Key Benefits (Bullet points sintetici):
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Progettazione & Architetture Reali: Dalla teoria degli LLM al deployment pratico: implementazione di sistemi multi-agente, function calling, automazioni con API/webhooks (n8n/Make) e sviluppo agentico (Claude Code/Cursor).
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Attestazione di Valore Legale: Rilascio di Attestato Formale con Firma Digitale Qualificata conforme al Regolamento eIDAS e all’Art. 4 dell’AI Act.
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Approccio Pragmatico & Orientato al Business: Ogni modulo affronta casi d’uso concreti con condivisione schermo, simulazioni di pipeline reali e calcolo del ROI/costi di computazione.
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Box Dati / Sessione:
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Formato: 12 ore di formazione live interattiva (6 sessioni serali da 2 ore)
Piattaforma: Diretta Online (con registrazione e materiali disponibili). -
Docenza: A cura di Claudio Massimo Onorato (AI Strategist & Innovation Manager MIMIT)
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Perché Questo Corso?
Il salto di qualità: oltre la semplice interfaccia di chat L’adozione superficiale dell’AI non basta più. Questo percorso è stato progettato per colmare il divario tecnico-applicativo tra chi usa l’AI come mero strumento di produttività individuale e chi deve progettare, orchestrare e integrare architetture intelligenti all’interno di processi aziendali complessi.
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Dalla Curiosità al Metodo Professionale: Comprendi l’architettura logica di modelli come ChatGPT, Claude e Gemini, riducendo allucinazioni, errori di contesto e rischi per la sicurezza aziendale.
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Conformità e AI Literacy (Art. 4 AI Act): L’Unione Europea richiede alle organizzazioni di garantire l’alfabetizzazione del personale che impiega sistemi di AI[cite: 1]. Questo corso fornisce la base formale e sostanziale per assolvere a tale obbligo.
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Applicazione Strategica: Un percorso curato da chi opera quotidianamente nell’innovazione d’impresa e nella consulenza di direzione, garantendo un ponte concreto tra tecnologia e mercato.
A Chi si Rivolge
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Consulenti e Innovation Manager che devono strutturare soluzioni AI e consigliare i vertici aziendali su investimenti, infrastrutture e governance.
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Manager, Product Owner e Imprenditori che vogliono comprendere le architetture (RAG, agenti, cloud vs on-premise) per guidare team tecnici e ottimizzare i costi.
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Professionisti e Tecnici che vogliono passare dal prompting base all’orchestrazione tramite API, piattaforme di automazione e coding agentico.
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Chi ha completato il Corso Fondamentale e desidera padroneggiare la componente architetturale e applicativa avanzata.
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Guidati dall’esperienza sul campo: Claudio Massimo Onorato
AI Strategist | Innovation Manager MIMIT | Esperto Registrato presso le Istituzioni UE
Co-fondatore di UMAIX, piattaforma e framework operativo per l’integrazione di sistemi agentici complessi e phygital retail. Esperto certificato NVIDIA e AWS, membro del Comitato Scientifico Internazionale e Giurato per The Maple Awards (Cod. TMA-SC-2026-0048) ed esperto indipendente registrato presso la Commissione Europea (Funding & Tenders Portal, ID: EX2026D1462327).
Autore di studi accademici sui sistemi autonomi multi-agente indicizzati su SSRN e Crossref, unisce la frontiera della ricerca scientifica a metodologie pragmatiche di implementazione dell’Intelligenza Artificiale Generativa per board, dirigenti d’azienda e professionisti.
Specializzato nell’integrazione di LLM, flussi multi-agente e automazione avanzata dei processi aziendali, affianca PMI, corporate e professionisti nella trasformazione digitale e nella conformità alla nuova governance europea dell’AI.
Insegna regolarmente tematiche di AI Generativa, Digital Transformation e Management per prestigiosi enti e primarie agenzie per il lavoro (tra cui Formaper, IFOA, Microcredito Nazionale, Adecco, Randstad), unendo un rigore metodologico internazionale a una didattica estremamente concreta e orientata al business.
Accreditamenti e Incarichi di Rilievo:
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Esperto Riconosciuto Istituzioni UE: Iscritto al portale ufficiale EU Funding & Tenders della Commissione Europea (Ref. EX2026D1462327).
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Comitato Scientifico Internazionale: Membro del Comitato Scientifico e Giurato Internazionale per i The Maple Awards (AI & Robotics) e docente per le relative Masterclass ufficiali (Ref. TMA-SC-2026-0048).
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Innovation Manager Accreditato: Iscritto all’albo degli esperti in innovazione del Ministero delle Imprese e del Made in Italy (MIMIT).
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Certificazioni & Affiliazioni: Esperto certificato NVIDIA Generative AI & LLMs, affiliato ad AIxIA (Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale) ed EurAI (European Association for AI).
Ricerca Scientifica & Pubblicazioni
L’attività didattica e di consulenza direzionale si fonda sul presidio costante della ricerca scientifica internazionale nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale, delle architetture multi-agente e dell’automazione dei processi:
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Onorato, C. M. (2026) – UMAIX™: A Multi-Agent Operating System for Human-Centric Phygital Retail.
SSRN Electronic Journal, Settembre 2026.
DOI: 10.2139/ssrn.7458078 | SSRN Abstract: 7458078.
(Paper scientifico dedicato alla progettazione di un sistema operativo multi-agente per l’integrazione phygital nel retail, combinando orchestrazione autonoma e centralità del fattore umano).
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Onorato, C. M. (2026) – Autonomous Multi-Agent Systems for Global Market Expansion: An LLM-Based Framework for Scaling Strategic Internationalization in Small and Medium Enterprises.
SSRN Electronic Journal, Luglio 2026.
DOI: 10.2139/ssrn.6964978 | SSRN Abstract: 6964978.
(Framework computazionale basato su Large Language Model e agenti autonomi per scalare la presenza strategica delle PMI sui mercati internazionali).
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Partner
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Funzionamento e anatomia degli LLM: Struttura dei modelli linguistici, meccanismi di attenzione, ruoli di encoder, decoder ed encoder-decoder (perché Claude e GPT differiscono da BERT).
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Matrice decisionale tecnica: Differenza concreta tra pre-training, fine-tuning, architetture RAG (Retrieval-Augmented Generation) e in-context learning: quando applicarli, limiti e trade-off.
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Valutazione di fattibilità e budget: Modelli pre-addestrati di mercato vs modelli custom verticali; costi reali di calcolo (compute), requisiti dei dati e stima del ROI.
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Al termine, saprai: Scegliere consapevolmente tra fine-tuning, RAG e in-context learning per un caso aziendale concreto, stimando costi infrastrutturali, tempi e benefici operativi.
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Analisi visiva e document intelligence: Riconoscimento immagini, parsing ed estrazione strutturata di dati (JSON, tabelle) da scansioni, grafici e documenti PDF complessi.
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Generazione controllata di immagini: Controllo geometrico e posale con ControlNet, tecniche di in-painting, out-painting, coerenza di personaggi e ambienti su scene multi-soggetto.
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Media sintetici e video: Image-to-image, image-to-video e animazione con strumenti avanzati (Flux, Stable Diffusion 3.5, Recraft, Ideogram).
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Scelta architetturale: Criteri per scegliere tra suite SaaS commerciali e pipeline grafiche proprietarie/self-hosted.
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Al termine, saprai: Progettare una pipeline di analisi visiva, intelligenza documentale e generazione coerente di asset, scegliendo la soluzione più adatta tra cloud commerciale e open-source.
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Evoluzione agentica: Dagli assistenti conversazionali agli agenti esecutivi autonomi capaci di operare su task complessi a più fasi.
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Pattern architetturali: Confronto tra sistemi single-agent e multi-agent, ruoli specializzati, coordinamento dinamico e routing dei compiti.
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Tool use e function calling: Abilitare i modelli a eseguire query su database, interrogare gestionali/CRM e invocare API esterne.
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Memoria, planning e Human-in-the-loop: Memoria a breve/lungo termine, retrieval contestuale, pianificazione autonoma e supervisione umana per prevenire fallimenti critici.
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Al termine, saprai: Progettare un’architettura multi-agente funzionante con function calling e tool use, integrando memoria persistente, fallbacks e validazione umana.
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Sviluppo agentico con Claude Code e Cursor: Differenze rispetto alle normali chat AI: contesto esteso di progetto, accesso al file system, esecuzione da terminale (CLI) e integrazione Git.
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Generazione, review e debug: Sviluppo di script e microservizi aziendali guidati dall’AI, correzione errori, test e refactoring anche per figure non prettamente tecniche.
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AI per Data Analysis & Business Intelligence: Utilizzo dell’AI con Python e librerie chiave (Pandas, NumPy) per interrogare dataset aziendali, individuare pattern e produrre grafici.
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Forecasting e modelli predittivi: Tecniche di previsione serie storiche (vendite, domanda, trend) assistite da modelli generativi e di machine learning.
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Al termine, saprai: Sviluppare script operativi con Claude Code per elaborare dataset complessi, estrarre metriche di business intelligence e impostare modelli di forecasting predittivo.
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Interazione con le API di frontiera: Architettura delle API di OpenAI, Anthropic e Google (gestione token, autenticazione, rate limit, chiamate sincrone, streaming e batch).
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Orchestrazione low-code/no-code: Connettere i modelli di intelligenza artificiale a piattaforme come Make, n8n e Zapier tramite webhook per automatizzare flussi di lavoro.
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Nuove frontiere di visibilità (AEO e LLMO): Come ottimizzare i contenuti per i motori di risposta AI (Answer Engine Optimization e Large Language Model Optimization) oltre la SEO tradizionale.
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Lead generation & nurturing automatizzato: Tecniche di scraping etico nel rispetto della compliance e flussi intelligenti di arricchimento dati e qualificazione lead.
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Al termine, saprai: Integrare modelli via API in workflow automatizzati (Make/n8n) per scalare processi di marketing, scraping controllato, ottimizzazione per motori AI (LLMO) e nurturing clienti.
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Server VPS vs Cloud proprietario: Perché e quando allestire un’infrastruttura dedicata (controllo completo del dato aziendale, riservatezza industriale e abbattimento costi per elevati volumi).
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Setup pratico e inferenza in locale: Configurazione di un’istanza dedicata (GPU/VPS) per l’esecuzione di modelli open-weight (Ollama, vLLM, Hugging Face).
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Data protection e perimetro di sicurezza: Politiche di isolamento dei dati sensibili, classificazione delle informazioni da non inviare a provider terzi e tutela della proprietà intellettuale (IP).
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Audit e compliance con l’AI Act europeo: Tracciabilità, trasparenza degli algoritmi, gestione del rischio e conformità con gli obblighi normativi vigenti per le aziende.
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Al termine, saprai: Valutare e predisporre un’architettura di deployment su server dedicato (VPS/on-premise) o cloud pubblico, bilanciando sicurezza, governance legale dei dati e sostenibilità economica.
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Titolo Rilasciato: Attestato Formale con Firma Digitale Qualificata conforme al Regolamento eIDAS e all’Art. 4 dell’AI Act
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Perché ha pieno valore legale ed esecutivo:
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Firma Digitale Qualificata (QES): Ha il massimo livello di sicurezza probatoria e piena validità giuridica in tutti i paesi membri dell’Unione Europea ai sensi del Regolamento eIDAS (Regolamento UE n. 910/2014).
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Conformità all’Art. 4 dell’AI Act: Attesta formalmente le competenze di base (AI Literacy) richieste obbligatoriamente alle organizzazioni europee per il proprio personale.
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Verificabilità Immediata: L’attestato è marcato temporalmente e può essere archiviato nel fascicolo formativo aziendale o allegato al proprio curriculum per gare, bandi o audit di conformità.
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Modalità Didattica e Calendario
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Formula: 4 sessioni serali in diretta streaming da 2 ore ciascuna (totale 8 ore).
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Interattività: Sessioni dal vivo con sessione Q&A dedicata e analisi di casi reali d’uso.
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Materiali Inclusi: Slide didattiche complete, cheat sheet di prompt engineering, guide ai framework normativi e accesso alle registrazioni per 30 giorni. Iscrizione al canale telegram.
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Date e Orari Prossima Edizione:
Le date e gli orari verranno concordati con i corsisti.
FAQ (Domande Frequenti)
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Devo saper programmare?
No, il corso è progettato specificamente per profili di business, manager, docenti e consulenti. Nessun codice o formula matematica complessa.
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Cosa succede se perdo una diretta?
Tutte le lezioni sono programmate con i corsisti.
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L’attestato è valido per la conformità aziendale?
Sì. Essendo munito di Firma Digitale Qualificata eIDAS e strutturato sui requisiti dell’Art. 4 dell’AI Act, costituisce prova documentale formale di formazione e alfabetizzazione in materia di AI.