Per Aziende Corporate
AI Governance & Compliance
Costruisci un framework solido per adottare l’Intelligenza Artificiale in azienda senza rischi legali, etici o di sicurezza.
Formazione AI per Aziende: Governance, Prompt Engineering e Automazione dei Processi
Percorsi pratici di formazione AI per aziende: governance, prompt engineering e automazione dei processi, con deliverable riutilizzabili.
A chi ci rivolgiamo
Percorsi su misura per ogni dimensione aziendale.
PMI e Studi (5-20 persone)
Obiettivi pratici e immediati
- 1 giornata intensiva
- Output riutilizzabili subito
- Preventivo su misura
Aziende Strutturate / Corporate
Governance e Adozione scalabile
- Governance & Decisioni
- Standard operativi
- Percorsi multi-giornata
I Temi Caldi
Percorsi Verticali
Focus specifici per esigenze mirate: dall'AI Governance all'Automazione.
Per Operations & PMI
Automazione Intelligente
Identifichiamo e automatizziamo i processi ripetitivi della tua azienda integrando AI e workflow automatici.
Per Team Operativi
Prompt Engineering Avanzato
Corso pratico per trasformare ChatGPT e Claude in strumenti di produttività reale. Tecniche avanzate per risultati consistenti.
Focus 1
Cos’è la governance AI in azienda
La governance AI è l’insieme di processi, ruoli, metriche e controlli che rendono l’uso dell’intelligenza artificiale gestibile, affidabile e allineato agli obiettivi di business. Include regole su quali dati usare, come validare gli output, chi è responsabile delle decisioni e come si monitorano KPI e rischi. Senza una governance chiara l’AI resta sperimentazione: con governance diventa parte integrante di processi aziendali con risultati verificabili.
Focus 2
Quando un’azienda è pronta per adottare l’AI
La readiness aziendale per l’AI non dipende solo dalla tecnologia: richiede processi stabili, dati accessibili, sponsor interno e una definizione chiara di successo misurabile. Partendo da un perimetro ristretto con standard minimi e metriche, si costruisce un modello replicabile che evita sprechi e utilizza l’AI dove porta valore reale.
Focus 3
Prompt engineering per il business: metodo, non tentativi
Nel contesto aziendale il prompt engineering significa progettare richieste all’AI che siano ripetibili e affidabili: definire contesto, vincoli, esempi, criteri di accettazione e gestione degli errori. Il risultato è una libreria di template e checklist che riduce l’incertezza, aumenta l’affidabilità degli output e permette di integrare l’AI nei flussi con controllo e responsabilità.
Perché Noi
Il nostro valore risiede nell’approccio end-to-end: formazione, governance, strumenti operativi e blueprint concreti. L’azienda ottiene standard, template e una roadmap chiara per estendere l’AI con controllo e misurabilità, non solo con slide o teoria.
Cosa Facciamo
Forniamo percorsi di formazione AI per aziende orientati all’operatività: governance pragmatica, standard, template e casi d’uso applicati ai processi. Trasformiamo interesse e sperimentazioni isolate in competenze ripetibili e misurabili, con deliverable concreti che restano in azienda e supportano l’adozione efficace dell’AI.
Cosa NON Facciamo
Non offriamo corsi teorici sull’AI privi di applicazione pratica, né soluzioni di automazione senza controlli, metriche e audit. Non proponiamo tool senza strategia e non sostituiamo processi con automazioni non governate.
Casi d'Uso
Applicazioni concrete dell'IA nei processi aziendali.
Operations: Triage ticket e richieste
Classificazione automatica delle richieste, estrazione dei campi principali e instradamento verso i team responsabili, con controlli di qualità e tracciabilità.
Management: Reportistica e briefing
Standard di sintesi, controlli di coerenza e template di briefing per report affidabili e confrontabili nel tempo, utili alle decisioni strategiche.
HR: Onboarding e procedure operative
Checklist guidate, automazioni e standard per ridurre errori e tempi di onboarding, con responsabilità e audit trail definiti.
Finance: Controlli ripetitivi e verifiche
Supporto nell’automazione di controlli e riconciliazioni con regole, soglie e logiche di escalation, riducendo il rischio operativo.
Tech (light): Supporto interno e knowledge base
Q&A su procedure interne con fonti e vincoli; riduce il numero di ticket e aumenta l’autonomia mantenendo policy e standard.
Metodologia
Metodo Lumen Sphinx
Un approccio pratico e strutturato all’adozione dell’AI: definizione del perimetro, standard minimi, gestione dei rischi e controlli, template riutilizzabili e laboratori su casi d’uso reali. L’obiettivo è rendere l’AI una capability aziendale governabile e misurabile.
Governance & Frameworks
- AI Act (EU) – principi operativi
- GDPR – protezione e minimizzazione dei dati
- Model Risk & Quality Controls
- Audit trail e tracciabilità decisionale
- Security-by-design per workflow
Deliverable Concreti
Strumenti e materiali che produciamo per la tua azienda.
- AI Use Case Canvas
- Prompt Template Library
- Policy Operative AI
- Checklist Rischi e Controlli
- Blueprint di Automazione
- KPI & Misure di Efficacia
A chi ci rivolgiamo
Management
Decisioni, ROI, rischio, policy operative e criteri di governance per un’adozione controllata.
Operations
Processi, adozione, flussi e misure di efficacia: dall’idea al cambiamento operativo.
Tech
Linguaggio comune, tooling e capacità di supporto interno su prompt, dati e integrazioni di base.
Domande Frequenti
Le risposte alle domande più comuni sulla formazione AI.
1Quanto dura un percorso di formazione AI per aziende?
La durata varia in base all’obiettivo: un workshop mirato può durare 1 giornata; un percorso di enablement completo si sviluppa tipicamente in 2–6 settimane, includendo sessioni teoriche, laboratori e deliverable operativi.
2Serve un team tecnico interno per partire?
Per percorsi di livello management e operations non è necessario un team tecnico completo: è sufficiente un referente con accesso ai processi e ai KPI. Per attività di automazione e orchestrazione più profonde, avere almeno un referente IT è utile per integrazioni sicure.
3Come si misura il ROI dell’AI in azienda?
Il ROI viene definito tramite KPI osservabili ed espliciti: tempo risparmiato, riduzione degli errori, qualità dei deliverable, SLA rispettati e costi operativi. Si collegano gli output alle metriche aziendali per avere una misurazione oggettiva dei benefici.
4Posso partire da un singolo caso d’uso?
Sì: partire da un caso d’uso ben definito permette di fissare standard minimi, controlli e metriche ripetibili prima di estendere ad altri processi, creando un modello scalabile e controllato.
5Come gestite la privacy e i rischi associati?
Definiamo criteri di minimizzazione dei dati, ruoli e responsabilità, policy operative e controlli di conformità sin dall’inizio. Il focus è ridurre il rischio mantenendo tracciabilità, audit e responsabilità chiare.
6Qual è la differenza tra un corso e un percorso di enablement?
Un corso trasferisce conoscenze; un percorso di enablement trasferisce capacità operative. L’azienda esce con deliverable concreti, template e metodologie replicabili per integrare l’AI nei flussi produttivi.
7Quali strumenti utilizzate?
Gli strumenti variano in base al contesto aziendale: ci si basa su suite AI già presenti, strumenti di automazione e orchestrazione, e template per prompting progettati per integrarsi con i processi esistenti mantenendo controllo e standard.
8Questo percorso è adatto anche alle PMI?
Sì. Per le PMI partiamo da processi ad alto impatto con obiettivi chiari e KPI misurabili, costruendo una roadmap realistica che riduce sprechi e aumenta la probabilità di adozione efficace.
Pronto a iniziare?
Percorsi di enablement aziendale per adottare AI e automazione nei processi in modo consapevole, governabile e misurabile.
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