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Corso per l'apprendimento permanente
Durata: 88 ore (una giornata ogni due settimane)
Periodo di svolgimento: 13/11/2026 – 14/5/2027
Presso: Complesso Universitario di Viale Margherita, 87 – Vicenza
Date lezioni (orario 9–18): vedere la scheda informativa
Contributo di iscrizione: 2.900,00 euro (esente IVA)
Responsabile Scientifico: Stefano Biazzo
Coordinatrice didattica: Federica Lago
Obiettivi:
Il percorso formativo ha l’obiettivo di fornire ai/alle partecipanti le competenze necessarie per:
- Comprendere i principi fondamentali dell’intelligenza artificiale (AI) e del machine learning
- Dialogare in modo efficace e consapevole con gli specialisti dell’AI
- Identificare le opportunità di applicazione dell’AI nei diversi processi aziendali (ad es. marketing predittivo, ottimizzazione della supply chain, manutenzione predittiva, analisi dei dati clienti, automazione dei processi, selezione e gestione del personale, miglioramento della qualità, ecc.)
- Valutare criticamente le soluzioni tecnologiche proposte dal mercato
- Gestire progetti di applicazione dell’intelligenza artificiale in azienda.
Destinatari:
Questo corso è pensato per tutte le persone che desiderano comprendere a fondo le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale. È adatto a specialiste e specialisti di funzione (marketing, ricerca e sviluppo, qualità, risorse umane, sistemi informativi, ecc.), manager, consulenti e professioniste/i, indipendentemente dal ruolo o dal livello di esperienza, interessati ad applicare concretamente l’AI nelle imprese industriali e nel mondo dei servizi.
Il corso non richiede competenze tecniche pregresse in ambito informatico o di programmazione, ma si concentra sugli aspetti strategici, organizzativi e applicativi dell’AI nel contesto aziendale.
Programma:
MODULO 1: Capire l’Intelligenza Artificiale: fondamenti e miti (8 ore)
Questo modulo introduttivo fornisce una visione chiara e accessibile dell’intelligenza artificiale e delle sue declinazioni (Machine Learning, Deep Learning, Generative AI). I partecipanti esploreranno i principi di base dell’apprendimento dai dati, affronteranno i principali luoghi comuni da superare e rifletteranno sulle implicazioni etiche e sociali legate all’adozione dell’AI.
MODULO 2: Intelligenza Artificiale per i dati strutturati: previsioni, analisi e diagnostica (16 ore)
Il modulo introduce le principali tecniche di intelligenza artificiale applicate ai dati strutturati (tabulari), come quelli comunemente utilizzati in ambito gestionale, produttivo e commerciale. Verranno presentate in modo chiaro e graduale le diverse tipologie di problemi affrontabili con il machine learning – dalla previsione di valori alla classificazione di comportamenti, fino all’identificazione automatica di anomalie – insieme agli approcci e agli strumenti più efficaci per ciascuno di essi.
Attraverso esempi applicativi concreti (es. manutenzione predittiva, soft sensing, diagnostica avanzata), le/i partecipanti acquisiranno una prima capacità di lettura critica delle tecnologie e saranno invitati a riflettere su possibili ambiti di applicazione nella propria realtà aziendale. La seconda giornata sarà infatti dedicata all’analisi guidata dei casi proposti dai partecipanti, arricchita dalla presentazione di casi studio reali in contesti diversi.
MODULO 3: Il territorio del linguaggio: analisi testuale e Intelligenza Artificiale Generativa (16 ore)
Il modulo approfondisce il potenziale dell’intelligenza artificiale applicata al linguaggio, combinando tecniche di analisi testuale e approcci avanzati di AI generativa. Verranno introdotti i fondamenti del text mining, del sentiment analysis e dell’emotional analysis, illustrando come queste tecnologie permettano di estrarre insight strategici dai dati linguistici.
Le/i partecipanti esploreranno poi le logiche dell’AI generativa e del prompt engineering, per comprendere come progettare interazioni efficaci con i modelli linguistici. Il percorso si completa con l’analisi di un caso aziendale dedicato allo sviluppo di un chatbot intelligente, affrontando aspetti progettuali, implementativi e applicativi attraverso una demo tecnica e una discussione guidata.
MODULO 4: Costruire una roadmap per l’AI generativa in azienda (8 ore)
Questo modulo interattivo è progettato per guidare le/i partecipanti nella comprensione dei casi d’uso dell’IA nel business e nell'apprendimento di un metodo strutturato per identificare e sviluppare progetti specifici fondati sull'Intelligenza Artificiale Generativa all'interno delle proprie organizzazioni. Attraverso sessioni teoriche ed esercitazioni pratiche, i partecipanti acquisiranno competenze nell'analisi delle esigenze aziendali, nella valutazione delle opportunità offerte dall'IA generativa e nella pianificazione strategica di una roadmap per l'adozione progressiva di queste tecnologie.
MODULO 5: Il territorio delle immagini: come l’Intelligenza Artificiale vede il mondo (8 ore)
In questo modulo scopriremo come l’intelligenza artificiale può interpretare e analizzare le immagini per prendere decisioni, automatizzare processi e collaborare con gli esseri umani. Partendo da una panoramica sulla visione artificiale, esploreremo le tecnologie che permettono alle macchine di “vedere”, riconoscere oggetti, capire ambienti e interagire nello spazio.
Attraverso esempi pratici e applicazioni reali, verranno illustrate le potenzialità della computer vision in ambito industriale, dalla qualità visiva al supporto alla robotica collaborativa.
MODULO 6: Data Governance: rischi, regole e responsabilità nell’uso dei dati (8 ore
Il crescente utilizzo dei dati come leva strategica richiede una solida comprensione del quadro normativo che ne regola la raccolta, il trattamento, la condivisione e la valorizzazione. Questo modulo fornisce una panoramica approfondita e operativa degli aspetti legali legati alla data governance, con particolare attenzione alla conformità rispetto al GDPR, al Data Governance Act e alle principali normative europee.Si analizzeranno i rischi connessi alla gestione dei dati personali e non personali, le implicazioni legali delle attività di profilazione e comunicazione digitale, le regole per la condivisione sicura delle informazioni con terze parti e le condizioni che rendono legittimo il trattamento e la monetizzazione dei dati, e l'utilizzo dei dati per il training di sistemi di AI. L’obiettivo è fornire ai partecipanti gli strumenti per valutare in modo consapevole la liceità e la sostenibilità giuridica dei progetti data-driven in azienda.
MODULO 7: AI in azione: lezioni dal campo con HORSA, REPLY, STATWOLF, SANMARCO INFORMATICA, FISCHER Consulting & H-FARM AI (16 ore)
Questo modulo offre una panoramica sulle applicazioni concrete dell'Intelligenza Artificiale in ambito aziendale, presentate da leader del settore.HORSA INSIGHT e SANMARCO INFORMATICA illustreranno la propria metodologia di intervento, condividendo casi di successo e insuccesso nell'implementazione di algoritmi di Machine Learning, analizzando processi, risultati e lezioni apprese. REPLY proporrà un inquadramento operativo su come le aziende possono identificare use case ad alto impatto e affrontare con metodo i progetti di AI. Attraverso esempi concreti in diversi settori (Energy, Manufacturing, Finance, Media), verranno analizzate le fasi progettuali più critiche, l’evoluzione legata all’introduzione della Generative AI e i principali indicatori per valutare l’efficacia delle soluzioni implementate.Si parlerà inoltre di Intelligent Process Automation (IPA) con HORSA FLOW. IPA rappresenta l'evoluzione dell'automazione tradizionale attraverso l'integrazione di tecnologie avanzate come l’ICR (Intelligent Character Recognition), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la Robotic Process Automation (RPA). Questa combinazione consente alle organizzazioni di automatizzare processi aziendali complessi, migliorando l'efficienza operativa e riducendo i rischi.Con STATWOLF, esploreremo l'utilizzo di una piattaforma di data science end-to-end progettata per semplificare il percorso dei dati aziendali. Attraverso casi pratici, analizzeremo come integrare diverse sorgenti di dati, eseguire analisi avanzate e implementare e monitorare nel tempo algoritmi di machine learning per migliorare le performance aziendali. Inoltre, approfondiremo l'automazione dei workflow, la creazione di dashboard interattive per una visualizzazione efficace dei dati.FISCHER Consulting & H-FARM AI illustreranno il framework di intervento denominato LeanAI.
MODULO 8: AI-Driven Business: l’impatto dell’intelligenza artificiale nei modelli di business e il problema della cybersecurity (8 ore)
L’intelligenza artificiale rappresenta una leva fondamentale di trasformazione aziendale, capace di ridefinire prodotti, servizi e relazioni con i clienti, abilitando nuovi modelli di creazione e cattura del valore. Il modulo esplora queste opportunità strategiche mettendole in diretta relazione con le sfide della sicurezza informatica: l'evoluzione dei modelli di business richiede infatti una nuova consapevolezza nella gestione del rischio cyber. Attraverso l'analisi di casi studio e scenari operativi, i partecipanti apprenderanno come bilanciare l'innovazione competitiva con le necessarie strategie di difesa e protezione degli asset aziendali.
Docenti:
Stefano Biazzo, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali, Università di Padova
Luigi Salmaso, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali (DTG), Università di Padova
Stefano Schiavo, Founder & CEO, Sharazad
Gian Antonio Susto, Dipartimento di Ingegneria dell’informazione, Università di Padova
Marta Disegna, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali (DTG), Università di Padova
Carlo Bagnoli, Dipartimento di Management, Università Ca’ Foscari Venezia
Giorgia Fortuna, Partner, MACHINE LEARNING REPLY
Elisabetta Trevisan, Practice Director Analytics Consulting, HORSA INSIGHT
Chiara Masiero, Senior Data Scientist, STATWOLF
David Dandolo, Data Scientist, STATWOLF
Luciano Balzarini, Managing Director, HORSA FLOW
Luca Pajola, CTO & AI Engineer Spritz Matter, Spin-off Università di Padova
Carlo Rossi Chauvenet, Chief Legal Officer, DATA VALLEY CONSULTING & Managing Parter, CRCLEX
Marco Magnabosco, Research & Development Manager, SANMARCO INFORMATICA Spa
Iscrizioni e modalità di pagamento:
Scrivere a stefano.biazzo@unipd.it, allegando il Curriculum Vitae e il modulo di iscrizione.
Le istruzioni per il pagamento della quota di iscrizione saranno comunicate al momento della conferma dell'attivazione del corso.
Scadenza iscrizioni: 2 novembre 2026
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Corso per l'apprendimento permanente
Durata: 88 ore (una giornata ogni due settimane)
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Presso: Complesso Universitario di Viale Margherita, 87 – Vicenza
Date lezioni (orario 9–18): vedere la scheda informativa
Contributo di iscrizione: 2.900,00 euro (esente IVA)
Responsabile Scientifico: Stefano Biazzo
Coordinatrice didattica: Federica Lago
Obiettivi:
Il percorso formativo ha l’obiettivo di fornire ai/alle partecipanti le competenze necessarie per:
- Comprendere i principi fondamentali dell’intelligenza artificiale (AI) e del machine learning
- Dialogare in modo efficace e consapevole con gli specialisti dell’AI
- Identificare le opportunità di applicazione dell’AI nei diversi processi aziendali (ad es. marketing predittivo, ottimizzazione della supply chain, manutenzione predittiva, analisi dei dati clienti, automazione dei processi, selezione e gestione del personale, miglioramento della qualità, ecc.)
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- Gestire progetti di applicazione dell’intelligenza artificiale in azienda.
Destinatari:
Questo corso è pensato per tutte le persone che desiderano comprendere a fondo le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale. È adatto a specialiste e specialisti di funzione (marketing, ricerca e sviluppo, qualità, risorse umane, sistemi informativi, ecc.), manager, consulenti e professioniste/i, indipendentemente dal ruolo o dal livello di esperienza, interessati ad applicare concretamente l’AI nelle imprese industriali e nel mondo dei servizi.
Il corso non richiede competenze tecniche pregresse in ambito informatico o di programmazione, ma si concentra sugli aspetti strategici, organizzativi e applicativi dell’AI nel contesto aziendale.
Programma:
MODULO 1: Capire l’Intelligenza Artificiale: fondamenti e miti (8 ore)
Questo modulo introduttivo fornisce una visione chiara e accessibile dell’intelligenza artificiale e delle sue declinazioni (Machine Learning, Deep Learning, Generative AI). I partecipanti esploreranno i principi di base dell’apprendimento dai dati, affronteranno i principali luoghi comuni da superare e rifletteranno sulle implicazioni etiche e sociali legate all’adozione dell’AI.
MODULO 2: Intelligenza Artificiale per i dati strutturati: previsioni, analisi e diagnostica (16 ore)
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MODULO 3: Il territorio del linguaggio: analisi testuale e Intelligenza Artificiale Generativa (16 ore)
Il modulo approfondisce il potenziale dell’intelligenza artificiale applicata al linguaggio, combinando tecniche di analisi testuale e approcci avanzati di AI generativa. Verranno introdotti i fondamenti del text mining, del sentiment analysis e dell’emotional analysis, illustrando come queste tecnologie permettano di estrarre insight strategici dai dati linguistici.
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MODULO 4: Costruire una roadmap per l’AI generativa in azienda (8 ore)
Questo modulo interattivo è progettato per guidare le/i partecipanti nella comprensione dei casi d’uso dell’IA nel business e nell'apprendimento di un metodo strutturato per identificare e sviluppare progetti specifici fondati sull'Intelligenza Artificiale Generativa all'interno delle proprie organizzazioni. Attraverso sessioni teoriche ed esercitazioni pratiche, i partecipanti acquisiranno competenze nell'analisi delle esigenze aziendali, nella valutazione delle opportunità offerte dall'IA generativa e nella pianificazione strategica di una roadmap per l'adozione progressiva di queste tecnologie.
MODULO 5: Il territorio delle immagini: come l’Intelligenza Artificiale vede il mondo (8 ore)
In questo modulo scopriremo come l’intelligenza artificiale può interpretare e analizzare le immagini per prendere decisioni, automatizzare processi e collaborare con gli esseri umani. Partendo da una panoramica sulla visione artificiale, esploreremo le tecnologie che permettono alle macchine di “vedere”, riconoscere oggetti, capire ambienti e interagire nello spazio.
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MODULO 6: Data Governance: rischi, regole e responsabilità nell’uso dei dati (8 ore
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MODULO 7: AI in azione: lezioni dal campo con HORSA, REPLY, STATWOLF, SANMARCO INFORMATICA, FISCHER Consulting & H-FARM AI (16 ore)
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Corso per l'apprendimento permanente
Durata: 88 ore (una giornata ogni due settimane)
Periodo di svolgimento: 13/11/2026 – 14/5/2027
Presso: Complesso Universitario di Viale Margherita, 87 – Vicenza
Date lezioni (orario 9–18): vedere la scheda informativa
Contributo di iscrizione: 2.900,00 euro (esente IVA)
Responsabile Scientifico: Stefano Biazzo
Coordinatrice didattica: Federica Lago
Obiettivi:
Il percorso formativo ha l’obiettivo di fornire ai/alle partecipanti le competenze necessarie per:
- Comprendere i principi fondamentali dell’intelligenza artificiale (AI) e del machine learning
- Dialogare in modo efficace e consapevole con gli specialisti dell’AI
- Identificare le opportunità di applicazione dell’AI nei diversi processi aziendali (ad es. marketing predittivo, ottimizzazione della supply chain, manutenzione predittiva, analisi dei dati clienti, automazione dei processi, selezione e gestione del personale, miglioramento della qualità, ecc.)
- Valutare criticamente le soluzioni tecnologiche proposte dal mercato
- Gestire progetti di applicazione dell’intelligenza artificiale in azienda.
Destinatari:
Questo corso è pensato per tutte le persone che desiderano comprendere a fondo le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale. È adatto a specialiste e specialisti di funzione (marketing, ricerca e sviluppo, qualità, risorse umane, sistemi informativi, ecc.), manager, consulenti e professioniste/i, indipendentemente dal ruolo o dal livello di esperienza, interessati ad applicare concretamente l’AI nelle imprese industriali e nel mondo dei servizi.
Il corso non richiede competenze tecniche pregresse in ambito informatico o di programmazione, ma si concentra sugli aspetti strategici, organizzativi e applicativi dell’AI nel contesto aziendale.
Programma:
MODULO 1: Capire l’Intelligenza Artificiale: fondamenti e miti (8 ore)
Questo modulo introduttivo fornisce una visione chiara e accessibile dell’intelligenza artificiale e delle sue declinazioni (Machine Learning, Deep Learning, Generative AI). I partecipanti esploreranno i principi di base dell’apprendimento dai dati, affronteranno i principali luoghi comuni da superare e rifletteranno sulle implicazioni etiche e sociali legate all’adozione dell’AI.
MODULO 2: Intelligenza Artificiale per i dati strutturati: previsioni, analisi e diagnostica (16 ore)
Il modulo introduce le principali tecniche di intelligenza artificiale applicate ai dati strutturati (tabulari), come quelli comunemente utilizzati in ambito gestionale, produttivo e commerciale. Verranno presentate in modo chiaro e graduale le diverse tipologie di problemi affrontabili con il machine learning – dalla previsione di valori alla classificazione di comportamenti, fino all’identificazione automatica di anomalie – insieme agli approcci e agli strumenti più efficaci per ciascuno di essi.
Attraverso esempi applicativi concreti (es. manutenzione predittiva, soft sensing, diagnostica avanzata), le/i partecipanti acquisiranno una prima capacità di lettura critica delle tecnologie e saranno invitati a riflettere su possibili ambiti di applicazione nella propria realtà aziendale. La seconda giornata sarà infatti dedicata all’analisi guidata dei casi proposti dai partecipanti, arricchita dalla presentazione di casi studio reali in contesti diversi.
MODULO 3: Il territorio del linguaggio: analisi testuale e Intelligenza Artificiale Generativa (16 ore)
Il modulo approfondisce il potenziale dell’intelligenza artificiale applicata al linguaggio, combinando tecniche di analisi testuale e approcci avanzati di AI generativa. Verranno introdotti i fondamenti del text mining, del sentiment analysis e dell’emotional analysis, illustrando come queste tecnologie permettano di estrarre insight strategici dai dati linguistici.
Le/i partecipanti esploreranno poi le logiche dell’AI generativa e del prompt engineering, per comprendere come progettare interazioni efficaci con i modelli linguistici. Il percorso si completa con l’analisi di un caso aziendale dedicato allo sviluppo di un chatbot intelligente, affrontando aspetti progettuali, implementativi e applicativi attraverso una demo tecnica e una discussione guidata.
MODULO 4: Costruire una roadmap per l’AI generativa in azienda (8 ore)
Questo modulo interattivo è progettato per guidare le/i partecipanti nella comprensione dei casi d’uso dell’IA nel business e nell'apprendimento di un metodo strutturato per identificare e sviluppare progetti specifici fondati sull'Intelligenza Artificiale Generativa all'interno delle proprie organizzazioni. Attraverso sessioni teoriche ed esercitazioni pratiche, i partecipanti acquisiranno competenze nell'analisi delle esigenze aziendali, nella valutazione delle opportunità offerte dall'IA generativa e nella pianificazione strategica di una roadmap per l'adozione progressiva di queste tecnologie.
MODULO 5: Il territorio delle immagini: come l’Intelligenza Artificiale vede il mondo (8 ore)
In questo modulo scopriremo come l’intelligenza artificiale può interpretare e analizzare le immagini per prendere decisioni, automatizzare processi e collaborare con gli esseri umani. Partendo da una panoramica sulla visione artificiale, esploreremo le tecnologie che permettono alle macchine di “vedere”, riconoscere oggetti, capire ambienti e interagire nello spazio.
Attraverso esempi pratici e applicazioni reali, verranno illustrate le potenzialità della computer vision in ambito industriale, dalla qualità visiva al supporto alla robotica collaborativa.
MODULO 6: Data Governance: rischi, regole e responsabilità nell’uso dei dati (8 ore
Il crescente utilizzo dei dati come leva strategica richiede una solida comprensione del quadro normativo che ne regola la raccolta, il trattamento, la condivisione e la valorizzazione. Questo modulo fornisce una panoramica approfondita e operativa degli aspetti legali legati alla data governance, con particolare attenzione alla conformità rispetto al GDPR, al Data Governance Act e alle principali normative europee.Si analizzeranno i rischi connessi alla gestione dei dati personali e non personali, le implicazioni legali delle attività di profilazione e comunicazione digitale, le regole per la condivisione sicura delle informazioni con terze parti e le condizioni che rendono legittimo il trattamento e la monetizzazione dei dati, e l'utilizzo dei dati per il training di sistemi di AI. L’obiettivo è fornire ai partecipanti gli strumenti per valutare in modo consapevole la liceità e la sostenibilità giuridica dei progetti data-driven in azienda.
MODULO 7: AI in azione: lezioni dal campo con HORSA, REPLY, STATWOLF, SANMARCO INFORMATICA, FISCHER Consulting & H-FARM AI (16 ore)
Questo modulo offre una panoramica sulle applicazioni concrete dell'Intelligenza Artificiale in ambito aziendale, presentate da leader del settore.HORSA INSIGHT e SANMARCO INFORMATICA illustreranno la propria metodologia di intervento, condividendo casi di successo e insuccesso nell'implementazione di algoritmi di Machine Learning, analizzando processi, risultati e lezioni apprese. REPLY proporrà un inquadramento operativo su come le aziende possono identificare use case ad alto impatto e affrontare con metodo i progetti di AI. Attraverso esempi concreti in diversi settori (Energy, Manufacturing, Finance, Media), verranno analizzate le fasi progettuali più critiche, l’evoluzione legata all’introduzione della Generative AI e i principali indicatori per valutare l’efficacia delle soluzioni implementate.Si parlerà inoltre di Intelligent Process Automation (IPA) con HORSA FLOW. IPA rappresenta l'evoluzione dell'automazione tradizionale attraverso l'integrazione di tecnologie avanzate come l’ICR (Intelligent Character Recognition), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la Robotic Process Automation (RPA). Questa combinazione consente alle organizzazioni di automatizzare processi aziendali complessi, migliorando l'efficienza operativa e riducendo i rischi.Con STATWOLF, esploreremo l'utilizzo di una piattaforma di data science end-to-end progettata per semplificare il percorso dei dati aziendali. Attraverso casi pratici, analizzeremo come integrare diverse sorgenti di dati, eseguire analisi avanzate e implementare e monitorare nel tempo algoritmi di machine learning per migliorare le performance aziendali. Inoltre, approfondiremo l'automazione dei workflow, la creazione di dashboard interattive per una visualizzazione efficace dei dati.FISCHER Consulting & H-FARM AI illustreranno il framework di intervento denominato LeanAI.
MODULO 8: AI-Driven Business: l’impatto dell’intelligenza artificiale nei modelli di business e il problema della cybersecurity (8 ore)
L’intelligenza artificiale rappresenta una leva fondamentale di trasformazione aziendale, capace di ridefinire prodotti, servizi e relazioni con i clienti, abilitando nuovi modelli di creazione e cattura del valore. Il modulo esplora queste opportunità strategiche mettendole in diretta relazione con le sfide della sicurezza informatica: l'evoluzione dei modelli di business richiede infatti una nuova consapevolezza nella gestione del rischio cyber. Attraverso l'analisi di casi studio e scenari operativi, i partecipanti apprenderanno come bilanciare l'innovazione competitiva con le necessarie strategie di difesa e protezione degli asset aziendali.
Docenti:
Stefano Biazzo, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali, Università di Padova
Luigi Salmaso, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali (DTG), Università di Padova
Stefano Schiavo, Founder & CEO, Sharazad
Gian Antonio Susto, Dipartimento di Ingegneria dell’informazione, Università di Padova
Marta Disegna, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali (DTG), Università di Padova
Carlo Bagnoli, Dipartimento di Management, Università Ca’ Foscari Venezia
Giorgia Fortuna, Partner, MACHINE LEARNING REPLY
Elisabetta Trevisan, Practice Director Analytics Consulting, HORSA INSIGHT
Chiara Masiero, Senior Data Scientist, STATWOLF
David Dandolo, Data Scientist, STATWOLF
Luciano Balzarini, Managing Director, HORSA FLOW
Luca Pajola, CTO & AI Engineer Spritz Matter, Spin-off Università di Padova
Carlo Rossi Chauvenet, Chief Legal Officer, DATA VALLEY CONSULTING & Managing Parter, CRCLEX
Marco Magnabosco, Research & Development Manager, SANMARCO INFORMATICA Spa
Iscrizioni e modalità di pagamento:
Scrivere a stefano.biazzo@unipd.it, allegando il Curriculum Vitae e il modulo di iscrizione.
Le istruzioni per il pagamento della quota di iscrizione saranno comunicate al momento della conferma dell'attivazione del corso.
Scadenza iscrizioni: 2 novembre 2026
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Corso per l'apprendimento permanente
Durata: 88 ore (una giornata ogni due settimane)
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Presso: Complesso Universitario di Viale Margherita, 87 – Vicenza
Date lezioni (orario 9–18): vedere la scheda informativa
Contributo di iscrizione: 2.900,00 euro (esente IVA)
Responsabile Scientifico: Stefano Biazzo
Coordinatrice didattica: Federica Lago
Obiettivi:
Il percorso formativo ha l’obiettivo di fornire ai/alle partecipanti le competenze necessarie per:
- Comprendere i principi fondamentali dell’intelligenza artificiale (AI) e del machine learning
- Dialogare in modo efficace e consapevole con gli specialisti dell’AI
- Identificare le opportunità di applicazione dell’AI nei diversi processi aziendali (ad es. marketing predittivo, ottimizzazione della supply chain, manutenzione predittiva, analisi dei dati clienti, automazione dei processi, selezione e gestione del personale, miglioramento della qualità, ecc.)
- Valutare criticamente le soluzioni tecnologiche proposte dal mercato
- Gestire progetti di applicazione dell’intelligenza artificiale in azienda.
Destinatari:
Questo corso è pensato per tutte le persone che desiderano comprendere a fondo le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale. È adatto a specialiste e specialisti di funzione (marketing, ricerca e sviluppo, qualità, risorse umane, sistemi informativi, ecc.), manager, consulenti e professioniste/i, indipendentemente dal ruolo o dal livello di esperienza, interessati ad applicare concretamente l’AI nelle imprese industriali e nel mondo dei servizi.
Il corso non richiede competenze tecniche pregresse in ambito informatico o di programmazione, ma si concentra sugli aspetti strategici, organizzativi e applicativi dell’AI nel contesto aziendale.
Programma:
MODULO 1: Capire l’Intelligenza Artificiale: fondamenti e miti (8 ore)
Questo modulo introduttivo fornisce una visione chiara e accessibile dell’intelligenza artificiale e delle sue declinazioni (Machine Learning, Deep Learning, Generative AI). I partecipanti esploreranno i principi di base dell’apprendimento dai dati, affronteranno i principali luoghi comuni da superare e rifletteranno sulle implicazioni etiche e sociali legate all’adozione dell’AI.
MODULO 2: Intelligenza Artificiale per i dati strutturati: previsioni, analisi e diagnostica (16 ore)
Il modulo introduce le principali tecniche di intelligenza artificiale applicate ai dati strutturati (tabulari), come quelli comunemente utilizzati in ambito gestionale, produttivo e commerciale. Verranno presentate in modo chiaro e graduale le diverse tipologie di problemi affrontabili con il machine learning – dalla previsione di valori alla classificazione di comportamenti, fino all’identificazione automatica di anomalie – insieme agli approcci e agli strumenti più efficaci per ciascuno di essi.
Attraverso esempi applicativi concreti (es. manutenzione predittiva, soft sensing, diagnostica avanzata), le/i partecipanti acquisiranno una prima capacità di lettura critica delle tecnologie e saranno invitati a riflettere su possibili ambiti di applicazione nella propria realtà aziendale. La seconda giornata sarà infatti dedicata all’analisi guidata dei casi proposti dai partecipanti, arricchita dalla presentazione di casi studio reali in contesti diversi.
MODULO 3: Il territorio del linguaggio: analisi testuale e Intelligenza Artificiale Generativa (16 ore)
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Le/i partecipanti esploreranno poi le logiche dell’AI generativa e del prompt engineering, per comprendere come progettare interazioni efficaci con i modelli linguistici. Il percorso si completa con l’analisi di un caso aziendale dedicato allo sviluppo di un chatbot intelligente, affrontando aspetti progettuali, implementativi e applicativi attraverso una demo tecnica e una discussione guidata.
MODULO 4: Costruire una roadmap per l’AI generativa in azienda (8 ore)
Questo modulo interattivo è progettato per guidare le/i partecipanti nella comprensione dei casi d’uso dell’IA nel business e nell'apprendimento di un metodo strutturato per identificare e sviluppare progetti specifici fondati sull'Intelligenza Artificiale Generativa all'interno delle proprie organizzazioni. Attraverso sessioni teoriche ed esercitazioni pratiche, i partecipanti acquisiranno competenze nell'analisi delle esigenze aziendali, nella valutazione delle opportunità offerte dall'IA generativa e nella pianificazione strategica di una roadmap per l'adozione progressiva di queste tecnologie.
MODULO 5: Il territorio delle immagini: come l’Intelligenza Artificiale vede il mondo (8 ore)
In questo modulo scopriremo come l’intelligenza artificiale può interpretare e analizzare le immagini per prendere decisioni, automatizzare processi e collaborare con gli esseri umani. Partendo da una panoramica sulla visione artificiale, esploreremo le tecnologie che permettono alle macchine di “vedere”, riconoscere oggetti, capire ambienti e interagire nello spazio.
Attraverso esempi pratici e applicazioni reali, verranno illustrate le potenzialità della computer vision in ambito industriale, dalla qualità visiva al supporto alla robotica collaborativa.
MODULO 6: Data Governance: rischi, regole e responsabilità nell’uso dei dati (8 ore
Il crescente utilizzo dei dati come leva strategica richiede una solida comprensione del quadro normativo che ne regola la raccolta, il trattamento, la condivisione e la valorizzazione. Questo modulo fornisce una panoramica approfondita e operativa degli aspetti legali legati alla data governance, con particolare attenzione alla conformità rispetto al GDPR, al Data Governance Act e alle principali normative europee.Si analizzeranno i rischi connessi alla gestione dei dati personali e non personali, le implicazioni legali delle attività di profilazione e comunicazione digitale, le regole per la condivisione sicura delle informazioni con terze parti e le condizioni che rendono legittimo il trattamento e la monetizzazione dei dati, e l'utilizzo dei dati per il training di sistemi di AI. L’obiettivo è fornire ai partecipanti gli strumenti per valutare in modo consapevole la liceità e la sostenibilità giuridica dei progetti data-driven in azienda.
MODULO 7: AI in azione: lezioni dal campo con HORSA, REPLY, STATWOLF, SANMARCO INFORMATICA, FISCHER Consulting & H-FARM AI (16 ore)
Questo modulo offre una panoramica sulle applicazioni concrete dell'Intelligenza Artificiale in ambito aziendale, presentate da leader del settore.HORSA INSIGHT e SANMARCO INFORMATICA illustreranno la propria metodologia di intervento, condividendo casi di successo e insuccesso nell'implementazione di algoritmi di Machine Learning, analizzando processi, risultati e lezioni apprese. REPLY proporrà un inquadramento operativo su come le aziende possono identificare use case ad alto impatto e affrontare con metodo i progetti di AI. Attraverso esempi concreti in diversi settori (Energy, Manufacturing, Finance, Media), verranno analizzate le fasi progettuali più critiche, l’evoluzione legata all’introduzione della Generative AI e i principali indicatori per valutare l’efficacia delle soluzioni implementate.Si parlerà inoltre di Intelligent Process Automation (IPA) con HORSA FLOW. IPA rappresenta l'evoluzione dell'automazione tradizionale attraverso l'integrazione di tecnologie avanzate come l’ICR (Intelligent Character Recognition), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la Robotic Process Automation (RPA). Questa combinazione consente alle organizzazioni di automatizzare processi aziendali complessi, migliorando l'efficienza operativa e riducendo i rischi.Con STATWOLF, esploreremo l'utilizzo di una piattaforma di data science end-to-end progettata per semplificare il percorso dei dati aziendali. Attraverso casi pratici, analizzeremo come integrare diverse sorgenti di dati, eseguire analisi avanzate e implementare e monitorare nel tempo algoritmi di machine learning per migliorare le performance aziendali. Inoltre, approfondiremo l'automazione dei workflow, la creazione di dashboard interattive per una visualizzazione efficace dei dati.FISCHER Consulting & H-FARM AI illustreranno il framework di intervento denominato LeanAI.
MODULO 8: AI-Driven Business: l’impatto dell’intelligenza artificiale nei modelli di business e il problema della cybersecurity (8 ore)
L’intelligenza artificiale rappresenta una leva fondamentale di trasformazione aziendale, capace di ridefinire prodotti, servizi e relazioni con i clienti, abilitando nuovi modelli di creazione e cattura del valore. Il modulo esplora queste opportunità strategiche mettendole in diretta relazione con le sfide della sicurezza informatica: l'evoluzione dei modelli di business richiede infatti una nuova consapevolezza nella gestione del rischio cyber. Attraverso l'analisi di casi studio e scenari operativi, i partecipanti apprenderanno come bilanciare l'innovazione competitiva con le necessarie strategie di difesa e protezione degli asset aziendali.
Docenti:
Stefano Biazzo, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali, Università di Padova
Luigi Salmaso, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali (DTG), Università di Padova
Stefano Schiavo, Founder & CEO, Sharazad
Gian Antonio Susto, Dipartimento di Ingegneria dell’informazione, Università di Padova
Marta Disegna, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali (DTG), Università di Padova
Carlo Bagnoli, Dipartimento di Management, Università Ca’ Foscari Venezia
Giorgia Fortuna, Partner, MACHINE LEARNING REPLY
Elisabetta Trevisan, Practice Director Analytics Consulting, HORSA INSIGHT
Chiara Masiero, Senior Data Scientist, STATWOLF
David Dandolo, Data Scientist, STATWOLF
Luciano Balzarini, Managing Director, HORSA FLOW
Luca Pajola, CTO & AI Engineer Spritz Matter, Spin-off Università di Padova
Carlo Rossi Chauvenet, Chief Legal Officer, DATA VALLEY CONSULTING & Managing Parter, CRCLEX
Marco Magnabosco, Research & Development Manager, SANMARCO INFORMATICA Spa
Iscrizioni e modalità di pagamento:
Scrivere a stefano.biazzo@unipd.it, allegando il Curriculum Vitae e il modulo di iscrizione.
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Presso: Complesso Universitario di Viale Margherita, 87 – Vicenza
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Presso: Complesso Universitario di Viale Margherita, 87 – Vicenza
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Contributo di iscrizione: 2.900,00 euro (esente IVA)
Responsabile Scientifico: Stefano Biazzo
Coordinatrice didattica: Federica Lago
Obiettivi:
Il percorso formativo ha l’obiettivo di fornire ai/alle partecipanti le competenze necessarie per:
- Comprendere i principi fondamentali dell’intelligenza artificiale (AI) e del machine learning
- Dialogare in modo efficace e consapevole con gli specialisti dell’AI
- Identificare le opportunità di applicazione dell’AI nei diversi processi aziendali (ad es. marketing predittivo, ottimizzazione della supply chain, manutenzione predittiva, analisi dei dati clienti, automazione dei processi, selezione e gestione del personale, miglioramento della qualità, ecc.)
- Valutare criticamente le soluzioni tecnologiche proposte dal mercato
- Gestire progetti di applicazione dell’intelligenza artificiale in azienda.
Destinatari:
Questo corso è pensato per tutte le persone che desiderano comprendere a fondo le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale. È adatto a specialiste e specialisti di funzione (marketing, ricerca e sviluppo, qualità, risorse umane, sistemi informativi, ecc.), manager, consulenti e professioniste/i, indipendentemente dal ruolo o dal livello di esperienza, interessati ad applicare concretamente l’AI nelle imprese industriali e nel mondo dei servizi.
Il corso non richiede competenze tecniche pregresse in ambito informatico o di programmazione, ma si concentra sugli aspetti strategici, organizzativi e applicativi dell’AI nel contesto aziendale.
Programma:
MODULO 1: Capire l’Intelligenza Artificiale: fondamenti e miti (8 ore)
Questo modulo introduttivo fornisce una visione chiara e accessibile dell’intelligenza artificiale e delle sue declinazioni (Machine Learning, Deep Learning, Generative AI). I partecipanti esploreranno i principi di base dell’apprendimento dai dati, affronteranno i principali luoghi comuni da superare e rifletteranno sulle implicazioni etiche e sociali legate all’adozione dell’AI.
MODULO 2: Intelligenza Artificiale per i dati strutturati: previsioni, analisi e diagnostica (16 ore)
Il modulo introduce le principali tecniche di intelligenza artificiale applicate ai dati strutturati (tabulari), come quelli comunemente utilizzati in ambito gestionale, produttivo e commerciale. Verranno presentate in modo chiaro e graduale le diverse tipologie di problemi affrontabili con il machine learning – dalla previsione di valori alla classificazione di comportamenti, fino all’identificazione automatica di anomalie – insieme agli approcci e agli strumenti più efficaci per ciascuno di essi.
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MODULO 3: Il territorio del linguaggio: analisi testuale e Intelligenza Artificiale Generativa (16 ore)
Il modulo approfondisce il potenziale dell’intelligenza artificiale applicata al linguaggio, combinando tecniche di analisi testuale e approcci avanzati di AI generativa. Verranno introdotti i fondamenti del text mining, del sentiment analysis e dell’emotional analysis, illustrando come queste tecnologie permettano di estrarre insight strategici dai dati linguistici.
Le/i partecipanti esploreranno poi le logiche dell’AI generativa e del prompt engineering, per comprendere come progettare interazioni efficaci con i modelli linguistici. Il percorso si completa con l’analisi di un caso aziendale dedicato allo sviluppo di un chatbot intelligente, affrontando aspetti progettuali, implementativi e applicativi attraverso una demo tecnica e una discussione guidata.
MODULO 4: Costruire una roadmap per l’AI generativa in azienda (8 ore)
Questo modulo interattivo è progettato per guidare le/i partecipanti nella comprensione dei casi d’uso dell’IA nel business e nell'apprendimento di un metodo strutturato per identificare e sviluppare progetti specifici fondati sull'Intelligenza Artificiale Generativa all'interno delle proprie organizzazioni. Attraverso sessioni teoriche ed esercitazioni pratiche, i partecipanti acquisiranno competenze nell'analisi delle esigenze aziendali, nella valutazione delle opportunità offerte dall'IA generativa e nella pianificazione strategica di una roadmap per l'adozione progressiva di queste tecnologie.
MODULO 5: Il territorio delle immagini: come l’Intelligenza Artificiale vede il mondo (8 ore)
In questo modulo scopriremo come l’intelligenza artificiale può interpretare e analizzare le immagini per prendere decisioni, automatizzare processi e collaborare con gli esseri umani. Partendo da una panoramica sulla visione artificiale, esploreremo le tecnologie che permettono alle macchine di “vedere”, riconoscere oggetti, capire ambienti e interagire nello spazio.
Attraverso esempi pratici e applicazioni reali, verranno illustrate le potenzialità della computer vision in ambito industriale, dalla qualità visiva al supporto alla robotica collaborativa.
MODULO 6: Data Governance: rischi, regole e responsabilità nell’uso dei dati (8 ore
Il crescente utilizzo dei dati come leva strategica richiede una solida comprensione del quadro normativo che ne regola la raccolta, il trattamento, la condivisione e la valorizzazione. Questo modulo fornisce una panoramica approfondita e operativa degli aspetti legali legati alla data governance, con particolare attenzione alla conformità rispetto al GDPR, al Data Governance Act e alle principali normative europee.Si analizzeranno i rischi connessi alla gestione dei dati personali e non personali, le implicazioni legali delle attività di profilazione e comunicazione digitale, le regole per la condivisione sicura delle informazioni con terze parti e le condizioni che rendono legittimo il trattamento e la monetizzazione dei dati, e l'utilizzo dei dati per il training di sistemi di AI. L’obiettivo è fornire ai partecipanti gli strumenti per valutare in modo consapevole la liceità e la sostenibilità giuridica dei progetti data-driven in azienda.
MODULO 7: AI in azione: lezioni dal campo con HORSA, REPLY, STATWOLF, SANMARCO INFORMATICA, FISCHER Consulting & H-FARM AI (16 ore)
Questo modulo offre una panoramica sulle applicazioni concrete dell'Intelligenza Artificiale in ambito aziendale, presentate da leader del settore.HORSA INSIGHT e SANMARCO INFORMATICA illustreranno la propria metodologia di intervento, condividendo casi di successo e insuccesso nell'implementazione di algoritmi di Machine Learning, analizzando processi, risultati e lezioni apprese. REPLY proporrà un inquadramento operativo su come le aziende possono identificare use case ad alto impatto e affrontare con metodo i progetti di AI. Attraverso esempi concreti in diversi settori (Energy, Manufacturing, Finance, Media), verranno analizzate le fasi progettuali più critiche, l’evoluzione legata all’introduzione della Generative AI e i principali indicatori per valutare l’efficacia delle soluzioni implementate.Si parlerà inoltre di Intelligent Process Automation (IPA) con HORSA FLOW. IPA rappresenta l'evoluzione dell'automazione tradizionale attraverso l'integrazione di tecnologie avanzate come l’ICR (Intelligent Character Recognition), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la Robotic Process Automation (RPA). Questa combinazione consente alle organizzazioni di automatizzare processi aziendali complessi, migliorando l'efficienza operativa e riducendo i rischi.Con STATWOLF, esploreremo l'utilizzo di una piattaforma di data science end-to-end progettata per semplificare il percorso dei dati aziendali. Attraverso casi pratici, analizzeremo come integrare diverse sorgenti di dati, eseguire analisi avanzate e implementare e monitorare nel tempo algoritmi di machine learning per migliorare le performance aziendali. Inoltre, approfondiremo l'automazione dei workflow, la creazione di dashboard interattive per una visualizzazione efficace dei dati.FISCHER Consulting & H-FARM AI illustreranno il framework di intervento denominato LeanAI.
MODULO 8: AI-Driven Business: l’impatto dell’intelligenza artificiale nei modelli di business e il problema della cybersecurity (8 ore)
L’intelligenza artificiale rappresenta una leva fondamentale di trasformazione aziendale, capace di ridefinire prodotti, servizi e relazioni con i clienti, abilitando nuovi modelli di creazione e cattura del valore. Il modulo esplora queste opportunità strategiche mettendole in diretta relazione con le sfide della sicurezza informatica: l'evoluzione dei modelli di business richiede infatti una nuova consapevolezza nella gestione del rischio cyber. Attraverso l'analisi di casi studio e scenari operativi, i partecipanti apprenderanno come bilanciare l'innovazione competitiva con le necessarie strategie di difesa e protezione degli asset aziendali.
Docenti:
Stefano Biazzo, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali, Università di Padova
Luigi Salmaso, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali (DTG), Università di Padova
Stefano Schiavo, Founder & CEO, Sharazad
Gian Antonio Susto, Dipartimento di Ingegneria dell’informazione, Università di Padova
Marta Disegna, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali (DTG), Università di Padova
Carlo Bagnoli, Dipartimento di Management, Università Ca’ Foscari Venezia
Giorgia Fortuna, Partner, MACHINE LEARNING REPLY
Elisabetta Trevisan, Practice Director Analytics Consulting, HORSA INSIGHT
Chiara Masiero, Senior Data Scientist, STATWOLF
David Dandolo, Data Scientist, STATWOLF
Luciano Balzarini, Managing Director, HORSA FLOW
Luca Pajola, CTO & AI Engineer Spritz Matter, Spin-off Università di Padova
Carlo Rossi Chauvenet, Chief Legal Officer, DATA VALLEY CONSULTING & Managing Parter, CRCLEX
Marco Magnabosco, Research & Development Manager, SANMARCO INFORMATICA Spa
Iscrizioni e modalità di pagamento:
Scrivere a stefano.biazzo@unipd.it, allegando il Curriculum Vitae e il modulo di iscrizione.
Le istruzioni per il pagamento della quota di iscrizione saranno comunicate al momento della conferma dell'attivazione del corso.
Scadenza iscrizioni: 2 novembre 2026
Per informazioni:
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Corso per l'apprendimento permanente
Durata: 88 ore (una giornata ogni due settimane)
Periodo di svolgimento: 13/11/2026 – 14/5/2027
Presso: Complesso Universitario di Viale Margherita, 87 – Vicenza
Date lezioni (orario 9–18): vedere la scheda informativa
Contributo di iscrizione: 2.900,00 euro (esente IVA)
Responsabile Scientifico: Stefano Biazzo
Coordinatrice didattica: Federica Lago
Obiettivi:
Il percorso formativo ha l’obiettivo di fornire ai/alle partecipanti le competenze necessarie per:
- Comprendere i principi fondamentali dell’intelligenza artificiale (AI) e del machine learning
- Dialogare in modo efficace e consapevole con gli specialisti dell’AI
- Identificare le opportunità di applicazione dell’AI nei diversi processi aziendali (ad es. marketing predittivo, ottimizzazione della supply chain, manutenzione predittiva, analisi dei dati clienti, automazione dei processi, selezione e gestione del personale, miglioramento della qualità, ecc.)
- Valutare criticamente le soluzioni tecnologiche proposte dal mercato
- Gestire progetti di applicazione dell’intelligenza artificiale in azienda.
Destinatari:
Questo corso è pensato per tutte le persone che desiderano comprendere a fondo le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale. È adatto a specialiste e specialisti di funzione (marketing, ricerca e sviluppo, qualità, risorse umane, sistemi informativi, ecc.), manager, consulenti e professioniste/i, indipendentemente dal ruolo o dal livello di esperienza, interessati ad applicare concretamente l’AI nelle imprese industriali e nel mondo dei servizi.
Il corso non richiede competenze tecniche pregresse in ambito informatico o di programmazione, ma si concentra sugli aspetti strategici, organizzativi e applicativi dell’AI nel contesto aziendale.
Programma:
MODULO 1: Capire l’Intelligenza Artificiale: fondamenti e miti (8 ore)
Questo modulo introduttivo fornisce una visione chiara e accessibile dell’intelligenza artificiale e delle sue declinazioni (Machine Learning, Deep Learning, Generative AI). I partecipanti esploreranno i principi di base dell’apprendimento dai dati, affronteranno i principali luoghi comuni da superare e rifletteranno sulle implicazioni etiche e sociali legate all’adozione dell’AI.
MODULO 2: Intelligenza Artificiale per i dati strutturati: previsioni, analisi e diagnostica (16 ore)
Il modulo introduce le principali tecniche di intelligenza artificiale applicate ai dati strutturati (tabulari), come quelli comunemente utilizzati in ambito gestionale, produttivo e commerciale. Verranno presentate in modo chiaro e graduale le diverse tipologie di problemi affrontabili con il machine learning – dalla previsione di valori alla classificazione di comportamenti, fino all’identificazione automatica di anomalie – insieme agli approcci e agli strumenti più efficaci per ciascuno di essi.
Attraverso esempi applicativi concreti (es. manutenzione predittiva, soft sensing, diagnostica avanzata), le/i partecipanti acquisiranno una prima capacità di lettura critica delle tecnologie e saranno invitati a riflettere su possibili ambiti di applicazione nella propria realtà aziendale. La seconda giornata sarà infatti dedicata all’analisi guidata dei casi proposti dai partecipanti, arricchita dalla presentazione di casi studio reali in contesti diversi.
MODULO 3: Il territorio del linguaggio: analisi testuale e Intelligenza Artificiale Generativa (16 ore)
Il modulo approfondisce il potenziale dell’intelligenza artificiale applicata al linguaggio, combinando tecniche di analisi testuale e approcci avanzati di AI generativa. Verranno introdotti i fondamenti del text mining, del sentiment analysis e dell’emotional analysis, illustrando come queste tecnologie permettano di estrarre insight strategici dai dati linguistici.
Le/i partecipanti esploreranno poi le logiche dell’AI generativa e del prompt engineering, per comprendere come progettare interazioni efficaci con i modelli linguistici. Il percorso si completa con l’analisi di un caso aziendale dedicato allo sviluppo di un chatbot intelligente, affrontando aspetti progettuali, implementativi e applicativi attraverso una demo tecnica e una discussione guidata.
MODULO 4: Costruire una roadmap per l’AI generativa in azienda (8 ore)
Questo modulo interattivo è progettato per guidare le/i partecipanti nella comprensione dei casi d’uso dell’IA nel business e nell'apprendimento di un metodo strutturato per identificare e sviluppare progetti specifici fondati sull'Intelligenza Artificiale Generativa all'interno delle proprie organizzazioni. Attraverso sessioni teoriche ed esercitazioni pratiche, i partecipanti acquisiranno competenze nell'analisi delle esigenze aziendali, nella valutazione delle opportunità offerte dall'IA generativa e nella pianificazione strategica di una roadmap per l'adozione progressiva di queste tecnologie.
MODULO 5: Il territorio delle immagini: come l’Intelligenza Artificiale vede il mondo (8 ore)
In questo modulo scopriremo come l’intelligenza artificiale può interpretare e analizzare le immagini per prendere decisioni, automatizzare processi e collaborare con gli esseri umani. Partendo da una panoramica sulla visione artificiale, esploreremo le tecnologie che permettono alle macchine di “vedere”, riconoscere oggetti, capire ambienti e interagire nello spazio.
Attraverso esempi pratici e applicazioni reali, verranno illustrate le potenzialità della computer vision in ambito industriale, dalla qualità visiva al supporto alla robotica collaborativa.
MODULO 6: Data Governance: rischi, regole e responsabilità nell’uso dei dati (8 ore
Il crescente utilizzo dei dati come leva strategica richiede una solida comprensione del quadro normativo che ne regola la raccolta, il trattamento, la condivisione e la valorizzazione. Questo modulo fornisce una panoramica approfondita e operativa degli aspetti legali legati alla data governance, con particolare attenzione alla conformità rispetto al GDPR, al Data Governance Act e alle principali normative europee.Si analizzeranno i rischi connessi alla gestione dei dati personali e non personali, le implicazioni legali delle attività di profilazione e comunicazione digitale, le regole per la condivisione sicura delle informazioni con terze parti e le condizioni che rendono legittimo il trattamento e la monetizzazione dei dati, e l'utilizzo dei dati per il training di sistemi di AI. L’obiettivo è fornire ai partecipanti gli strumenti per valutare in modo consapevole la liceità e la sostenibilità giuridica dei progetti data-driven in azienda.
MODULO 7: AI in azione: lezioni dal campo con HORSA, REPLY, STATWOLF, SANMARCO INFORMATICA, FISCHER Consulting & H-FARM AI (16 ore)
Questo modulo offre una panoramica sulle applicazioni concrete dell'Intelligenza Artificiale in ambito aziendale, presentate da leader del settore.HORSA INSIGHT e SANMARCO INFORMATICA illustreranno la propria metodologia di intervento, condividendo casi di successo e insuccesso nell'implementazione di algoritmi di Machine Learning, analizzando processi, risultati e lezioni apprese. REPLY proporrà un inquadramento operativo su come le aziende possono identificare use case ad alto impatto e affrontare con metodo i progetti di AI. Attraverso esempi concreti in diversi settori (Energy, Manufacturing, Finance, Media), verranno analizzate le fasi progettuali più critiche, l’evoluzione legata all’introduzione della Generative AI e i principali indicatori per valutare l’efficacia delle soluzioni implementate.Si parlerà inoltre di Intelligent Process Automation (IPA) con HORSA FLOW. IPA rappresenta l'evoluzione dell'automazione tradizionale attraverso l'integrazione di tecnologie avanzate come l’ICR (Intelligent Character Recognition), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la Robotic Process Automation (RPA). Questa combinazione consente alle organizzazioni di automatizzare processi aziendali complessi, migliorando l'efficienza operativa e riducendo i rischi.Con STATWOLF, esploreremo l'utilizzo di una piattaforma di data science end-to-end progettata per semplificare il percorso dei dati aziendali. Attraverso casi pratici, analizzeremo come integrare diverse sorgenti di dati, eseguire analisi avanzate e implementare e monitorare nel tempo algoritmi di machine learning per migliorare le performance aziendali. Inoltre, approfondiremo l'automazione dei workflow, la creazione di dashboard interattive per una visualizzazione efficace dei dati.FISCHER Consulting & H-FARM AI illustreranno il framework di intervento denominato LeanAI.
MODULO 8: AI-Driven Business: l’impatto dell’intelligenza artificiale nei modelli di business e il problema della cybersecurity (8 ore)
L’intelligenza artificiale rappresenta una leva fondamentale di trasformazione aziendale, capace di ridefinire prodotti, servizi e relazioni con i clienti, abilitando nuovi modelli di creazione e cattura del valore. Il modulo esplora queste opportunità strategiche mettendole in diretta relazione con le sfide della sicurezza informatica: l'evoluzione dei modelli di business richiede infatti una nuova consapevolezza nella gestione del rischio cyber. Attraverso l'analisi di casi studio e scenari operativi, i partecipanti apprenderanno come bilanciare l'innovazione competitiva con le necessarie strategie di difesa e protezione degli asset aziendali.
Docenti:
Stefano Biazzo, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali, Università di Padova
Luigi Salmaso, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali (DTG), Università di Padova
Stefano Schiavo, Founder & CEO, Sharazad
Gian Antonio Susto, Dipartimento di Ingegneria dell’informazione, Università di Padova
Marta Disegna, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali (DTG), Università di Padova
Carlo Bagnoli, Dipartimento di Management, Università Ca’ Foscari Venezia
Giorgia Fortuna, Partner, MACHINE LEARNING REPLY
Elisabetta Trevisan, Practice Director Analytics Consulting, HORSA INSIGHT
Chiara Masiero, Senior Data Scientist, STATWOLF
David Dandolo, Data Scientist, STATWOLF
Luciano Balzarini, Managing Director, HORSA FLOW
Luca Pajola, CTO & AI Engineer Spritz Matter, Spin-off Università di Padova
Carlo Rossi Chauvenet, Chief Legal Officer, DATA VALLEY CONSULTING & Managing Parter, CRCLEX
Marco Magnabosco, Research & Development Manager, SANMARCO INFORMATICA Spa
Iscrizioni e modalità di pagamento:
Scrivere a stefano.biazzo@unipd.it, allegando il Curriculum Vitae e il modulo di iscrizione.
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Corso per l'apprendimento permanente
Durata: 88 ore (una giornata ogni due settimane)
Periodo di svolgimento: 13/11/2026 – 14/5/2027
Presso: Complesso Universitario di Viale Margherita, 87 – Vicenza
Date lezioni (orario 9–18): vedere la scheda informativa
Contributo di iscrizione: 2.900,00 euro (esente IVA)
Responsabile Scientifico: Stefano Biazzo
Coordinatrice didattica: Federica Lago
Obiettivi:
Il percorso formativo ha l’obiettivo di fornire ai/alle partecipanti le competenze necessarie per:
- Comprendere i principi fondamentali dell’intelligenza artificiale (AI) e del machine learning
- Dialogare in modo efficace e consapevole con gli specialisti dell’AI
- Identificare le opportunità di applicazione dell’AI nei diversi processi aziendali (ad es. marketing predittivo, ottimizzazione della supply chain, manutenzione predittiva, analisi dei dati clienti, automazione dei processi, selezione e gestione del personale, miglioramento della qualità, ecc.)
- Valutare criticamente le soluzioni tecnologiche proposte dal mercato
- Gestire progetti di applicazione dell’intelligenza artificiale in azienda.
Destinatari:
Questo corso è pensato per tutte le persone che desiderano comprendere a fondo le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale. È adatto a specialiste e specialisti di funzione (marketing, ricerca e sviluppo, qualità, risorse umane, sistemi informativi, ecc.), manager, consulenti e professioniste/i, indipendentemente dal ruolo o dal livello di esperienza, interessati ad applicare concretamente l’AI nelle imprese industriali e nel mondo dei servizi.
Il corso non richiede competenze tecniche pregresse in ambito informatico o di programmazione, ma si concentra sugli aspetti strategici, organizzativi e applicativi dell’AI nel contesto aziendale.
Programma:
MODULO 1: Capire l’Intelligenza Artificiale: fondamenti e miti (8 ore)
Questo modulo introduttivo fornisce una visione chiara e accessibile dell’intelligenza artificiale e delle sue declinazioni (Machine Learning, Deep Learning, Generative AI). I partecipanti esploreranno i principi di base dell’apprendimento dai dati, affronteranno i principali luoghi comuni da superare e rifletteranno sulle implicazioni etiche e sociali legate all’adozione dell’AI.
MODULO 2: Intelligenza Artificiale per i dati strutturati: previsioni, analisi e diagnostica (16 ore)
Il modulo introduce le principali tecniche di intelligenza artificiale applicate ai dati strutturati (tabulari), come quelli comunemente utilizzati in ambito gestionale, produttivo e commerciale. Verranno presentate in modo chiaro e graduale le diverse tipologie di problemi affrontabili con il machine learning – dalla previsione di valori alla classificazione di comportamenti, fino all’identificazione automatica di anomalie – insieme agli approcci e agli strumenti più efficaci per ciascuno di essi.
Attraverso esempi applicativi concreti (es. manutenzione predittiva, soft sensing, diagnostica avanzata), le/i partecipanti acquisiranno una prima capacità di lettura critica delle tecnologie e saranno invitati a riflettere su possibili ambiti di applicazione nella propria realtà aziendale. La seconda giornata sarà infatti dedicata all’analisi guidata dei casi proposti dai partecipanti, arricchita dalla presentazione di casi studio reali in contesti diversi.
MODULO 3: Il territorio del linguaggio: analisi testuale e Intelligenza Artificiale Generativa (16 ore)
Il modulo approfondisce il potenziale dell’intelligenza artificiale applicata al linguaggio, combinando tecniche di analisi testuale e approcci avanzati di AI generativa. Verranno introdotti i fondamenti del text mining, del sentiment analysis e dell’emotional analysis, illustrando come queste tecnologie permettano di estrarre insight strategici dai dati linguistici.
Le/i partecipanti esploreranno poi le logiche dell’AI generativa e del prompt engineering, per comprendere come progettare interazioni efficaci con i modelli linguistici. Il percorso si completa con l’analisi di un caso aziendale dedicato allo sviluppo di un chatbot intelligente, affrontando aspetti progettuali, implementativi e applicativi attraverso una demo tecnica e una discussione guidata.
MODULO 4: Costruire una roadmap per l’AI generativa in azienda (8 ore)
Questo modulo interattivo è progettato per guidare le/i partecipanti nella comprensione dei casi d’uso dell’IA nel business e nell'apprendimento di un metodo strutturato per identificare e sviluppare progetti specifici fondati sull'Intelligenza Artificiale Generativa all'interno delle proprie organizzazioni. Attraverso sessioni teoriche ed esercitazioni pratiche, i partecipanti acquisiranno competenze nell'analisi delle esigenze aziendali, nella valutazione delle opportunità offerte dall'IA generativa e nella pianificazione strategica di una roadmap per l'adozione progressiva di queste tecnologie.
MODULO 5: Il territorio delle immagini: come l’Intelligenza Artificiale vede il mondo (8 ore)
In questo modulo scopriremo come l’intelligenza artificiale può interpretare e analizzare le immagini per prendere decisioni, automatizzare processi e collaborare con gli esseri umani. Partendo da una panoramica sulla visione artificiale, esploreremo le tecnologie che permettono alle macchine di “vedere”, riconoscere oggetti, capire ambienti e interagire nello spazio.
Attraverso esempi pratici e applicazioni reali, verranno illustrate le potenzialità della computer vision in ambito industriale, dalla qualità visiva al supporto alla robotica collaborativa.
MODULO 6: Data Governance: rischi, regole e responsabilità nell’uso dei dati (8 ore
Il crescente utilizzo dei dati come leva strategica richiede una solida comprensione del quadro normativo che ne regola la raccolta, il trattamento, la condivisione e la valorizzazione. Questo modulo fornisce una panoramica approfondita e operativa degli aspetti legali legati alla data governance, con particolare attenzione alla conformità rispetto al GDPR, al Data Governance Act e alle principali normative europee.Si analizzeranno i rischi connessi alla gestione dei dati personali e non personali, le implicazioni legali delle attività di profilazione e comunicazione digitale, le regole per la condivisione sicura delle informazioni con terze parti e le condizioni che rendono legittimo il trattamento e la monetizzazione dei dati, e l'utilizzo dei dati per il training di sistemi di AI. L’obiettivo è fornire ai partecipanti gli strumenti per valutare in modo consapevole la liceità e la sostenibilità giuridica dei progetti data-driven in azienda.
MODULO 7: AI in azione: lezioni dal campo con HORSA, REPLY, STATWOLF, SANMARCO INFORMATICA, FISCHER Consulting & H-FARM AI (16 ore)
Questo modulo offre una panoramica sulle applicazioni concrete dell'Intelligenza Artificiale in ambito aziendale, presentate da leader del settore.HORSA INSIGHT e SANMARCO INFORMATICA illustreranno la propria metodologia di intervento, condividendo casi di successo e insuccesso nell'implementazione di algoritmi di Machine Learning, analizzando processi, risultati e lezioni apprese. REPLY proporrà un inquadramento operativo su come le aziende possono identificare use case ad alto impatto e affrontare con metodo i progetti di AI. Attraverso esempi concreti in diversi settori (Energy, Manufacturing, Finance, Media), verranno analizzate le fasi progettuali più critiche, l’evoluzione legata all’introduzione della Generative AI e i principali indicatori per valutare l’efficacia delle soluzioni implementate.Si parlerà inoltre di Intelligent Process Automation (IPA) con HORSA FLOW. IPA rappresenta l'evoluzione dell'automazione tradizionale attraverso l'integrazione di tecnologie avanzate come l’ICR (Intelligent Character Recognition), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la Robotic Process Automation (RPA). Questa combinazione consente alle organizzazioni di automatizzare processi aziendali complessi, migliorando l'efficienza operativa e riducendo i rischi.Con STATWOLF, esploreremo l'utilizzo di una piattaforma di data science end-to-end progettata per semplificare il percorso dei dati aziendali. Attraverso casi pratici, analizzeremo come integrare diverse sorgenti di dati, eseguire analisi avanzate e implementare e monitorare nel tempo algoritmi di machine learning per migliorare le performance aziendali. Inoltre, approfondiremo l'automazione dei workflow, la creazione di dashboard interattive per una visualizzazione efficace dei dati.FISCHER Consulting & H-FARM AI illustreranno il framework di intervento denominato LeanAI.
MODULO 8: AI-Driven Business: l’impatto dell’intelligenza artificiale nei modelli di business e il problema della cybersecurity (8 ore)
L’intelligenza artificiale rappresenta una leva fondamentale di trasformazione aziendale, capace di ridefinire prodotti, servizi e relazioni con i clienti, abilitando nuovi modelli di creazione e cattura del valore. Il modulo esplora queste opportunità strategiche mettendole in diretta relazione con le sfide della sicurezza informatica: l'evoluzione dei modelli di business richiede infatti una nuova consapevolezza nella gestione del rischio cyber. Attraverso l'analisi di casi studio e scenari operativi, i partecipanti apprenderanno come bilanciare l'innovazione competitiva con le necessarie strategie di difesa e protezione degli asset aziendali.
Docenti:
Stefano Biazzo, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali, Università di Padova
Luigi Salmaso, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali (DTG), Università di Padova
Stefano Schiavo, Founder & CEO, Sharazad
Gian Antonio Susto, Dipartimento di Ingegneria dell’informazione, Università di Padova
Marta Disegna, Dipartimento di Tecnica e gestione dei sistemi industriali (DTG), Università di Padova
Carlo Bagnoli, Dipartimento di Management, Università Ca’ Foscari Venezia
Giorgia Fortuna, Partner, MACHINE LEARNING REPLY
Elisabetta Trevisan, Practice Director Analytics Consulting, HORSA INSIGHT
Chiara Masiero, Senior Data Scientist, STATWOLF
David Dandolo, Data Scientist, STATWOLF
Luciano Balzarini, Managing Director, HORSA FLOW
Luca Pajola, CTO & AI Engineer Spritz Matter, Spin-off Università di Padova
Carlo Rossi Chauvenet, Chief Legal Officer, DATA VALLEY CONSULTING & Managing Parter, CRCLEX
Marco Magnabosco, Research & Development Manager, SANMARCO INFORMATICA Spa
Iscrizioni e modalità di pagamento:
Scrivere a stefano.biazzo@unipd.it, allegando il Curriculum Vitae e il modulo di iscrizione.
Le istruzioni per il pagamento della quota di iscrizione saranno comunicate al momento della conferma dell'attivazione del corso.
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Durata: 88 ore (una giornata ogni due settimane)
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Presso: Complesso Universitario di Viale Margherita, 87 – Vicenza
Date lezioni (orario 9–18): vedere la scheda informativa
Contributo di iscrizione: 2.900,00 euro (esente IVA)
Responsabile Scientifico: Stefano Biazzo
Coordinatrice didattica: Federica Lago
Obiettivi:
Il percorso formativo ha l’obiettivo di fornire ai/alle partecipanti le competenze necessarie per:
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MODULO 1: Capire l’Intelligenza Artificiale: fondamenti e miti (8 ore)
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In questo modulo scopriremo come l’intelligenza artificiale può interpretare e analizzare le immagini per prendere decisioni, automatizzare processi e collaborare con gli esseri umani. Partendo da una panoramica sulla visione artificiale, esploreremo le tecnologie che permettono alle macchine di “vedere”, riconoscere oggetti, capire ambienti e interagire nello spazio.
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Carlo Rossi Chauvenet, Chief Legal Officer, DATA VALLEY CONSULTING & Managing Parter, CRCLEX
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