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Workshop e percorsi su misura per portare l'intelligenza artificiale dal dibattito alle attività quotidiane: casi d'uso, dati, verifica degli output e responsabilità condivise.
Chiede a chi fornisce e a chi usa sistemi AI misure a sostegno dell'alfabetizzazione del personale; nella formulazione aggiornata dal regolamento Omnibus 2026/1744 non impone una soglia di competenza, ma adeguatezza rispetto a ruoli, contesto, esperienza e persone coinvolte. È il criterio con cui costruiamo ogni percorso, non un modulo da spuntare.
Nel corso gratuito c'è un capitolo dedicato, con fonti ufficiali e un planner per progettare la misura sul singolo ruolo.
Lavoriamo sulle domande che rendono l'AI utile, sicura e sostenibile nel lavoro quotidiano.
Mappare attività ripetitive, colli di bottiglia e decisioni dove l'AI può aumentare la qualità senza sostituire il giudizio.
Distinguere contenuti pubblici, interni, personali e riservati prima di scegliere strumenti e account.
Costruire abitudini di controllo su fonti, numeri, tono, bias e conseguenze prima di riutilizzare una risposta.
Dare al team un linguaggio comune su strumenti autorizzati, responsabilità, supervisione e segnalazione degli incidenti.
Il formato si adatta a ruoli, settore, strumenti e maturità dell'organizzazione.
Partiamo dai processi e dai casi d'uso che il team riconosce come propri.
Mettiamo a fuoco dati, rischi, vincoli e livello di supervisione necessario.
Lavoriamo su esempi e strumenti reali, osservando limiti e qualità dell'output.
Lasciamo checklist, priorità e responsabilità per il passo successivo.
Le risorse gratuite che pubblichiamo sono estratti del lavoro che facciamo in aula. Quello che resta al team ha questa forma.
Dalla checklist dati e tool AI
Dal modello di AI Policy
Persone che formano da anni, non slide comprate.
Resp. Area Education
Responsabile dell'area formazione, sviluppa programmi educativi innovativi basati sul gaming.
Consulente IT e AI | Founder ManaHub | Formatore ITS e PNRR
Founder di Mana Hub, consulente IT e AI. Formatore per ITS e progetti PNRR, specializzato in innovazione tecnologica applicata alla formazione.
Formazione vera, in aule vere. Qualche esempio recente:
Un anno di laboratorio con gli studenti: metodo, strumenti e pratica in aula.
LeggiLa nostra formazione tra gaming e AI portata alla fiera dell'innovazione digitale.
LeggiCome raccontiamo competenze digitali e lavoro a chi le deve costruire adesso.
LeggiDalla prima sensibilizzazione a un percorso che entra nei processi.
| Workshop operativo | Percorso per il team | Affiancamento organizzativo | |
|---|---|---|---|
| Formato | 1 sessione da 4 ore | 2-3 incontri con laboratori intermedi | Su misura, nel tempo |
| Per chi | Team che deve allinearsi in tempi brevi | Ruoli e funzioni diverse, anche non tecniche | Organizzazioni dove l'AI è già entrata |
| Su cosa si lavora | Casi reali portati in aula | Esperimenti sui processi, rivisti insieme | Processi, policy e criteri interni |
| Cosa resta | Checklist condivisa e prossimi passi | Abitudini, regole e casi d'uso ordinati | Roadmap di adozione e aggiornamento |
| Primo passo | Una call di inquadramento | Una call e una mappa dei ruoli | Analisi del contesto |
Il preventivo arriva dopo la call di inquadramento, quando sappiamo su cosa lavoriamo. Niente listino a scatola chiusa.
Serve un punto di partenza leggibile: quali problemi volete risolvere, quali dati trattate, quali strumenti usate e quale controllo umano volete mantenere. Da lì costruiamo una proposta sostenibile.
Le risposte che servono prima di fissare un percorso.
No. Possiamo partire dai processi e dai problemi del team, valutando gli strumenti solo dopo. Se avete già uno stack, lo usiamo come materiale di lavoro.
No. L'AI Literacy riguarda chi usa strumenti, produce contenuti, prende decisioni o deve verificare un output. Adattiamo linguaggio ed esercizi ai ruoli presenti.
Sì, quando è possibile e con il livello di anonimizzazione concordato. I casi reali rendono visibili dati, responsabilità e controlli che una demo generica tende a nascondere.
Sì, come criteri operativi e organizzativi per riconoscere dati, rischi, trasparenza e supervisione. Non sostituisce una consulenza legale o una valutazione specifica del vostro contesto.
Verifichiamo se il team sa spiegare i concetti essenziali, riconoscere i dati da proteggere, controllare un output e scegliere il prossimo caso d'uso con responsabilità definite.
Ci racconti un processo, una domanda o una frizione del team. Insieme capiamo se serve un workshop, un percorso o un primo passo più piccolo.
I contenuti normativi e organizzativi sono informativi e vanno adattati al contesto, al ruolo e al rischio.