AI e Modelli predittivi vs Generative AI: differenze fondamentali

Crescita del settore: dati e trend globali, investimenti, problema energetico, influenza geopolitica dell’AI, capire gli avvenimenti nel mondo con strumenti nuovi

Previsioni su AGI (Artificial General Intelligence) ed ASI (Artificial Super Intelligence)

Un nuovo bisogno crescente: formazione sull’AI generativa

I principali modelli LLM: ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, ecc.

Modelli di Reasoning: o1, o3 e test-time computation

LLM multimodali: visione, audio e video

Emerging Capabilities: cosa sanno fare davvero gli LLM oggi

Bias, allucinazioni e limiti dei modelli

Mappa degli utilizzi pratici in azienda

RAG: interrogare documenti e basi di conoscenza aziendale

Traduzione automatica, trasformazione e sintesi dei testi

Estrazione di entità e informazioni strutturate dal testo, LLM e dettatura

Compilazione automatica di lettere, contratti e moduli

Generazione di report e analisi automatica dai dati

Web Intelligence: ricerca e estrazione automatica di dati, aggregazione, analisi, ripubblicazione

Gestione email, CRM e ticketing con l'AI

Sistemi di Marketing Automation

Sentiment analysis e analisi automatica dei feedback

OCR agentico e riconciliazione documenti

Analisi di dati e generazione di dashboard usando LLM ed agenti

Vari casi studio progetti realizzati da infoFactory con i propri clienti

Panoramica delle capacità visive avanzate dei modelli LLM multimodali

Altre capacità dei modelli: empatia, intelligenza emotiva, capacitò ideativa, bias e distorsioni, considerazioni sull’autocoscienza

Fondamentali del prompting: ruolo, contesto, obiettivo, output

Specificare formato e struttura dell'output

Impostare procedure e algoritmi espliciti

Tecniche di ragionamento: Chain-of-Thought (CoT), Self-Consistency (CoT-SC) e Self-Refine.

Few-shot prompting: usare esempi per guidare il modello

Stimoli emotivi e tecniche non convenzionali

Conversazione rovesciata: far fare le domande al modello

Mega-prompt: strutture generali e design pattern

Tool da usare subito

ChatGPT Projects e Canvas per contesti persistenti

NotebookLM: analisi e gestione di grandi quantità di documenti

Gemini + YouTube, Google Workspace e formule AI in Sheets

ChatGPT + Analisi Dati: correlazioni e visualizzazioni

Agent Mode e browser agentici

Metodologia pratica per portare l'AI generativa in azienda

Un metodo in 5 fasi: formazione, progettazione, sperimentazione, sviluppo, accompagnamento

Mappatura dei processi: identificare dove intervenire

Come scegliere i progetti AI giusti: criteri di priorità

Il ruolo del Chief AI Officer in azienda

Dalla chat agli agenti: cos'è cambiato e perché è un salto di paradigma

Architettura di un agente AI: componenti e ciclo agentico

Sistemi multi-agente: orchestrazione e coordinamento

Esempi pratici: ricerca informazioni, agente rassegna stampa, analisi fatture e scontrini, costruzione diana strategia HR, ecc.

Tecnologie per costruire agenti: CrewAI, LangChain, n8n

Agenti pronti all'uso: Claude CoWork, Kimi Agent Storm, Manus, Perplexity Computer, OpenClaw

Cosa sono Plugin, Skill, Comandi e connettori.

OpenClaw: architettura ed importanza

Come sta reagendo il mercato: disruption del software tradizionale

Futuro del software tradizionale

Impatto sul mondo del lavoro: dati e previsioni aggiornate

Quali lavori sono più esposti e quali meno

Impatto sui lavori creativi, cognitivi e fisici

Strumenti per la generazione dei immagini, video, musica

Robotica umanoide ed AI

Atteggiamento mentale strategico di fronte al cambiamento

La finestra di opportunità: chi si muove ora avrà un vantaggio

Cosa fare subito: le prime mosse concrete