Corso AI Business & Data Specialist (ChatGPT, Claude, Copilot,Gemini, Modelli Open-Weights)
1. Gli LLM utilizzati corso
ChatGPT per l'analisi dati rapida, la generazione di report, la creazione di grafici e la prototipazione di agenti (Custom GPTs).
Claude per la scrittura professionale, la sintesi di documenti lunghi.
Microsoft Copilot (integrato in Excel e Power BI) che si integra nei flussi di lavoro aziendali già esistenti, automatizzando formule, tabelle pivot e query SQL/DAX.
Google Gemini (integrato in Workspace e Google Colab).
Modelli Open-Weights (es. Llama 3 / Mistral via Ollama o Groq) per aziende che non possono inviare dati sensibili al cloud.
Programma Didattico
Modulo 1: Fondamenti di AI Generativa e Data Literacy
Architettura degli LLM: Come funzionano i modelli linguistici, limiti (allucinazioni) e gestione dei token.
Data Governance e Privacy: Normativa AI Act europeo, GDPR e gestione sicura dei dati aziendali (anonimizzazione e uso di istanze enterprise/locali).
Modulo 2: Prompt Engineering per il Business
Tecniche avanzate: Chain-of-Thought, Few-Shot Prompting e assegnazione di ruoli analitici.
Output strutturati: Generazione di dati in formato JSON, CSV e Markdown pronti per essere importati in database o fogli di calcolo.
Modulo 3: Data Analysis & Visualization con l'IA
Pulizia e preparazione dei dati (Data Cleaning): Uso di ChatGPT e Claude per individuare anomalie, valori mancanti e formattare dataset complessi.
Analisi esplorativa e statistica: Estrazione di KPI, correlazioni e trend di mercato partendo da file CSV/Excel grezzi.
Integrazione con strumenti BI: Uso di Copilot in Excel e Power BI per creare formule DAX e dashboard dinamiche.
Modulo 4: Dialogare con i Database e Automatizzare i Fogli di Calcolo
Text-to-SQL: Tradurre domande di business in query SQL complesse per interrogare
l'IA come traduttore dal linguaggio naturale alle formule Excel complesse o alle query.
Modulo 5: Automazione dei Processi e RAG
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Creazione di assistenti aziendali (es. Custom GPTs o NotebookLM) capaci di rispondere interrogando esclusivamente la documentazione interna (bilanci, PDF, manuali).
Workflow Automation: Collegamento degli LLM a strumenti no-code, l'analisi dei lead e il customer care.
Modulo 6: Project Work Finale
Caso studio reale: Simulazione di un progetto aziendale end-to-end (es. analisi delle vendite, previsione del churn dei clienti o ottimizzazione del budget marketing) con presentazione dei risultati tramite una dashboard interattiva e un executive summary generato con l'IA.
Esercitazioni
Esercitazione 1: Il "Pronto Soccorso" dei Dati Sporchi (Data Cleaning)
Esercitazione 2: Dall'Excel Grezzo alla Dashboard Direzionale
Esercitazione 3: L'Assistente della Knowledge Base Aziendale (RAG senza codice)
Esercitazione 4: Analisi del Sentiment e Voice of Customer
Esercitazione 5: Il Traduttore di Formule Excel e Macro
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