AI per Executive: decisioni, costi e governance

L'AI viene spesso raccontata come qualcosa di semplice da adottare. Poi, quando si passa dai demo ai casi reali, emergono le domande che contano davvero: quando basta un assistente, quando serve un agente o un sistema più articolato, quanto costa davvero andare in produzione, quali compromessi ci sono tra cloud e locale, quali rischi vanno governati e quali vincoli normativi non si possono ignorare.

Questo corso è pensato per decision maker, responsabili di funzione e figure di business che devono valutare iniziative AI senza entrare nel dettaglio tecnico. L'obiettivo non è spiegare come costruire un sistema, ma come leggerlo, valutarlo e prendere decisioni migliori su priorità, investimenti, fornitori e governance.

Al termine del corso avrai un framework chiaro per distinguere i casi d'uso sensati da quelli velleitari, leggere con maggiore lucidità costi e architetture, riconoscere la complessità utile da quella inutile e impostare le domande giuste su rischio, compliance e sostenibilità operativa.

Programma

Il corso è pensato per una platea business e segue un percorso lineare: capire i concetti che contano, leggere meglio le soluzioni proposte e valutare l'impatto reale su costi, rischio e governance.

1. Assistenti AI: cosa sono, cosa sanno fare, dove si fermano

• Modelli, prompt, contesto e finestra di contesto
• Cosa può fare oggi un assistente AI, e dove emergono i suoi limiti
• Perché il modello da solo non basta quando servono dati aziendali o conoscenza aggiornata
• Aspettative realistiche, errori tipici e promesse poco credibili

2. Come rendere utile l'AI sui contenuti aziendali

• Limiti della conoscenza nativa dei modelli
• RAG: quando serve davvero e cosa risolve
• Fine tuning: quando ha senso e quando no
• RAG vs fine tuning: differenze, impatti e criteri di scelta

3. Agenti AI: quando basta un assistente, quando serve più autonomia

• Differenza tra assistente e agente
• Quando entra in gioco un agente
• Quando emergono componenti o agenti specializzati
• Multiagente: dove crea valore e dove introduce complessità

4. Costi, modelli di adozione e trade-off

• Token, billing e principali driver di costo
• Perché una demo costa poco e la produzione no
• Cloud AI, local AI e modelli ibridi
• Time to market, controllo, privacy e lock-in

5. Governance, rischio e decisioni

• Grounding, affidabilità e limiti dei modelli
• AI Act, privacy e data residency
• Oversight, auditabilità e policy interne
• Le domande da fare a vendor e team interni prima di approvare un'iniziativa AI