Formazione AI per aziende: guida pratica 2025 (con AI Act e casi reali)
C’è un fatto: l’Intelligenza Artificiale non è più un “nice to have”. In Italia il mercato cresce a doppia cifra e la Generative AI è il principale motore di adozione. Risultato? Le imprese cercano corsi utili, misurabili e in regola. Dal 2 febbraio 2025, poi, l’AI Act rende la AI literacy un requisito applicabile: chi usa sistemi di AI deve formare il personale e tenere traccia delle attività formative. Questo non è un cavillo: è il ponte tra innovazione e conformità.
Perché ora
- La produttività individuale fa il salto quando gli utenti sanno impostare correttamente richieste (prompt), usare strumenti come Copilot/ChatGPT in sicurezza, e integrare automazioni leggere nei flussi.
- La governance diventa più semplice quando la formazione è strutturata: policy interne, dataset “puliti”, uso responsabile di AI generativa, e checklist AI Act.
- Il vantaggio competitivo arriva se colleghi la formazione a obiettivi di business (lead, tempi ciclo, qualità documenti, ticket risolti).
Che tipo di corsi servono davvero
- AI Literacy & AI Act (obblighi minimi, zero panico)
Cosa coprire: principi dell’AI, rischi, limiti, bias, trasparenza, gestione dei dati, policy aziendali, e documentazione della formazione. È il “cintura e bretelle” per chiunque tocchi strumenti AI, dai content writer agli analyst. L’obbligo di AI literacy è applicabile dal 2 febbraio 2025: prevedi registri interni delle sessioni, materiali e test di apprendimento. (Strategia Digitale Europa) - Produttività con Copilot/ChatGPT (strumenti, non magia)
Focus: prompt design pratico, catene di task ripetibili, recupero informazioni, generazione documenti e analisi; standard operativi per privacy e confidenzialità; modelli di prompt riutilizzabili per reparto. - Percorsi per funzione (Marketing, HR, Legal, Operations)
- Marketing: ideazione campagne, briefing per creatività, A/B testing assistito, analisi intent keyword.
- HR: screening CV con AI assistita, job description, policy di uso responsabile nei processi.
- Legal/Compliance: controlli su contenuti generati, disclaimer, audit trail.
- Operations: macro automazioni (documenti, report, ticket), KPI di tempo risparmiato.
- Tecnico-avanzato (per i “doer”)
Introduzione a dataset, RAG leggero (knowledge base aziendale), prompt strutturato, valutazione qualità output, e integrazioni no-code/low-code. L’obiettivo non è “diventare data scientist”, ma saper industrializzare due-tre flussi chiave.