AI for Automation & Business Productivity

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L’automazione dei processi sta evolvendo rapidamente: dalle semplici task automatizzate si sta passando a sistemi più complessi, in cui l’intelligenza artificiale supporta o guida alcune decisioni operative. Tuttavia, adottare l’AI nei processi aziendali non significa semplicemente aggiungere nuovi strumenti, ma progettare architetture affidabili, controllabili e sostenibili nel tempo. In questa sessione analizzeremo l’evoluzione dei modelli di automazione e la differenza tra workflow tradizionali, sistemi AI-assisted e architetture agentiche. L’obiettivo è comprendere come progettare una digital workforce che sia governabile, auditabile e coerente con i requisiti di sicurezza e compliance delle organizzazioni.

Integrare l’AI nei processi aziendali richiede prima di tutto una progettazione metodologica. Non tutti i processi sono adatti all’automazione e non tutte le decisioni possono essere delegate a un sistema intelligente. In questa sessione introdurremo un framework strutturato per analizzare i processi aziendali e identificare dove l’AI può generare valore reale. Attraverso tecniche di process mapping evoluto e analisi della densità decisionale, imparerai a individuare le aree più promettenti per sperimentare proof of concept efficaci e misurabili.

La progettazione di sistemi AI non si limita alla teoria: richiede la capacità di costruire workflow concreti, in cui modelli linguistici e strumenti di automazione lavorano insieme per gestire attività e decisioni operative. In questa sessione vedremo come progettare e implementare workflow AI orchestrati utilizzando strumenti no-code e integrazioni API. Analizzeremo come strutturare input e output dei modelli, gestire branching intelligenti e mantenere sempre un livello di controllo umano nei punti più critici del processo.