Fondamenti dell'AI Fluency
•Introduzione all'AI Fluency,
•Definizione,
•Automation,
•Augmentation,
•Agency,
•Il Framework 4D: Visione d'Insieme
Delegation: La Collaborazione Strategica con la AI
Problem Awareness; Platform Awareness: Conoscere il Panorama AI
●Fondamenti Tecnici Essenziali
○Architettura Transformer: Come funzionano i Large Language Model
○Training e Fine-tuning: Da dove provengono le capacità AI
○Inference Process: Come l'AI genera le risposte
○Context Window: Limitazioni di memoria e attenzione
●Capacità Attuali dell'AI Generativa
○Eccellenze: Generazione testo, sintesi, pattern recognition, traduzione
○Competenze Emergenti: Reasoning, problem-solving, code generation
○Aree di Forza: Task linguistici, analisi strutturate, creative writing
Demo e brevi esempi d’uso degli strumenti sopra descritti
Criteri per la delega alla AI: Metodologia di Scomposizione dei Progetti (Relazioni AI-uomo, Rischio errori AI…), Decision Matrix per la Delegazione, Valutazione Risultati
●Limitazioni Intrinseche e Sfide
○Knowledge Cutoff: Informazioni datate e gap di conoscenza
○Hallucination: Generazione di informazioni false ma plausibili
○Bias Sistemici: Pregiudizi derivanti dai dati di training
○Mancanza di Reasoning Causale: Difficoltà con logica causa-effetto
○Context Drift: Perdita di coerenza in conversazioni lunghe
●Comparison Matrix: Quando Usare Quale Tool
○ChatGPT: Conversazioni generali, brainstorming, writing assistance
○Claude: Analisi approfondite, ethical reasoning, long-form content
○Gemini: Integrazione con Google ecosystem, multimodalità
○Office Copilot
○Criteri di Selezione: Task type, output quality, integration needs
Demo e brevi esempi d’uso degli strumenti sopra descritti
Criteri per la delega alla AI: Metodologia di Scomposizione dei Progetti (Relazioni AI-uomo, Rischio errori AI…), Decision Matrix per la Delegazione, Valutazione Risultati
Description - Comunicazione Efficace con Sistemi AI
Scrivere un Prompt Professionale:
Template Base per Comunicazione Professionale, Chain-of-Thought Prompting, Few-Shot Learning Approach, Role-Based Prompting, Uso di Vincoli, Costruire contesto attraverso conversazioni multiple, Mantenere coerenza in sessioni lunghe, Quando e come "ricordare" informazioni precedenti).
Discernment - Valutazione Critica e Quality Assurance
Product Discernment: Valutazione dell'Output, Fact-Checking Sistematico, Rilevanza, Completezza, Coerenza, Appropriatezza, Effettuabilità
Riconoscere errori tipici della AI: Hallucination Patterns, Overconfidence, Risposte Generiche, Inconsistenze Temporali
Diligence - Responsabilità, Etica e Compliance
Fondamenti di AI Ethics nel Contesto Professionale
I Quattro Pilastri dell'AI Responsabile: Transparency (Trasparenza), Accountability (Responsabilità), Fairness (Equità), Safety (Sicurezza)
Diligence Statement Framework: Template per Dichiarazioni di Utilizzo AI
Panorama Normativo Europeo: Guida Pratica
GDPR e AI: Intersezioni Critiche
•Personal Data Processing tramite AI
•Subject Rights nel contesto AI
•Cross-Border Data Transfers
EU AI Act: Guida Operativa per le Aziende
•Sistema di Classificazione del Rischio
•Obblighi di Conformità Operativa alle Norme
Privacy e Data Protection nell'Era AI
•Buone Prassi nel Trattamento Dati: Dati sensibili, Data masking, data compliance, conservazione delle conversazioni
•Salvaguardie organizzative: controlli di accesso, audit accessi, formazione
