Compagnia delle opere di Milano, ricerca un docente per corsi di **Intelligenza Artificiale per la Produttività Aziendale** nello specifico per il 2025 **A**rgomenti:
**Programma del Corso** **Giorno 1: Introduzione all’Intelligenza Artificiale e Impatto sulle Aree Aziendali**
- **Panoramica sull’Intelligenza Artificiale (1 ora)**: - Cos’è l’AI e perché è rilevante per le aziende
- Breve introduzione ai concetti base: machine learning, deep learning, NLP (Natural Language Processing)
- Esplorazione degli strumenti AI comunemente utilizzati nelle aziende
- **AI e Direzione Aziendale (1 ora)**: - Utilizzo dell’AI per supportare le decisioni strategiche e il processo di pianificazione
- Sistemi di supporto alle decisioni basati su dati e analisi predittive
- Esempi di applicazioni: analisi dei rischi, forecasting finanziario, benchmarking concorrenziale
- **AI in Amministrazione e Finanza (1 ora)**: - Automazione dei processi amministrativi e finanziari (es. riconoscimento delle fatture)
- Analisi delle spese e ottimizzazione del flusso di cassa
- Riconciliazione e reporting automatici grazie a tecniche di machine learning
- **AI in Marketing e Vendite (1 ore)**: - Targeting intelligente: come l’AI può ottimizzare campagne pubblicitarie e analisi del cliente
- Personalizzazione e raccomandazioni di prodotto per migliorare l’esperienza cliente
- Analisi delle vendite e forecasting delle performance dei prodotti
- Esercizio pratico: simulazione di un sistema di raccomandazione personalizzato **Giorno 2: AI nello Sviluppo e Test del Software**
- **AI e Automazione nello Sviluppo Software (1.5 ore)**: - Strumenti e tecniche di AI per l'automazione delle attività di codifica
- Introduzione ai modelli di codice generativo per accelerare la scrittura del codice
- Analisi del codice e AI per il refactoring automatico
- **Intelligenza Artificiale nel Testing del Software (1.5 ore)**:

- Creazione automatica di casi di test e ottimizzazione della copertura di test
- AI per identificare pattern di bug e ottimizzare il debugging
- Esempi di strumenti AI per il testing automatizzato (es. Testim, Mabl)
- **Esercizi Pratici: Implementazione di AI per lo Sviluppo e il Testing (3 ore)**: - Simulazione: creazione automatica di test case per un’applicazione di esempio
- Utilizzo di un modello generativo per il completamento del codice
- Debugging automatizzato e rilevamento delle anomalie nel codice
- **Gestione della Qualità e Monitoraggio delle Performance (2 ore)**: - Monitoraggio in tempo reale delle performance dell’applicazione tramite AI
- Implementazione di modelli di predizione per la stabilità del software
- Esercizio pratico: utilizzo di un sistema di monitoraggio AI per un’applicazione simulata **Giorno 3: Integrazione dell’AI nei Processi Aziendali e Best Practices**
- **Strumenti di AI e Implementazione Pratica (3 ore)**: - Panoramica su strumenti di AI low-code/no-code per implementazioni rapide
- Esercizi pratici: Utilizzo di strumenti AI per migliorare processi in vari dipartimenti
- Simulazione di un sistema AI per il workflow di un progetto end-to-end
- **Case Study e Workshop di Gruppo (2 ore)**: - Case study aziendale: come l’AI ha migliorato la produttività in un’organizzazione simile
- Workshop di gruppo: definizione di un piano AI per la propria area aziendale
- Discussione dei progetti e revisione delle best practices
- **Sessione Q&A; e Discussione Finale (1 ora)**: - Sessione di domande e risposte per chiarimenti su concetti e pratiche apprese
- Discussione sui prossimi passi e piani di implementazione AI nei diversi team **Materiali e Strumenti Forniti**: - Dispense e slide del corso
- Accesso a una sandbox per la simulazione di modelli AI applicati a processi aziendali
- Link a risorse aggiuntive per approfondimenti sull’applicazione dell’AI nei vari dipartimenti Contratto di lavoro: Collaborazione Disponibilità: - Dal lunedì al venerdì
- Turno diurno Istruzione: - Laurea triennale (Preferenziale)

Docente P.iva - Intelligenza Artificiale Per La

Automotive Sales Consultant - Torino

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