Corso sulla creazione di chatbot personalizzati

Durata
6 ore


Descrizione

Dopo il corso sull’introduzione all’AI e quello sul prompt engineering, il livello successivo è costituito da un corso avanzato, pratico, per imparare a progettare e sviluppare chatbot personalizzati. Durante le sei ore del workshop, vedremo come definire obiettivi, target e tone of voice, raccogliere e preparare i dati, configurare il bot e analizzare le sue performance.


Obiettivi

  • Acquisire le competenze fondamentali per la creazione di chatbot personalizzati.
  • Sviluppare una knowledge base efficace per rispondere alle esigenze degli utenti.
  • Configurare e testare il chatbot per massimizzare l’efficacia delle interazioni.
  • Pubblicare e ottimizzare il chatbot per utilizzi pubblici o privati.

Destinatari

Professionisti, imprenditori e consulenti che desiderano integrare chatbot personalizzati nella loro strategia di comunicazione o servizio clienti.


Struttura del Corso

  1. Introduzione alla creazione di chatbot (30 min)
    • Cosa sono i chatbot e come funzionano.
    • Panoramica sugli strumenti disponibili (Chatbase, You.com, Zapier).
  2. Definizione del progetto (30 min)
    • Definizione dell’obiettivo del chatbot.
    • Identificazione del target di riferimento.
    • Impostazione del tone of voice.
  3. Preparazione della Knowledge Base (2 ore)
    • Raccolta e standardizzazione dei documenti (es. FAQ, manuali, dati aziendali).
    • Anonimizzazione e organizzazione dei dati.
    • Creazione di domande trigger.
  4. Configurazione del Chatbot (1 ora)
    • Personalizzazione delle istruzioni e dell’aspetto del chatbot.
    • Caricamento della knowledge base.
    • Settaggio delle interazioni (es. caricamento documenti, navigazione).
  5. Testing e Ottimizzazione (1 ora)
    • Esecuzione di test interni.
    • Ottimizzazione del chatbot in base ai feedback.
  6. Pubblicazione e Analisi (1 ora)
    • Scelta del canale di pubblicazione (privato o pubblico).
    • Monitoraggio delle performance attraverso gli analytics.
    • Esportazione delle conversazioni per analisi successive.

Materiali Forniti

  • Slide del corso.

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Nuovo workshop di team building sul prompt engineering

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Da anni tengo corsi aziendali e da tre anni sul tema dell’intelligenza artificiale generativa (sì, prima dell’esplosione di ChatGPT!). I corsi di scenario e i workshop sul prompt engineering e sull’uso di tool specifici per presentazioni, analisi documentali, sbobinature e altro riscuotono molto successo. Perché proporre qualcosa di diverso, quindi? Proprio per capitalizzare ulteriormente quell’entusiasmo, mettendo insieme formazione sull’AI generativa e team bulding, acquisizione di nuove competenze e condivisione, esercitazioni e piacere di lavorare insieme. Per questo – insieme a Cristina Gambalonga,  pedagogista con ampia esperienza (soprattutto nel mondo aziendale e nell’università), language coach e formatrice – ho ideato un nuovo corso che punta soprattutto sul linguaggio.

La nuova skill ibrida e l’importanza del linguaggio

Per me il prompt engineering è una nuova skill ibrida: sia hard che soft. Da una parte occorre imparare a usare uno strumento, come un tempo erano Office o un gestionale; d’altra parte invece occorre interfacciarsi con i vari chatbot con buone capacità comunicative, un tempo utili per comunicare (solo) con gli umani.

I modelli di intelligenza artificiale si fondano su avanzati modelli linguistici (si parla infatti di LLM = modelli di linguaggio di grandi dimensioni): la padronanza di questi strumenti non comporta solo una competenza tecnica, ma implica anche un’evoluzione delle nostre capacità comunicative, simile a quella necessaria per un’efficace interazione tra colleghi e team.

Il nostro progetto di team building offre l’opportunità di riflettere su questa doppia necessità, creando un ambiente formativo dove l’uso strategico dell’intelligenza artificiale procede di pari passo con il rafforzamento delle dinamiche comunicative interne. Il nostro obiettivo principale è quindi migliorare le competenze comunicative dei partecipanti, rendendo ogni interazione più efficace, sia tra “umani”, sia con gli strumenti AI che utilizziamo. Attraverso attività personalizzate, miriamo anche a trasformare i partecipanti da semplici utenti a protagonisti attivi nello sviluppo e nell’applicazione pratica di queste tecnologie, stimolando la creatività e l’attitudine a una continua innovazione.

 Obiettivi generali

  1. Introdurre l’utilizzo pratico degli strumenti di AI per risolvere problemi aziendali concreti.
  2. Conoscere e perfezionale la tecnica del Prompt Engineering per interagire in maniera ottimale con gli strumenti di AI.
  3. Migliorare la comunicazione e la collaborazione all’interno di team e/o interdipartimentale.
  4. Stimolare una creatività finalizzata – e in collaborazione con l’AI -, ad esempio allo sviluppo di nuove strategie di marketing, il miglioramento dei processi comunicativi e organizzativi interni, l’ottimizzazione dell’interazione con i clienti, ecc.

Obiettivo specifico

Promuovere la creatività e la collaborazione tra i membri del team attraverso un contest di prompt engineering. I partecipanti svilupperanno e testeranno prompt per applicazioni di intelligenza artificiale per migliorare processi aziendali.

 Need Analysis

Per garantire il successo del team building, è essenziale comprendere esattamente chi parteciperà, quali sono gli obiettivi specifici dell’azienda e su quali temi/problemi aziendali focalizzare l’attività. La need analysis servirà per:

  • indentificare i partecipanti e il contesto: aiuterà a definire se l’attività coinvolgerà specifici team, dipartimenti interi o diverse divisioni aziendali; permetterà di conoscere i ruoli dei partecipanti, al fine di personalizzare le sessioni in modo efficace.
  • definire gli obiettivi aziendali: servirà a concordare con l’azienda gli obiettivi principali del team building.
  • selezionare l’attività strategica: permetterà di scegliere un focus per il team building (ad esempio lo sviluppo di una campagna di marketing innovativa o la creazione di soluzioni per migliorare la comunicazione interna, ecc.).

Metodologia della Need Analysis: Per raccogliere queste informazioni in modo efficace, proponiamo di implementare un questionario online pre-evento. Questo strumento permetterà di:

  • valutare il livello di conoscenza dell’AI e a determinare il livello attuale di familiarità con gli strumenti di AI tra i partecipanti.
  • identificare aspettative e obiettivi specifici, raccogliendo feedback diretti sui bisogni e le aspettative dei partecipanti riguardo al team building.
  • utilizzare i dati raccolti per personalizzare il contenuto del workshop, assicurando che sia rilevante e ingaggiante per tutti i partecipanti.

Durata

Una giornata e mezza

Benefici Attesi

  • A breve termine
  1. Sviluppare competenze analitiche, di problem solving e creatività.
  2. Migliorare la comunicazione interna e collaborazione tra i team e la flessibilità di ruolo.
  1. Familiarizzazione con l’uso pratico delle tecnologie AI ai fini di implementare soluzioni basate sull’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale nella comunicazione interna, nel marketing, nell’amministrazione, ecc.
  • A Lungo Termine
  1. Stabilire una cultura aziendale più innovativa e orientata alla tecnologia
  2. Migliorare i canali di comunicazione aziendale e aumentare l’efficienza operativa, con l’ausilio dell’AI.
  3. Ridurre significativamente i tempi dedicati a task ruotinari e ripetitivi.

Parametri per misurare l’efficacia dell’iniziativa

  1. Miglioramento della comunicazione fra colleghi e nei team di lavoro
  2. Livelli più alti di collaborazione tra i team e i dipartimenti
  3. Maggiore adozione di strumenti di intelligenza artificiale e più facilità di utilizzo degli stessi.
  4. Quantità di tempo risparmiata per svolgere mansioni e compiti ruotinari e ripetitivi.

Struttura dell’Evento

Giorno 1

  • Mattino
  • 8:30 – 9:00 | Registrazione e Accoglienza
    • Benvenuto con caffè e distribuzione di materiali informativi e formativi.
  • 9:00 – 9.30 | Introduzione all’AI e al Prompt Engineering
    • Alcune importanti coordinate di riferimento
  • 30.12.15 | Workshop sul Prompt Engineering
    • I fondamenti del prompt engineering, con analisi di esempi pratici e casi d’uso.
    • Comprende una pausa caffè
  • 15 – 13.00 | Formazione dei Team
    • Formazione delle squadre con un’attenzione particolare ai ruoli e le appartenenze (di dipartimento) dei membri che li compongono

13:00 – 14:00 | Pranzo e Networking

  • Pomeriggio

    • 14:00 – 15:00 | Brainstorming
  • Individuazione di problemi, situazioni complesse e scenari nella realtà lavorativa dei partecipanti che possono necessitare o beneficiare dell’uso di strumenti di AI e, quindi, dello sviluppo di prompt. Selezione dell’obiettivo/degli obiettivi da raggiungere attraverso l’utilizzo dell’AI.
    • 15:00 – 16:00 | Individuazione degli Strumenti di AI e Sviluppo dei Prompts
  • In team, selezione degli strumenti di AI da utilizzare in relazione all’obiettivo/agli obiettivi individuati da ciascuna squadra; ideazione e scrittura di prompt, con riflessione sui criteri utilizzati
    • 16:00 – 16:15 | Pausa caffè
    • 16:15 – 17:30 | Test e Ottimizzazione dei Prompt
      • Test dei prompt con strumenti AI e sessione di ottimizzazione.
    • 17:30 – 18:00 | Chiusura della prima giornata

Giorno 2

    • 8:30 – 9:30 | Ripresa del lavoro in team
      • Ripresa del lavoro delle squadre con la selezione dei prompts da presentare in gara, anche con l’utilizzo del role playing.
    • 9:30 – 10:00 | Sessione di Q & A al termine dei lavori di gruppo
      • Condivisione in plenaria di dubbi e domande emersi durante i lavori in team
    • 10:00 – 10:15 | pausa caffè
    • 10:15 – 11:45 | Presentazione Finale e Votazione
      • Presentazione dei prompt ottimizzati e votazione (voto dei giudici/formatori e voto fra squadre) del prompt più efficace e innovativo.
    • 11:45 – 12:00 | Chiusura e Premiazione
      • Annuncio del team vincitore e premiazione (con bottiglia di vino, cena stellata, ecc.)
      • Attestato di “Prompt Engineer” per tutti i partecipanti
    • 12.00 – 12:30 | Approfondimento e Sessione di Feedback
      • Riflessioni finali.
      • Sessione di feedback collettivo con discussione su come implementare le idee migliori.
    • 12:30 – 13:00 | Conclusione
      • Ringraziamenti finali e chiusura del workshop.

A conclusione del Team Building

Dopo il termine dei lavori, ci impegneremo a fornire un report dettagliato delle attività, delle idee generate e delle strategie di implementazione consigliate durante l’evento.

Follow-up (opzionale)

A distanza di un mese dalla conclusione del TB, offriamo ad ogni team coinvolto la possibilità di fare un workshop di 3 ore per verificare e valutare:

  1. l’impatto in ambito lavorativo dell’utilizzo degli strumenti di AI e delle tecniche di prompt engineering acquisite durante la formazione;
  2. lo stato di implementazione delle idee sviluppate durante il TB – e con quali esiti -.

Materiali a supporto

  • ChatGPT, come stai? Il prompt engineering come nuova skill ibrida. Gianluigi Bonanomi,  Ledizioni, 2024
  • Dispense

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Workshop “Studiare con l’intelligenza artificiale”

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Workshop “Studiare con l’intelligenza artificiale”

Dalla fine del 2022 non si fa altro che parlare di ChatGPT: delle sue incredibili potenzialità, ma anche delle sue magagne. Tra le altre, le allucinazioni: il modello di linguaggio di OpenAI vede e scrive cose che non esistono. Nel mio ruolo di docente, ho fin da subito messo in chiaro le cose con i miei studenti: non si può pensare, nell’era dell’AI, di studiare senza usare questi strumenti ma, al tempo stesso, occorre essere molto attenti a quali strumenti si scelgono e come si usano. Per esempio, se si chiede alla versione a pagamento di Gemini (Gemini Advanced) di scrivere una bibliografia su un argomento, si rischia una situazione del genere:

Sono tutti titoli inventati!

Lo stesso può succedere con ChatGPT e, in alcuni casi, persino con Perplexity (che è un motore di ricerca!).

Per risolvere questo problema, Google ha deciso di sviluppare e far utilizzare gratis NotebookLM (prima noto come Project Tailwind): il tool integra l’intelligenza artificiale (Gemini) per parlare con i propri file (PDF, testi, link, ecc.), citando le fonti ed evitando di rispondere se non trova informazioni in esse. Per esempio, in questo caso ho caricato il mio libro sul prompt engineering e ho chiesto la ricetta della pizza con l’ananas (crimine contro l’umanità, tra parentesi):

Viceversa, se NotebookLM trova una risposta nella documentazione fornita, indica anche le fonti:

Il video di presentazione di NotebookLM

Il workshop sullo studio con l’AI

Il workshop, della durata di una giornata, ha le seguenti caratteristiche.

Obiettivi formativi

  • Comprendere il funzionamento di NotebookLM e i suoi vantaggi rispetto a LLM come ChatGPT
  • Esplorare le potenzialità di NotebookLM per lo studio
  • Saggiare usi pratici dello strumento

Scaletta

Il corso si articola in due moduli.

MODULO 1

  • Introduzione all’AI generativa
  • AI e studio
  • Panoramica degli strumenti disponibili
  • Introduzione a NotebookLM
  • Vantaggi di questo tool rispetto ai LLM come ChatGPT

MODULO 2

  • Accesso a NotebookLLM
  • NotebookLM e le fonti
  • NotebookLLM per lo studio: riassunti, domande e risposte, timeline, ecc.
  • Casi d’uso pratici di NotebookLM per lo studio
  • Q&A

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L’intelligenza artificiale per combattere il cyberbullismo: un nuovo progetto “peer to peer” di creazione di un chatbot

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Cyberbullismo, lo scenario: che cosa dicono i dati?

Quali sono le vittime tipiche del cyberbullismo? Sappiamo che il fenomeno coinvolge prevalentemente preadolescenti e adolescenti, per la precisione ragazze e ragazzi tra i 12 e i 15 anni di età. Uno studio ha rilevato che il 16,3% degli adolescenti di quella fascia ha confessato di essere stato vittima di cyberbullismo, con un ulteriore 40,6% che ha dichiarato di averlo sperimentato almeno una volta. Questi dati li ho presi dallo studio “Do Our Adolescents Know They Are Cyberbullying Victims?” Un altro studio ha evidenziato una prevalenza del 9,4% di vittime di cyberbullismo nella stessa fascia d’età, sottolineando quanto il fenomeno sia diffuso tra i più giovani (Bullying, Cyberbullying and the Overlap: What Does Age Have to Do with It?). Questi dati mettono in luce l’importanza di affrontare il problema del cyberbullismo tra gli adolescenti per prevenire effetti negativi significativi come ansia, depressione e pensieri suicidari (Suicidal Ideations and Behaviors in victims of cyberbullying).

L’idea di un nuovo progetto peer to peer con protagonisti i ragazzi

Con l’aumentare dell’uso di internet e dei social media in età sempre più precoce (The Use of Social Media in Children and Adolescents: Scoping Review on the Potential Risks), è fondamentale fornire ai ragazzi strumenti accessibili e familiari per affrontare questo problema. L’intelligenza artificiale e particolare i chatbot offrono un’opportunità unica per creare una risorsa interattiva e sempre disponibile per supportare i giovani nel riconoscere, prevenire e gestire situazioni di cyberbullismo. Si tratta di un progetto peer to peer (P2P) dove sono i ragazzi stessi a raccogliere il materiale per alimentare il chabot che sarà utilizzato dai loro pari per fare domande riguardo al cyberbullismo.

Gli obiettivi del progetto

  • Creare un chatbot basato su intelligenza artificiale specializzato sul tema del cyberbullismo.
  • Fornire informazioni accurate e aggiornate sul cyberbullismo a ragazzi tra i 10 e i 16 anni.
  • Offrire supporto immediato e consigli pratici per gestire situazioni di emergenza.
  • Promuovere la consapevolezza e la prevenzione del cyberbullismo tra i giovani.
  • Creare uno strumento facilmente accessibile e utilizzabile dai ragazzi.

Il laboratorio di creazione del dataset

Per garantire che il chatbot fornisca informazioni coerenti e affidabili, occorre creare un dataset basato su fonti autorevoli e istituzionali. Il laboratorio si articolerà nelle seguenti fasi:

Raccolta dati

Le informazioni sul fenomeno cyberbullismo e su come affrontarlo devono essere reperite da fonti autorevoli e verificate. Alcuni esempi:
Ministero dell’Istruzione
Polizia Postale
Telefono Azzurro
Generazioni Connesse
Associazione Di.Te.

Selezione e organizzazione delle informazioni

Ecco alcuni esempi di tematiche e informazioni da inserire nel dataset:
– Definizione del cyberbullismo
– Forme di cyberbullismo
– Conseguenze legali e psicologiche
– Strategie di prevenzione
– Consigli per le vittime
– Risorse di supporto

Creazione di domande e risposte

Sviluppo di un set di domande frequenti (FAQ) e relative risposte basate sulle informazioni raccolte.

Revisione e validazione

Il dataset sarà revisionato da esperti del settore per garantire accuratezza e appropriatezza per il target di età.

Addestramento del chatbot

Ecco le operazioni necessarie per dare tutte le informazioni raccolte in pasto a un’intelligenza artificiale.

1. Scelta della piattaforma
Utilizzeremo una piattaforma di sviluppo di chatbot basata su machine learning, come Dialogflow o altre.

2. Implementazione del dataset
Inserimento del dataset creato nella piattaforma scelta.

3. Addestramento del modello
Utilizzo di tecniche di Natural Language Processing (NLP) per migliorare la comprensione e la generazione del linguaggio naturale.

4. Test e ottimizzazione
Fase di test approfondita con un gruppo di ragazzi della fascia d’età target per perfezionare le risposte e l’interazione del chatbot.

5. Implementazione di funzionalità di sicurezza
Introduzione di filtri per riconoscere situazioni di emergenza e fornire contatti immediati con adulti o servizi di supporto.

Diffusione tra i coetanei

1. Sviluppo di un’interfaccia user-friendly
Creazione di una versione Web del chatbot con un design accattivante e facile da usare per i ragazzi.

2. Campagna di sensibilizzazione nelle scuole
Organizzazione di workshop e presentazioni nelle scuole per introdurre il chatbot e il suo utilizzo.

3. Collaborazione con influencer e creator
Partnership con giovani influencer per promuovere il chatbot sui social media più popolari tra i ragazzi.

4. Gamification
Implementazione di elementi di gioco nell’interazione con il chatbot per aumentare il coinvolgimento.

5. Feedback e miglioramento continuo
Creazione di un sistema di feedback in-app per raccogliere suggerimenti dagli utenti e migliorare costantemente il chatbot.

Questo progetto mira a sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale per creare uno strumento innovativo e efficace nella lotta contro il cyberbullismo, fornendo ai giovani un supporto accessibile, informativo e interattivo.

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Personal branding con l’AI: percorso formativo e di coaching

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui operano aziende e professionisti. L’impiego di strumenti basati sull’AI generativa è una frontiera cruciale per migliorare l’efficienza lavorativa e supportare la presa di decisioni (data driven), ma anche per il posizionamento (online e offline) e la creazione di contenuti (testuali, audio e video) in ottica content marketing.

Questo percorso, che si compone di due fasi (formazione + coaching), si propone di dotare i partecipanti delle competenze necessarie per integrare efficacemente l’AI nella promozione del proprio profilo professionale.

Target

– Imprenditori, professionisti e manager che desiderano migliorare il proprio personal branding.

– Aziende che vogliono formare i propri dipendenti su come utilizzare l’IA per il personal branding.

– Studenti e neolaureati interessati a entrare nel mondo del lavoro con un posizionamento forte.

Obiettivi

  • Fare una panoramica dell’intelligenza artificiale in vari ambito professionale.
  • Comprendere le specificità dei modelli di linguaggio (LLM) e le loro applicazioni.
  • Testare diverse piattaforme AI come ChatGPT, Gemini, Copilot, ecc.
  • Acquisire la nuova skill (ibrida): il prompt engineering.
  • Comprendere opportunità e limiti di queste tecnologie, padroneggiando le questioni etiche dell’uso degli LLM in ambito professionale.

Il percorso formativo (18 ore, 3 giornate da 6 ore)

  1. Introduzione all’Intelligenza Artificiale:

– Cos’è l’IA e come funziona

– Principali applicazioni dell’IA nel personal branding

– Utilizzo di chatbot e assistenti virtuali

– Analisi dei dati e insight per migliorare il branding personale

– Piattaforme di IA per la gestione dei social media

  1. Creazione di contenuti con l’IA:

– Generazione automatica di contenuti

– Ottimizzazione dei post sui social media

– Personalizzazione della comunicazione

  1. Workshop:

– Esercitazioni pratiche sull’uso degli strumenti di IA

– Creazione di un piano di personal branding assistito dall’IA

– Creazione di un proprio bot personalizzato

Affiancamento e coaching

Dopo il corso si prevede un percorso di affiancamento e guida di 6 mesi, con un incontro online settimanale (di 2 ore, online) per verificare la strategia di personal branding e l’uso degli strumenti AI. Data la velocità di aggiornamento del settore, il percorso consente di verificare gli update dei tool in uso e il test di nuovi strumenti.

Materiali

– Slide usate durante il corso

– Copia digitale del libro “ChatGPT, come stai? Il prompt engineering come nuova skill ibrida” (Ledizioni, 2024)

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L’intelligenza artificiale in classe: una giornata di formazione per insegnanti

L’intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui viviamo e lavoriamo, e la scuola non è da meno. Non deve essere vista come una minaccia per il lavoro degli insegnanti (sebbene molti studenti stiano usando strumenti come ChatGPT per fare i compiti), ma come un’opportunità per migliorare la didattica e la qualità dell’apprendimento degli studenti. Ne ho parlato in questo evento:

Questo corso fornirà ai docenti le conoscenze e gli strumenti per integrare l’IA nella loro didattica in modo efficace e sicuro.

OBIETTIVI
• Comprendere i principi di base dell’IA e il suo potenziale in classe.
• Imparare a utilizzare strumenti di IA come chatbot, sistemi di riconoscimento vocale e traduttori automatici per facilitare l’apprendimento degli studenti.
• Scoprire come l’IA può aiutare a personalizzare l’apprendimento e a valutare i progressi degli studenti.
• Conoscere i rischi associati all’utilizzo dell’IA in classe e imparare come affrontarli, garantendo la sicurezza e la privacy degli studenti.
• Esplorare casi di successo di scuole che hanno integrato con successo l’IA nella loro didattica.

IL CORSO
Il corso, della durata di 6 ore, diviso in 2 moduli, affronta i seguenti temi.

MODULO 1:
• Introduzione ai principi dell’IA e al suo utilizzo in classe.
• Uso degli strumenti di IA per facilitare l’apprendimento degli studenti.
• Personalizzazione dell’apprendimento e valutazione dei progressi con l’IA.
• Rischi associati all’utilizzo dell’IA in classe e come affrontarli.

MODULO 2
• Esempi di strumenti da usare in classe.
• Casi di successo di scuole che hanno integrato con successo l’IA nella loro didattica.

Progetti di formazione su transizione digitale e STEM

Nel quadro del PNRR (Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza), le scuole italiane sono invitate a progettare ed attivare corsi di formazione per insegnanti e percorsi di orientamento per gli studenti, incluso questo sull’intelligenza artificiale. Infatti la formazione dei docenti può coprire una vasta gamma di temi, inclusi l’utilizzo etico e responsabile dell’AI nella didattica.

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Corso sull’AI generativa (3 giornate)

I workshop sull’uso della AI si svolgeranno presso la vostra sede del cliente, in 3 incontri da 6 ore ciascuno (totale 18 ore), con i seguenti obiettivi.

  • Introduzione all’AI generativa (opportunità e limiti)
  • Uso di ChatGPT e di LLM alternativi
  • Imparare il prompt engineering
  • Usare l’AI per gestire documenti e contenuti
  • Workshop di creazione di un chatbot personalizzato

Questi, in particolare, i temi dei tre incontri.

1 – Introduzione all’Intelligenza Artificiale
• Cos’è l’Intelligenza Artificiale (AI)
• Applicazioni e usi della AI nel mondo reale
• Cos’è l’AI generativa e come funziona
• Esempi di AI generativa: ChatGPT
• Come difendere la propria privacy in ChatGPT
• Come personalizzare ChatGPT
• ChatGPT e i motori di ricerca: l’uso di Bing Chat
• Allucinazioni e copyright
• Introduzione a ChatGPT Plus
• Esercitazioni
• Q&A

2 – LLM alternativi e prompt engineering
• Non solo ChatGPT: il panorama degli LLM alternativi
• Microsoft Copilot
• Google Gemini e NotebookLM
• Perplexity
• Cos’è il prompt engineering
• Il metodo G.O.L. (e variante G.O.L.D.)
• Il metodo SO.C.RA.T.E.
• Esercitazioni pratiche
• Q&A

3 – Come l’AI cambia il lavoro nelle aziende
• Introduzione all’uso dell’AI in azienda: tutti i reparti coinvolti:
o Marketing e comunicazione
o Commerciale
o Risorse umane
o Finance e amministrazione
o R&D
• Esercitazioni pratiche su: documenti, presentazioni, riunioni, video, podcast, ecc.
• Esercitazione finale sulla creazione di un chatbot personale/uso dell’AI per la propria
comunicazione personale e quella aziendale
• Q&A

Gestione aula
L’aula può essere composta da un massimo di 15/20 persone. Ognuno deve essere dotato di PC.
Necessità tecniche: proiettore con audio.

Il materiale
Al termine del corso saranno consegnati a tutti i partecipanti i seguenti materiali:
– slide usate durante il corso
– libro “Rivoluzione LinkedIn”
– libro sul prompt engineering

Il corso pubblico

Ho realizzato questo corso anche pubblicamente, come descritto in questo articolo dell’Eco di Bergamo:

Il follow-up
Si può prevedere un incontro online di un’ora, dopo Pasqua 2024, per domande, condivisione di
esperienze d’uso, richieste di approfondimento, ecc.

Cosa dice chi ha seguito il corso?

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Corso di prompt engineering

Qualche tempo fa mi sono imbattuto in questo articolo:

Non sono d'accordo: il prompt engineering, l'arte di interrogare le intelligenze artificiali, non sarà un lavoro, bensì una competenza. E qui viene il bello: una competenza mai vista.

Tra hard e soft skill

Fino a oggi abbiamo sempre diviso le competenze tra hard skill e soft skill. Tra le prime mettevamo le abilità tecniche che si applicano a mansioni e compiti specifici, per esempio saper usare Excel. Per soft skills, invece, intendevamo abilità interpersonali che possono essere trasferite a diversi tipi di lavoro e situazione, come la capacità di saper lavorare in team. Ora invece si parla di qualcosa di inedito: un ibrido. Dobbiamo sapere utilizzare degli strumenti informatici, i cosiddetti modelli di linguaggio LLM (questa è una hard skill) ma con la capacità di saperli interrogare, correggere, stimolare e così via. Ma queste sono competenze comunicative, addirittura relazionali! Quindi hard e soft skill si mischiano nel prompt engineering.

Faccio un esempio. Il paper scientifico intitolato "Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli" esplora la capacità dei grandi modelli linguistici (LLM) di comprendere gli stimoli emotivi. Gli autori hanno condotto esperimenti su vari LLM (come Vicuna, Llama 2, BLOOM, ChatGPT e GPT-4) e hanno dimostrato che gli LLM hanno una certa comprensione dell'intelligenza emotiva e che le loro prestazioni possono essere migliorate con l'uso di "emotion prompt", prompt che combinano il comando originale con stimoli emotivi. I risultati? Un miglioramento medio del 10,9% in termini di prestazioni, veridicità e metriche di responsabilità.

Il mio corso di prompt engineering

Il corso può avere una durata variabile, a seconda delle esigenze dell'azienda o del professionista: durata minima 6 ore. Il corso, anzi: il workshop, mira a fornire una conoscenza approfondita dell'ottimizzazione delle interazioni tra gli utenti e i LLM (come ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, ecc.). L'obiettivo concreto? I partecipanti impareranno le tecniche e gli strumenti per creare prompt efficaci, migliorare l'accuratezza e l'utilità delle risposte generate dai modelli. Ovviamente saranno mostrati tanti casi di successo ma soprattutto occorre mettere in pratica tutto quello che si vede di volta in volta. I moduli previsti sono cinque.

Modulo 1
Introduzione al prompt engineering

Questo modulo introduce gli studenti ai concetti fondamentali del prompt engineering: intelligenza artificiale generativa, machine learning, deep learning, LLM, NPL, ecc.

Modulo 2
Etica e considerazioni legali

Questo modulo finale affronta le questioni etiche e legali relative all'utilizzo di LLM e al prompt engineering, inclusi privacy, copyright e la sicurezza.

Modulo 3
Creazione di prompt efficaci

In questo modulo, gli studenti impareranno come formulare prompt che portano a risposte più accurate e utili da parte dei modelli di lingua. In particolare ho sviluppato il mio modello cha si chiama "GOL".

Durante il corso illustro anche il modello G.O.L.D., variante evoluta del metodo G.O.L., e il metodo SO.C.RA.T.E.:

Modulo 4
Ottimizzazione e Testing

Questa parte del corso, la più laboratoriale, esplora le tecniche di ottimizzazione e testing dei prompt.

Modulo 4
Casi d'uso specifici e best practice

Il modulo copre vari casi d'uso specifici del prompt engineering, da applicazioni aziendali a progetti di ricerca, e discute delle migliori pratiche nel settore.

Che cosa dice chi ha già fatto il corso?

Il mio libro sul prompt engineering

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Corso sull’intelligenza artificiale per agenzie di marketing e PR

L’intelligenza artificiale sta diventando un elemento cruciale per il successo delle strategie di marketing e PR. Il corso avanzato sull’intelligenza artificiale per agenzie di marketing e PR è un programma di formazione completo che mira a fornire ai professionisti del settore le competenze necessarie per navigare nel panorama (in rapidissima evoluzione) dell’AI, soprattutto l’AI generativa (non solo ChatGPT!).

Obiettivi del corso

  • Fornire una solida comprensione dei concetti fondamentali dell’intelligenza artificiale e delle sue applicazioni nel marketing e nelle PR.
  • Insegnare come utilizzare strumenti basati sull’AI per l’analisi dei dati, la segmentazione del pubblico e la personalizzazione dei contenuti.
  • Offrire una formazione pratica attraverso esercizi, casi studio e progetti reali, permettendo ai partecipanti di acquisire competenze applicabili immediatamente nel loro lavoro quotidiano.

Struttura del corso

Il corso è strutturato in 10 incontri da due ore ciascuno, erogabile anche in modalità online. Ogni modulo si concentra su un aspetto specifico dell’uso dell’AI nel marketing e nelle PR:

  1. Introduzione all’intelligenza artificiale: Panoramica dei concetti chiave e delle tecnologie emergenti.
  2. AI e analisi dei dati: Come utilizzare l’AI per analizzare grandi quantità di dati e generare intuizioni utili.
  3. Segmentazione del pubblico con l’AI: Tecniche e strumenti per segmentare il pubblico in modo più preciso e personalizzato.
  4. Personalizzazione dei contenuti: Utilizzo dell’AI per creare contenuti personalizzati e campagne di marketing.
  5. AI nel copywriting: Come l’AI può aiutare nella creazione di testi persuasivi e ottimizzati per i motori di ricerca.
  6. Chatbot e servizio clienti: Implementazione di chatbot per migliorare l’interazione con i clienti e risolvere problemi in modo efficiente.
  7. Automazione del marketing con l’AI: Utilizzo di algoritmi per automatizzare processi come l’email marketing e la gestione dei social media.
  8. Etica e conformità nell’uso dell’AI: Discussione sulle implicazioni etiche e legali dell’uso dell’AI nel marketing e nelle PR.
  9. Casi studio e applicazioni reali: Analisi di casi di successo e fallimento nell’uso dell’AI nel settore.
  10. Progetto finale e presentazione: I partecipanti avranno l’opportunità di applicare quanto appreso in un progetto finale, che sarà poi presentato e discusso con gli altri partecipanti e gli istruttori.

A chi è rivolto

Questo corso è stato progettato per soddisfare le esigenze di una varietà di professionisti, inclusi:

  • Direttori e manager di agenzie di marketing e PR
  • Consulenti in comunicazione digitale
  • Imprenditori digitali
  • Specialisti in marketing digitale
  • Sviluppatori e ingegneri interessati al marketing basato sull’AI

Requisiti

Una conoscenza di base del marketing digitale e una certa familiarità con i concetti di intelligenza artificiale sono fortemente raccomandate per trarre il massimo beneficio da questo corso.

Metodo didattico

Il corso utilizza un mix di lezioni teoriche, esercizi pratici, discussioni di gruppo e casi studio per garantire un’apprendimento completo e pratico. Ma è soprattutto un workshop.

Scrivimi per organizzare un evento o un corso sull’intelligenza artificiale generativa

Scrivimi mandami un WhatsApp al 339.6325418 per organizzare un corso o una conferenza sull’A.I. generativa.

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Corso “ChatGPT e AI generativa per avvocati”

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Titolo del corso: ChatGPT e AI generativa per avvocati

Durata: 6 ore (più eventuale follow-up)

Scenario

L’intelligenza artificiale e le sue applicazioni stanno rivoluzionando molti settori, tra cui quello legale. ChatGPT, un modello di IA generativa sviluppato da OpenAI, può essere un potenziale alleato per gli avvocati, offrendo supporto in vari compiti come la ricerca preliminare per cause o fusioni societarie. A patto di saperlo usare bene. L’uso di queste tecnologie non è esente da sfide e rischi.

Un esempio di uso problematico è il caso di Steven Schwartz, un avvocato dello studio legale Levidow, Levidow e Oberman, che ha utilizzato ChatGPT per la stesura di un documento legale a difesa del suo cliente Roberto Mata. Il documento, presentato in tribunale, conteneva informazioni fasulle, inventate di sana pianta dal chatbot di OpenAI (il tema è quello delle allucinazioni dei LLM). Nonostante Schwartz avesse chiesto rassicurazioni a ChatGPT sulla veridicità dei casi citati, il chatbot ha confermato che erano tutti reali, risultando poi inesatti. Questo ha portato a possibili sanzioni legali per l’avvocato.

Un altro caso simile è avvenuto negli Stati Uniti, dove un uomo ha citato in giudizio la compagnia aerea Avianca dopo essere stato colpito a un ginocchio da un carrello di metallo durante un volo. Gli avvocati dell’accusa hanno presentato un fascicolo contenente diversi casi analoghi avvenuti in passato, tutti frutto della fantasia di ChatGPT. Anche in questo caso, gli avvocati sono stati multati e il caso è stato archiviato.

Questi esempi evidenziano come l’intelligenza artificiale non sia ancora pronta per lavorare in completa autonomia. Gli strumenti di IA come ChatGPT hanno ancora bisogno della supervisione dell’uomo per funzionare correttamente, e soprattutto di competenze specifiche per la creazione dei prompt.

Il corso mira a fornire una comprensione chiara di come l’IA e ChatGPT stanno influenzando la professione legale e come utilizzarli in modo efficace e responsabile.

Obiettivi del corso:

  1. Comprendere le basi dell’Intelligenza Artificiale (IA) e di ChatGPT.
  2. Esplorare come l’IA sta rimodellando il mondo del lavoro, in particolare la professione legale.
  3. Capire come utilizzare ChatGPT e altri LLM come strumento di supporto nella professione legale.
  4. Discutere i rischi e i benefici dell’IA per la professione legale.
  5. Esaminare casi reali di applicazione di ChatGPT nel campo legale.

Temi del corso:

  1. Introduzione a ChatGPT e all’IA generativa: lo scenario.
  2. L’IA e il futuro della professione legale.
  3. Prompt engineering
  4. Utilizzo di ChatGPT nella pratica legale: ricerche preliminari, costruzione di difese, comunicazioni, marketing, ecc.
  5. I migliori plug-in di ChatGPT Plus per i legali
  6. Test di altri LLM: Bard, Bing, Claude, ecc.
  7. LLM e tool di AI per il marketing e la comunicazione dei legali (testi, immagini, video, ecc.)
  8. Rischi e benefici dell’IA per gli avvocati.
  9. Casi di studio: esempi di applicazione di ChatGPT nel campo legale.
  10. Workshop sull’uso dell’AI generativa per i legali.

Risultati attesi: Al termine del corso, i partecipanti avranno una comprensione chiara di come l’IA e ChatGPT stanno influenzando la professione legale. Saranno in grado di utilizzare ChatGPT come strumento di supporto nel loro lavoro e avranno una visione equilibrata dei rischi e dei benefici dell’IA per la professione legale.

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