AI Executive Masterclass: dalla visione all’impatto in due mezze giornate

Oggi i modelli AI non sono più un problema: hanno raggiunto un livello di intelligenza sufficiente a generare un impatto reale sul conto economico delle aziende, anche sul fronte dei costi. Il vero rischio si sposta altrove: gli LLM evolvono a ritmo costante, e chi costruisce la propria strategia attorno a un singolo strumento rischia l'obsolescenza in pochi mesi. Comprendere questa dinamica e sapere come procedere in modo strutturato permette di cogliere le reali opportunità e minacce dell'AI e di definire le priorità di investimento sulla base di un metodo, quello di BNova, agnostico, scalabile e full-stack. Sviluppare use case isolati, senza un approccio strutturale, rischia infatti di disperdere le capacità delle persone e degli strumenti.

Portare l'AI dentro l'azienda in modo strutturato, nei sistemi, sui dati, nei processi, nelle mani di chi la usa ogni giorno, evitando la scorciatoia che oggi non basta più: creare soluzioni estemporanee, pensate per rispondere a un'esigenza puntuale anziché inserirsi in una strategia coerente. Attraverso il metodo sviluppato da BNova vedrai come mappare i processi ad alto impatto, preparare l'accesso ai dati e progettare l'architettura prima di introdurre qualunque tecnologia.

Distribuiremo un questionario di Autovalutazione aziendale per mappare il livello di maturità AI della tua azienda che sarà la base per impostare un percorso di adozione misurabile.

Capire perché la maggior parte dei progetti AI fallisce a causa dei dati e non degli algoritmi, proteggendo il budget aziendale da investimenti improduttivi.

Acquisire la checklist con le 5 domande chiave che un CEO/CFO deve porre al proprio IT Director prima di autorizzare investimenti in soluzioni di Intelligenza Artificiale.

I modelli AI non sono magici: se alimentati con dati frammentati o di scarsa qualità, generano decisioni errate (allucinazioni). In questa sessione capirai come la governance della tua Data Platform aziendale sia il vero prerequisito per abilitare qualsiasi logica di AI predittiva o generativa, trasformando il patrimonio informativo in un reale vantaggio competitivo.

Acquisire una bussola strategica per mappare le reali necessità dei diversi dipartimenti di business (Sales, Operations, HR, Marketing), evitando di finanziare tecnologie sovradimensionate o di acquistare software ridondanti. Capirai come calibrare il budget sulla base di una scala di complessità crescente, tutelando la sicurezza dei dati aziendali e massimizzando l'efficienza delle risorse allocate.

Valutare autonomamente a quale livello di maturità tecnologica appartiene un progetto o un'esigenza aziendale, definendo con precisione quando affidarsi a soluzioni commerciali pronte all'uso e quando invece investire nello sviluppo di soluzioni proprietarie.

Porre domande dirette sui colli di bottiglia attuali della propria azienda e sui temi affrontati durante la prima giornata.

Le domande verranno raccolte e rielaborate durante la tavola rotonda alla fine della seconda giornata.

L'intervento offrirà una lettura pratica del nuovo quadro normativo sull'intelligenza artificiale, collocando l'AI Act europeo e le iniziative italiane nel più ampio trend di regolazione della tecnologia in Europa. Partendo da alcuni casi italiani legati all'utilizzo di sistemi algoritmici e ai temi della responsabilità, verranno analizzate le principali implicazioni legali dell'AI per le imprese. Infine, attraverso esempi concreti tratti dall'esperienza professionale quotidiana, saranno condivise alcune riflessioni su come l'AI venga utilizzata nella pratica e sulle questioni che le aziende stanno affrontando oggi: governance, utilizzo della generative AI, rapporti con i fornitori, allocazione delle responsabilità e costruzione di percorsi di compliance efficaci e sostenibili.

Attraverso esempi concreti tratti dall'esperienza professionale quotidiana, saranno condivise alcune riflessioni su come l'AI venga utilizzata nella pratica e sulle questioni che le aziende stanno affrontando oggi: governance, utilizzo della generative AI, rapporti con i fornitori, allocazione delle responsabilità e costruzione di percorsi di compliance efficaci e sostenibili. L'obiettivo è fornire ai partecipanti una visione concreta dei temi legati all'adozione dell'intelligenza artificiale nelle organizzazioni.

Seguendo passo-passo come si progetta e si mette in produzione un agente virtuale, vedrai cosa c'è dietro la programmazione per poter capire, gestire e monitorare con precisione il lavoro di sviluppatori interni o partner esterni.

Comprendere le architetture logiche (RAG, connettori dati, guardrails di sicurezza) per valutare i tempi e i costi effettivi di sviluppo presentati dai tuoi fornitori.

Un cliente reale racconta l'esperienza sul campo: qual era il problema di business iniziale, le sfide riscontrate lungo il percorso e le metodologies adottate.

Analisi dei risultati misurabili e quantificabili ottenuti sul piano operativo, economico e strategico al termine dell'implementazione.

Recuperare visibilità e controllo su una vastissima fetta del patrimonio informativo aziendale, oggi "invisibile" ai sistemi di analisi tradizionali. Questo si traduce in una riduzione significativa dei tempi di ricerca manuale e un drastico abbattimento dei margini di errore legati a passaggi manuali, migliorando l'efficienza operativa e la qualità delle decisioni.

Sbloccare il valore strategico nascosto nell'80% dei tuoi dati aziendali non strutturati (contratti, email, ecc.). Ti forniremo la visione per comprendere come l'AI avanzata (RAG, Embeddings) eleva la tua compliance e produttività, permettendoti di guidare decisioni informate e valorizzare i tuoi investimenti IT esistenti.

Ricevimento dei risultati aggregati del questionario iniziale e confronto aperto sui quesiti e sulle sfide emerse nel corso delle due giornate di lavoro.

Una sintesi chiara e confrontata con gli altri partecipanti per allineare gli obiettivi aziendali e delineare una roadmap operativa sul breve e medio termine.