajani, Founder & CEO – Aries Tech - Cathedra
SESSIONE USE CASE
Supervisionare la fase di addestramento dei modelli AI
Vengono presentati i casi reali più aggiornati sulle varie tipologie di addestramento di modelli, per tecnologie acquistate o sviluppate internamente, per capire l’effort necessario come volumi di dati, carico di lavoro e durata
• Pre-Addestrato fine tunning
• Pre-Addestrato
• Reinforcement Learning (RL)
• RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Luca Vajani, Founder & CEO – Aries Tech - Cathedra
Valeria Verzi, Head of Data Science – Klarna
Supervisionare la fase di ottimizzazione e validazione
Migliorare l'efficienza e la precisione del modello nella configurazione
• Selezionare e ottimizzare i parametri del modello per evitare overfitting e underfitting
• Garantire che il processo di training sia trasparente, con report regolari su prestazioni ed efficienza
• Coordinamento del team tecnico per identificare criticità e necessità di supporto
Coordinare la fase di testing per dataset diversificati per simulare scenari reali
• Utilizzare set di dati di validazione per testare la performance del modello
• Analizzare metriche tecniche come accuracy, precision, recall, curva AUC, curva ROC e F1-score
Garantire la spiegabilità dei modelli di AI (Explainable AI)
• Trasparenza: framework di Explainable AI (XAI) per generare spiegazioni comprensibili delle decisioni prese dal modello
• Comunicabilità delle decisioni facilmente comprensibili dagli utenti
• Identificare limitazioni del modello per prevenire interpretazioni errate e utilizzi impropri Monitorare conformità, equità e trasparenza secondo compliance
• Implementare tecniche di training per identificare e correggere i bias nei dati di addestramento e nel modello
• Promuovere tecniche che assicurino l'equità e la trasparenza del modello, evitando discriminazioni
Integra tecniche di riformulazione e validazione per migliorare la robustezza del modello
• Intervento sui modelli in caso di bias, scarsa performance o problemi di privacy per modificare la struttura o i parametri
• Assicurarsi che il modello sia robusto contro manipolazioni o vulnerabilità con test di robustezza e simulazioni di scenari di attacco
Valeria Verzi, Head of Data Science – Klarna
Supervisionare la fase di deployment e monitoraggio del sistema AI
Verificare gli aspetti tecnici e organizzativi dei deployment
• Garantire il deployment corretto del sistema AI, con infrastruttura adeguata
• Integrare il modello AI in ambiente di produzione attraverso API RESTful o microservizi
• Esporre le funzionalità del modello in modo modulare e accessibile per altre applicazioni aziendali, senza compromettere l'autonomia del sistema AI
• Fine Tuning dei parametri del modello, dei tempi di inferenza e della riduzione del consumo delle risorse (memoria, CPU/GPU)
Minimizzare l'impatto di eventuali errori distribuiti con la gradualità del rollout
• Deployment graduale per ridurre il rischio di impatti negativi sugli utenti finali
• Uso di un rilascio pilota su un sottoinsieme di utenti o processi aziendali, per raccogliere feedback in tempo reale e monitorare eventuali problemi di performance o bug
• Testare in ambienti controllati, riducendo i rischi e ottimizzando le performance
- - "Rolling deployment" i nuovi modelli vengono distribuiti su gruppi di macchine
- - "Blue-green deployment" due ambienti, uno in produzione e uno in standby, con il traffico commutato tra i due
Strumenti di monitoraggio per rilevare e correggere rapidamente eventuali anomalie
• Integrare strumenti di monitoraggio per tracciare la performance in tempo reale e garantire che il sistema operi secondo le aspettative
• Implementare un sistema di monitoraggio che assicuri che tutte le decisioni basate su AI siano tracciabili e giustificate
• Continuare a garantire la conformità alle normative, come l'AI Act e GDPR, durante l'operatività del sistema
• Strumenti di monitoraggio continuo
- - Audit regolari e strumenti di scansione automatizzata per identificare e correggere le violazioni in tempo reale
- - Test di penetrazione e vulnerabilità per identificare minacce alla sicurezza
- - Piani di risposta per incidenti di sicurezza, per minimizzare i danni in caso di violazioni dei dati o attacchi informatici
Learning by doing
I partecipanti simulano il deployment di un sistema AI per l'automazione di ordini, preventivi e fatturazione in un’azienda di manutenzione su sistemi di sollevamento e movimentazione industriale, tenendo conto di resistenze interne, strategie di comunicazione e gestione del cambiamento.
Luca Vajani, Founder & CEO – Aries Tech - Cathedra
Coordinare il performance management: validazione obiettivi e misurazione performance Misurazione delle performance economiche per verificare la sostenibilità finanziaria e i benefici nel tempo
• Misurare il ROI dei modelli AI, considerando KPI economici diretti e indiretti
• Analizzare costi (manutenzione, aggiornamenti, licenze) e benefici come l’aumento dell’efficienza e il miglioramento della customer experience
• Report sui miglioramenti e proiezioni per futuri investimenti e l’ottimizzazione continua
Misurazione delle performance tecniche per valutare la qualità dei modelli esistenti
• Eseguire periodicamente retraining dei modelli per mantenerli ottimizzati e aggiornati
• Utilizzare dashboard e KPI per il reporting ciclico e la valutazione delle performance
• Verifica continua per modelli scalabili, aggiornabili e integrati con nuove soluzioni
Creare report di impatto ambientale e sociale per comunicare i risultati agli stakeholder interni ed esterni
Prevedere integrazioni e scalabilità per facilitare l'integrazione di nuove tecnologie
• Come integrare le nuove tecnologie senza interrompere i processi attivi
• Ottimizzare l’allocazione delle risorse e definire obiettivi chiari per i gruppi di lavoro coinvolti nei progetti correnti e nei nuovi sviluppi
• Valutare la capacità delle soluzioni di adattarsi all'espansione aziendale e alla gestione di un volume crescente di dati
USE CASE: misurazione del ROI sulla riduzione delle tempistiche di lavoro in un’azienda di cucine industriali e in una software house.
Un'azienda specializzata nella produzione di cucine industriali ha integrato un sistema con AI per automatizzare il processo di preventivazione. Il ROI è misurabile e si basa sul risparmio tempo/uomo, trasformando un’attività operativa in un vantaggio competitivo.
Similmente l'integrazione di strumenti AI nello sviluppo in una software house ha migliorato l’efficienza del team e dei processi aziendali con un ritorno economico tangibile.
Luca Vajani, Founder & CEO – Aries Tech - Cathedra
• Validazione della qualità dei dati, identificando le anomalie
• Gestione dei rischi di sicurezza e affidabilità
• Evitare pregiudizi ed errori nei modelli
Valeria Lazzaroli, Chairperson of the Board - E.N.I.A.
Supervisionare lo sviluppo (Make) o la personalizzazione (Buy) del modello
Elementi da verificare nello sviluppo interno del tool
• Coordinare e supervisionare l'architettura del sistema, la selezione degli algoritmi e lo sviluppo del codice
• Garantire l'integrazione dell’AI nei sistemi aziendali
• Guidare verso una soluzione scalabile secondo la maturità aziendale
• Istituire un sistema di monitoraggio per il rispetto di tempi e budget
• Monitorare gli sviluppi rispetto agli obiettivi aziendali e tecnologici
Possibilità e verifiche in caso di acquisto e personalizzazione del tool
• Configurare la soluzione acquistata per adattarla alle esigenze specifiche
• Comunicare al meglio con il fornitore per personalizzare le funzionalità
• Distillazione e quantizzazione per ottimizzare i modelli, riducendo complessità e risorse
- - "Distillare" un modello AI complesso, come un grande modello di linguaggio (LLM), mantenendo solo le competenze rilevanti
- - Ridurre la dimensione del modello abbassando la precisione dei dati numerici per migliorare l’efficienza
Guido Perboli, Chief Scientific Officer and Shareholder – ARISK
SESSIONE USE CASE
Gestione dei dati nei progetti di AI
• Supervisione della data quality nella raccolta di dati interni ed esterni, garantendo rilevanza, completezza e conformità
• Metodi per affrontare situazioni in cui i dati sono mancanti (missing data problem)
• Gestire in modo efficace l'intermittenza dei dati all'interno del sistema di ML
• Analizzare come differenti tipi di dati sintetici possono essere introdotti all'interno di time series data, garantendo di:
- - riflettere la realtà per evitare pregiudizi ed errori nei modelli
- - essere sufficientemente variabili e complessi per simulare scenari reali
- - tracciare la provenienza e la metodologia utilizzata per generare i dati sintetici
Ingegnerizzazione del Sistema AI (Make): progettazione di un sistema di forecasting in ambito finanziario e produttivo
• Analisi di un modello di reti neurali dinamiche per il forecasting e l’analisi della domanda
• Sviluppo di un’interfaccia dinamica user friendly (no code)
• Scelta dinamica dello scenario più idoneo secondo frequenza e intensità della domanda
• Tecniche di classificazione dinamica delle serie storiche per valutazioni su scenari futuri
Pier Giuseppe Giribone, Financial Engineer – BPER Banca e Adjunct Professor – Università degli Studi di Genova
Giacomo Gaggero, PhD Candidate in Economics – Università degli Studi di Genova
Acquisto e personalizzazione (Buy): automazione delle richieste di preventivo con ChatGPT in un’azienda di trasporti internazionali
• Selezione del modello di ChatGPT più adatto tra precisione, velocità ed efficienza
• Integrazione nei sistemi gestionali per l’estrazione di tariffe e condizioni contrattuali
• Personalizzazione delle risposte AI con fine-tuning su dati storici e linguaggio specifico
• Monitoraggio continuo delle performance con metriche di efficienza e revisione periodica
Luca Vajani, Founder & CEO – Aries Tech - Cathedra
SESSIONE USE CASE
Supervisionare la fase di addestramento dei modelli AI
Vengono presentati i casi reali più aggiornati sulle varie tipologie di addestramento di modelli, per tecnologie acquistate o sviluppate internamente, per capire l’effort necessario come volumi di dati, carico di lavoro e durata
• Pre-Addestrato fine tunning
• Pre-Addestrato
• Reinforcement Learning (RL)
• RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Luca Vajani, Founder & CEO – Aries Tech - Cathedra
Valeria Verzi, Head of Data Science – Klarna
Supervisionare la fase di ottimizzazione e validazione
Migliorare l'efficienza e la precisione del modello nella configurazione
• Selezionare e ottimizzare i parametri del modello per evitare overfitting e underfitting
• Garantire che il processo di training sia trasparente, con report regolari su prestazioni ed efficienza
• Coordinamento del team tecnico per identificare criticità e necessità di supporto
Coordinare la fase di testing per dataset diversificati per simulare scenari reali
• Utilizzare set di dati di validazione per testare la performance del modello
• Analizzare metriche tecniche come accuracy, precision, recall, curva AUC, curva ROC e F1-score
Garantire la spiegabilità dei modelli di AI (Explainable AI)
• Trasparenza: framework di Explainable AI (XAI) per generare spiegazioni comprensibili delle decisioni prese dal modello
• Comunicabilità delle decisioni facilmente comprensibili dagli utenti
• Identificare limitazioni del modello per prevenire interpretazioni errate e utilizzi impropri Monitorare conformità, equità e trasparenza secondo compliance
• Implementare tecniche di training per identificare e correggere i bias nei dati di addestramento e nel modello
• Promuovere tecniche che assicurino l'equità e la trasparenza del modello, evitando discriminazioni
Integra tecniche di riformulazione e validazione per migliorare la robustezza del modello
• Intervento sui modelli in caso di bias, scarsa performance o problemi di privacy per modificare la struttura o i parametri
• Assicurarsi che il modello sia robusto contro manipolazioni o vulnerabilità con test di robustezza e simulazioni di scenari di attacco
Valeria Verzi, Head of Data Science – Klarna
Supervisionare la fase di deployment e monitoraggio del sistema AI
Verificare gli aspetti tecnici e organizzativi dei deployment
• Garantire il deployment corretto del sistema AI, con infrastruttura adeguata
• Integrare il modello AI in ambiente di produzione attraverso API RESTful o microservizi
• Esporre le funzionalità del modello in modo modulare e accessibile per altre applicazioni aziendali, senza compromettere l'autonomia del sistema AI
• Fine Tuning dei parametri del modello, dei tempi di inferenza e della riduzione del consumo delle risorse (memoria, CPU/GPU)
Minimizzare l'impatto di eventuali errori distribuiti con la gradualità del rollout
• Deployment graduale per ridurre il rischio di impatti negativi sugli utenti finali
• Uso di un rilascio pilota su un sottoinsieme di utenti o processi aziendali, per raccogliere feedback in tempo reale e monitorare eventuali problemi di performance o bug
• Testare in ambienti controllati, riducendo i rischi e ottimizzando le performance
- - "Rolling deployment" i nuovi modelli vengono distribuiti su gruppi di macchine
- - "Blue-green deployment" due ambienti, uno in produzione e uno in standby, con il traffico commutato tra i due
Strumenti di monitoraggio per rilevare e correggere rapidamente eventuali anomalie
• Integrare strumenti di monitoraggio per tracciare la performance in tempo reale e garantire che il sistema operi secondo le aspettative
• Implementare un sistema di monitoraggio che assicuri che tutte le decisioni basate su AI siano tracciabili e giustificate
• Continuare a garantire la conformità alle normative, come l'AI Act e GDPR, durante l'operatività del sistema
• Strumenti di monitoraggio continuo
- - Audit regolari e strumenti di scansione automatizzata per identificare e correggere le violazioni in tempo reale
- - Test di penetrazione e vulnerabilità per identificare minacce alla sicurezza
- - Piani di risposta per incidenti di sicurezza, per minimizzare i danni in caso di violazioni dei dati o attacchi informatici
Learning by doing
I partecipanti simulano il deployment di un sistema AI per l'automazione di ordini, preventivi e fatturazione in un’azienda di manutenzione su sistemi di sollevamento e movimentazione industriale, tenendo conto di resistenze interne, strategie di comunicazione e gestione del cambiamento.
Luca Vajani, Founder & CEO – Aries Tech - Cathedra
Coordinare il performance management: validazione obiettivi e misurazione performance Misurazione delle performance economiche per verificare la sostenibilità finanziaria e i benefici nel tempo
• Misurare il ROI dei modelli AI, considerando KPI economici diretti e indiretti
• Analizzare costi (manutenzione, aggiornamenti, licenze) e benefici come l’aumento dell’efficienza e il miglioramento della customer experience
• Report sui miglioramenti e proiezioni per futuri investimenti e l’ottimizzazione continua
Misurazione delle performance tecniche per valutare la qualità dei modelli esistenti
• Eseguire periodicamente retraining dei modelli per mantenerli ottimizzati e aggiornati
• Utilizzare dashboard e KPI per il reporting ciclico e la valutazione delle performance
• Verifica continua per modelli scalabili, aggiornabili e integrati con nuove soluzioni
Creare report di impatto ambientale e sociale per comunicare i risultati agli stakeholder interni ed esterni
Prevedere integrazioni e scalabilità per facilitare l'integrazione di nuove tecnologie
• Come integrare le nuove tecnologie senza interrompere i processi attivi
• Ottimizzare l’allocazione delle risorse e definire obiettivi chiari per i gruppi di lavoro coinvolti nei progetti correnti e nei nuovi sviluppi
• Valutare la capacità delle soluzioni di adattarsi all'espansione aziendale e alla gestione di un volume crescente di dati
USE CASE: misurazione del ROI sulla riduzione delle tempistiche di lavoro in un’azienda di cucine industriali e in una software house.
Un'azienda specializzata nella produzione di cucine industriali ha integrato un sistema con AI per automatizzare il processo di preventivazione. Il ROI è misurabile e si basa sul risparmio tempo/uomo, trasformando un’attività operativa in un vantaggio competitivo.
Similmente l'integrazione di strumenti AI nello sviluppo in una software house ha migliorato l’efficienza del team e dei processi aziendali con un ritorno economico tangibile.
Luca Vajani, Founder & CEO – Aries Tech - Cathedra
ESAME:
Il corso termina con un test per verificare le competenze e conoscenze acquisite.
