AI per le PMI: capire, adottare, governare - Modalità a distanza (FAD)

Percorso introduttivo tra tecnologia, normativa e casi d'uso, per chi in azienda deve decidere sull'intelligenza artificiale

Durata: 3 ore

Calendario: 13 maggio 2026

Orario: 14.30/17.30

Sede:  FAD - Formazione a distanza

Costo: gratuito - finanziato da Ebiter Milano - Ente bilaterale per lo sviluppo dell'occupazione delle professionalità e della tutela sociale nel settore Terziario della Provincia di Milano

Partecipanti: Dipendenti di aziende associate Asseprim di Milano e provincia in regola con i contributi Ebiter. 

AI per le PMI: capire, adottare, governare 

Docente

Marco Vincenti

Obiettivo formativo

Dopo aver frequentato il corso avrai acquisito una mappa operativa di base per affrontare l'intelligenza artificiale in azienda con consapevolezza e metodo.

Avrai imparato a:

1. Capire. Riconoscere cosa è (e cosa non è) l'AI, distinguere machine learning, deep learning, AI generativa e agenti AI, valutare potenzialità e limiti (allucinazioni, bias, opacità), afferrare il funzionamento di un LLM e perché il prompt engineering è una competenza aziendale, riconoscere anche quando l'AI non è la soluzione giusta.
2. Adottare. Leggere un caso d'uso secondo uno schema ricorrente (processo → use case → opportunità → alert di compliance → criteri di scelta del fornitore → buone pratiche) e orientare una prima decisione di adozione in tre ambiti chiave per il commercio e i servizi: HR, marketing, assistenza post-vendita.
3. Governare. Orientarti nel quadro normativo europeo e nazionale (AI Act, L. 132/2025, ISO 42001, raccordi con GDPR, NIS2, DORA), classificare un sistema AI per livello di rischio, presidiare i rischi trasversali (privacy, bias, cybersecurity, deepfake, impatti sul lavoro), avviare una governance interna (AI policy, registro, ruoli, AI literacy) e tradurre tutto in 10 azioni operative immediate.

Uscirai dal corso con gli strumenti minimi per trasformare la curiosità sull'AI in una decisione informata, difendibile e tracciabile.

Contenuti

MODULO 1 — CHE COS'È L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE

1.1 Definizione e tassonomia
1.2 Breve storia utile per orientarsi
1.3 Livelli e tipologie di AI
1.4 Le famiglie tecniche
1.5 AI generativa
1.6 Potenzialità, limiti e avvertenze
1.7 Applicazioni tipiche nelle PMI di commercio e servizi

MODULO 2 — NORMATIVA E GOVERNANCE DELL'AI

2.1 Perché l'AI è (anche) una questione di compliance
2.2 Regolamento UE 2024/1689 – AI Act
2.3 AI literacy (art. 4 AI Act)
2.4 Legge 132/2025 – quadro nazionale di attuazione
2.5 Raccordi con altre normative
2.6 ISO/IEC 42001:2023 – AI Management System
2.7 Primi passi di governance interna – le 5 mosse per una PMI

MODULO 3 — COME FUNZIONA L'AI E QUALI RISCHI PRESIDIARE

3.1 Il ciclo di vita di un sistema AI
3.2 Modelli linguistici (LLM) in sintesi
3.3 Prompt engineering essenziale
3.4 L'uso dei dati nei sistemi AI

MODULO 4 — AI Risk Management (cenni)
4.1 Concetti di base di Risk management
4.2 Il Rischio rispetto ai sistemi AI
4.3Mappa dei rischi trasversali

MODULO 5 — L'AI IN AZIENDA: 3 CASI CONCRETI

5.1 AI nel settore HR
5.2 AI nel marketing
5.3 AI nell'assistenza post-vendita

Q&A

Presto altri 3 corsi dedicati al CDC, distinti per i tre Livelli previsti dal Codice stesso.