AI per Executive: decisioni, costi e governance

L'AI viene spesso raccontata come qualcosa di semplice da adottare. Poi, quando si passa dai demo ai casi reali, emergono le domande che contano davvero: quando basta un assistente, quando serve un agente o un sistema più articolato, quanto costa davvero andare in produzione, quali compromessi ci sono tra cloud e locale, quali rischi vanno governati e quali vincoli normativi non si possono ignorare.

Questo corso è pensato per decision maker, responsabili di funzione e figure di business che devono valutare iniziative AI senza entrare nel dettaglio tecnico. L'obiettivo non è spiegare come costruire un sistema, ma come leggerlo, valutarlo e prendere decisioni migliori su priorità, investimenti, fornitori e governance.

Al termine del corso avrai un framework chiaro per distinguere i casi d'uso sensati da quelli velleitari, leggere con maggiore lucidità costi e architetture, riconoscere la complessità utile da quella inutile e impostare le domande giuste su rischio, compliance e sostenibilità operativa.

Programma

Il corso è pensato per una platea business e segue un percorso lineare: capire i concetti che contano, leggere meglio le soluzioni proposte e valutare l'impatto reale su costi, rischio e governance.

1. L'AI che conta davvero per chi decide

• prompt, contesto e token
• cosa distingue un assistente da un agente
• cosa può fare oggi un sistema AI in azienda, e cosa no
• dove nascono aspettative sbagliate e promesse poco credibili

2. Quando basta un assistente, quando serve un agente

• assistente con base informativa unica
• RAG: quando serve davvero e cosa risolve
• fine tuning: quando serve davvero
• RAG vs fine tuning: differenze, costi e impatti
• quando emergono agenti o componenti specializzati
• multiagente: dove crea valore e dove introduce solo complessità

3. Costi veri e modelli di scelta

• che cos'è un token e perché incide sul costo
• perché una demo costa poco e la produzione no
• cloud AI, local AI e modelli ibridi
• time to market, controllo, privacy e lock-in

4. Rischio, governance e compliance

• affidabilità delle risposte, grounding e limiti dei modelli
• AI Act, privacy e data residency
• oversight, auditabilità e policy interne
• come leggere il rischio operativo e reputazionale

5. Framework decisionale per executive

• le domande da fare a vendor e team interni
• segnali di complessità inutile
• come valutare una proposta AI prima di approvarla
• come collegare un'iniziativa AI a obiettivi, budget e sostenibilità