Niuexa offre formazione AI per team aziendali, a Milano e online, per manager, responsabili di funzione e team tecnici. I percorsi affrontano adozione dell'AI, prompt engineering e sviluppo di agenti attraverso un task reale del team, criteri di qualità, controlli ed eccezioni. L'obiettivo è lasciare al team output verificabili e procedure riutilizzabili. Il costo si definisce in un preventivo scritto dopo l'analisi; la prima chiamata di 30 minuti è gratuita.

Formazione AI su un workflow reale del Suo team

Percorsi pratici su AI generativa, prompt engineering e agenti AI. Prima di iniziare scegliamo con Lei un task del team e definiamo output atteso, controlli e misura; alla fine resta una procedura che il team può riusare.

  1. 01 Task reale del team
  2. 02 Output e qualità attesi
  3. 03 Procedura riutilizzabile
Prenoti la prima chiamata Scopra i percorsi

Le date si concordano con l'azienda. La prima chiamata di 30 minuti è gratuita; il costo si definisce in un preventivo scritto dopo l'analisi.

I percorsi di formazione AI

Tre percorsi in aula o online, adattati al workflow che il team porta al primo incontro, più un corso in inglese da seguire in autonomia. Ogni percorso include materiali e template che restano al team.

AI Executive Mastery

Principiante

Per manager e responsabili di funzione. Capire cosa fa oggi l'AI generativa, scegliere i processi in cui serve e guidarne l'adozione nel proprio ufficio.

  • 12 ore di formazione, 2 giornate consecutive (pause escluse)
  • Massimo 20 partecipanti
  • Materiali inclusi

Cosa imparerà

  • Cosa sa fare oggi l'AI generativa, e cosa no
  • Come scegliere i processi candidati
  • Misura di partenza e metriche di risultato
  • Esempi su processi tipici di una PMI
  • Esercitazioni pratiche con strumenti AI

Output del percorso

  • Una lista di processi candidati con priorità
  • Un piano di adozione per il proprio ufficio
  • Criteri per valutare progetti e fornitori AI
Chieda date e programma
Programma delle due giornate

Giorno 1: fondamenti e scelta dei processi

  • 9:00-10:30: Introduzione all'AI generativa
  • 10:45-12:15: Modelli linguistici e applicazioni
  • 13:15-14:45: Come scegliere i processi candidati
  • 15:00-16:30: Esercitazione pratica con ChatGPT

Giorno 2: misura e piano di adozione

  • 9:00-10:30: Misura di partenza e metriche
  • 10:45-12:15: Esempi su processi aziendali
  • 13:15-14:45: Piano di adozione
  • 15:00-16:30: Revisione del lavoro e domande

Prompt Engineering per workflow aziendali

Intermedio

Per chi produce contenuti, analisi o codice. Tecniche di prompt design per ottenere output affidabili e confrontabili sui task ricorrenti del team.

  • 24 ore, 3 giornate anche non consecutive
  • Massimo 20 partecipanti
  • Materiali inclusi

Cosa imparerà

  • Principi del prompt design
  • Tecniche di chain-of-thought
  • Differenze tra modelli AI
  • Prompt template per casi d'uso specifici
  • Automazione dei prompt ricorrenti

Output del percorso

  • Criteri condivisi per valutare la qualità degli output
  • Metodo di test per confrontare prompt e iterazioni
  • Libreria di prompt template pronti all'uso
Chieda date e programma
Prerequisiti
  • Esperienza di base con strumenti AI (ChatGPT, Claude o simili)
  • Concetti di base del machine learning
  • Esperienza in sviluppo software o produzione di contenuti

AI Agent Developer

Avanzato

Per sviluppatori e team tecnici. Progettare, rilasciare e gestire agenti AI collegati ai sistemi aziendali, con controlli, log e passaggi a una persona.

  • 32 ore, 4 giornate anche non consecutive
  • Massimo 20 partecipanti
  • Materiali inclusi

Cosa imparerà

  • Architettura e design pattern per agenti AI
  • Integrazione con i sistemi aziendali esistenti
  • Monitoraggio, log e debug
  • Rilascio e gestione nel tempo
  • Sicurezza, permessi e passaggi a una persona

Output del percorso

  • Prototipo verificabile su un caso d'uso concordato
  • Struttura di sviluppo riutilizzabile
  • Checklist per controlli, eccezioni e messa in produzione
Chieda date e programma
Prerequisiti e tecnologie

Prerequisiti

  • Esperienza in sviluppo software (Python o JavaScript)
  • Conoscenza di base di API e microservizi
  • Familiarità con il cloud (AWS o Azure)

Tecnologie usate

  • LangChain, OpenAI API, Anthropic Claude
  • Docker, Kubernetes e strumenti di monitoraggio
  • Database vettoriali ed embedding
Partecipante a una sessione di formazione lavora su un'interfaccia AI dal laptop, mentre il formatore illustra uno schema alla lavagna

AI Operator Series (English)

In autonomia

In lingua inglese, online. Quattro libri di Gregor Maric su MCP, agenti AI, automazione no-code e attività AI in autonomia, ciascuno con una pagina di risorse gratuita.

  • Contenuti in inglese
  • Quattro libri, risorse gratuite
Scopra la serie AI Operator

La scorecard che collega il workshop al lavoro reale

Prima di iniziare concordiamo cosa osservare. Alla fine il team non misura soltanto presenze e gradimento: verifica se un compito può essere svolto meglio, con quali controlli e da chi.

  1. 01

    Task operativo

    Un'attività reale, ricorrente e abbastanza circoscritta da essere provata durante il percorso.

  2. 02

    Output accettabile

    Criteri espliciti per qualità, accuratezza, formato e revisione umana prima di usare il risultato.

  3. 03

    Misura di partenza

    Tempo, passaggi, errori o rilavorazioni del processo attuale: il punto di confronto, non una promessa.

  4. 04

    Procedura adottabile

    Prompt o workflow, controlli, eccezioni, responsabile e prossimo test documentati per il team.

Porti un workflow al primo incontro

Lo trasformiamo in un obiettivo formativo concreto e in una prova osservabile.

Progettiamo il workshop

Chi partecipa, e a quale profondità

Secondo il rapporto ISTAT Imprese e ICT, anno 2025 (dicembre 2025), tra le imprese con almeno 10 addetti l'uso di almeno una tecnologia di AI è passato dall'8,2% del 2024 al 16,4% del 2025, e quasi il 60% di quelle che avevano valutato un investimento in AI senza realizzarlo indica tra i freni la mancanza di competenze adeguate. Formare tutti allo stesso modo non risolve il problema: servono una base comune e profondità diverse per ruolo.

  • Tutte le persone che usano l'AI

    Cosa fa e cosa non fa l'AI generativa, come verificare un output, quali dati non inserire, quali strumenti sono autorizzati e a chi segnalare un problema. Riduce l'uso di strumenti personali senza regole.

    Base comune, prima degli altri livelli

  • Manager e responsabili di funzione

    Scegliere i processi in cui l'AI serve, fissare la misura di partenza, valutare progetti e fornitori, decidere regole d'uso e responsabilità. Non serve saper programmare.

    Percorso: AI Executive Mastery

  • Responsabili di processo e utenti operativi

    Descrivere il lavoro da migliorare (input, output, eccezioni), definire quando un output è accettabile, costruire prompt e template riutilizzabili e sapere quando passare il caso a una persona.

    Percorso: Prompt Engineering per workflow aziendali

  • Referenti tecnici

    Collegare l'AI ai sistemi in uso: da dove arrivano i dati, quali permessi servono, dove si registra l'esito, come si gestiscono log ed eccezioni.

    Percorso: AI Agent Developer

La formazione diventa capacità operativa quando, sullo stesso caso d'uso, il team collega quattro competenze: processo (descrivere il lavoro), qualità (criteri e soglie di revisione), integrazione (il passaggio dei dati tra gli strumenti) e controllo (responsabile, log, eccezioni e autonomia proporzionata all'impatto).

Il primo caso d'uso e come misurare l'adozione

Il percorso parte da un'unità di lavoro concreta e si chiude con una prova nel workflow, non con un test sullo strumento.

Otto domande per scegliere il caso

  1. Il problema è frequente e abbastanza circoscritto?
  2. C'è un responsabile che può modificare il processo?
  3. Input e output si possono osservare e confrontare?
  4. I dati necessari sono disponibili e autorizzati?
  5. La qualità si può tradurre in criteri verificabili?
  6. Gli errori sono reversibili o controllabili durante la prova?
  7. Si può misurare il punto di partenza prima di iniziare?
  8. Il team ha tempo e responsabilità per applicare quanto impara?

Se mancano responsabile, dati o criteri, il caso non è pronto: a volte conviene preparare il processo prima di aggiungere tecnologia.

Cosa misurare dopo il percorso

  • Uso nel workflow: in quanti casi idonei il metodo viene applicato davvero.
  • Output accettati: quanti superano i criteri senza rilavorazioni sostanziali.
  • Tempo ciclo: la variazione del tempo totale, attese, revisioni ed eccezioni incluse.
  • Correzioni: quante proposte dell'AI vengono corrette o rifiutate, e perché.
  • Eccezioni: quanti casi fuori standard vengono riconosciuti e passati alla persona giusta.

Conta cosa fa il team a 90 giorni, non il gradimento del giorno dopo. Il numero di prompt scritti misura l'attività, non la capacità.

Tre modalità di formazione

Scelga la modalità più adatta al Suo team e all'organizzazione del lavoro.

Formatore presenta una dashboard AI a un gruppo di professionisti in una sala corsi con vista sul Duomo di Milano

Formazione in presenza

Presso la Sua sede o nei nostri uffici di Milano.

  • Lavoro diretto con i formatori
  • Esercitazioni sul workflow del team
  • Confronto tra colleghi dello stesso ufficio
  • Materiali didattici inclusi

Formazione online dal vivo

Sessioni virtuali interattive, con lavoro in piccoli gruppi.

  • Orari concordati con il team
  • Partecipazione da più sedi
  • Nessuna trasferta
  • Materiali e template condivisi

Formazione ibrida

Sessioni in presenza e online, combinate secondo il calendario del team.

  • Avvio in presenza, esercitazioni online
  • Calendario adattato ai turni
  • Stesso percorso per sedi diverse
  • Revisione finale del lavoro svolto

Il costo si definisce in un preventivo scritto dopo l'analisi delle esigenze; la prima chiamata di 30 minuti è gratuita.

Domande frequenti

Le risposte alle domande più comuni sui percorsi di formazione AI.

Quali sono i prerequisiti per partecipare ai percorsi?

Dipendono dal percorso:

  • AI Executive Mastery: nessun prerequisito specifico, pensato per manager e responsabili di funzione
  • Prompt Engineering: esperienza di base con strumenti AI e con il lavoro sui contenuti o sul codice
  • AI Agent Developer: esperienza di programmazione in Python o JavaScript e conoscenza delle API

Quanto costa un percorso di formazione AI?

La prima chiamata di 30 minuti è gratuita. Il costo dipende da numero di partecipanti, durata, modalità e personalizzazione, e si definisce in un preventivo scritto dopo l'analisi delle esigenze.

Viene rilasciato un attestato di frequenza?

Sì, a fine percorso i partecipanti ricevono un attestato di frequenza. Documenta il percorso svolto; non ha valore di titolo professionale.

È possibile personalizzare i percorsi per la mia azienda?

Sì. Prima del percorso analizziamo con Lei le esigenze del team e scegliamo un workflow reale su cui lavorare:

  • analisi preliminare delle esigenze e dei partecipanti;
  • esempi ed esercitazioni sul settore e sugli strumenti dell'azienda;
  • output atteso e criteri di qualità concordati prima di iniziare;
  • verifica concordata dell'adozione dopo il percorso.

Quanto tempo serve per vedere risultati concreti?

I risultati dipendono dal processo scelto, dai dati disponibili e dall'adozione del team. Per questo fissiamo una misura di partenza prima del percorso e verifichiamo:

  • completamento del task concordato;
  • qualità dell'output rispetto ai criteri definiti;
  • tempo, errori o rilavorazioni rispetto alla misura di partenza;
  • procedura, controlli ed eccezioni da riutilizzare.

Un corso di prompt engineering basta per adottare l'AI?

No. Migliora l'uso individuale, ma l'adozione in azienda richiede anche un processo descritto, dati accessibili, criteri di qualità, integrazione con gli strumenti, responsabilità e controlli condivisi. Per questo i percorsi partono da un workflow reale del team.

Come si sceglie un percorso di formazione AI per l'azienda?

Con cinque domande, da fare a qualunque fornitore.

  • Il contenuto si adatta al settore e ai casi d'uso dell'azienda?
  • Chi insegna ha portato l'AI nel lavoro reale o l'ha solo studiata?
  • Si lavora su dati reali o autorizzati, oppure solo su slide?
  • È previsto un seguito dopo il percorso?
  • Come si misura il risultato, prima e dopo?

La formazione AI è obbligatoria per l'AI Act?

L'AI Act non impone un corso specifico. L'articolo 4, applicabile dal 2 febbraio 2025, chiede a chi sviluppa o usa sistemi AI di adottare misure per sostenere le competenze AI del personale che li utilizza; con il Regolamento (UE) 2026/1744, in vigore dal 27 luglio 2026, è un obbligo di mezzi e non di risultato. L'AI Act non prevede una sanzione specifica per l'articolo 4. Conviene comunque documentare le misure adottate; per il Suo caso serve una verifica legale.

Ci racconti il workflow del Suo team

In 30 minuti, gratuiti e senza impegno, capiamo quale task portare in aula, chi partecipa e quale risultato verificare alla fine.

Cosa include la prima chiamata

  • Chiamata gratuita di 30 minuti
  • Analisi delle esigenze formative
  • Preventivo scritto dopo l'analisi
Prenoti la prima chiamata

La ricontattiamo per capire workflow, partecipanti e obiettivo del percorso.

Ultimo aggiornamento: | Autore: