Modulo 1 – Inquadramento strategico e criteri di scelta
• AI generativa in azienda: cosa può fare davvero (e cosa no) per il management.
• Framework decisionale: obiettivi, vincoli, KPI attesi, rischi e livelli di maturità digitale.
• Definizione delle aree prioritarie: dove l’AI produce valore misurabile nel breve/medio periodo.
Modulo 2 – Analisi dei processi e identificazione use case
• Analisi guidata dei processi: attività ripetitive, colli di bottiglia, punti di errore, passaggi informativi critici.
• Individuazione e descrizione dei casi d’uso: “problema → attività → output → metrica”.
• Prima classificazione: quick win vs iniziative strutturali (alta complessità / alto impatto).
Modulo 3 – Valutazione soluzioni e progettazione della roadmap
• Valutazione di opzioni AI: strumenti, integrazioni, requisiti dati/documenti, sicurezza e compliance.
• Definizione dell’architettura di adozione: pilota controllato, ruoli, flussi di approvazione, confini operativi.
• Roadmap: fasi, tempi, owner, prerequisiti (processi, dati, competenze), indicatori e momenti di verifica.
Modulo 4 – Business case, impatti organizzativi e governance
• Simulazione costi/benefici: saving di tempo, riduzione errori, qualità, velocità decisionale, impatto su clienti.
• Impatti su organizzazione e persone: competenze, resistenze, nuove responsabilità, change management.
• Regole e “guardrail”: dati sensibili, privacy, sicurezza, criteri di qualità degli output, escalation.
• Chiusura: piano di azione finale e definizione dei prossimi step (pilota, formazione target, implementazione).