Formazione IA per aziende: la guida strategica del 2025
L’Intelligenza Artificiale è una rivoluzione in atto. In un mercato che si muove a velocità elevatissima, l’unica strategia possibile per non restare indietro è trasformare le persone all’interno delle aziende. Questo processo ha un solo nome: formazione.
La necessità di formazione in Intelligenza artificiale è oggi anche normata. Dal febbraio 2025 è infatti entrato in vigore l’articolo 4 dell’AI Act, che impone a fornitori e utilizzatori di sistemi di intelligenza artificiale l’obbligo di garantire l’alfabetizzazione digitale in ambito AI (AI Literacy) a tutto il personale coinvolto nell’uso o nel funzionamento di tali sistemi. La normativa coinvolge anche collaboratori esterni e “attori della catena del valore”: la formazione deve essere ampia, coerente e adatta alle specifiche esigenze di ciascun settore. La domanda non è più quindi se formarsi, ma come farlo.
Questa guida è pensata per due categorie di professionisti: i decision-maker (HR, responsabili L&D, CEO) che devono garantire la competitività dell’azienda e i team tecnici che necessitano di una formazione specifica e pratica per gestire le tecnologie che plasmeranno il futuro.
Intelligenza artificiale tra rischio e opportunità
Per orientare le strategie di business, è necessario conoscere l’impatto che l’IA ha sul mercato del lavoro italiano:
- Si stima che entro il 2030, in Italia, l’IA possa influire sulla riduzione di fino a 6 milioni di posti di lavoro, specialmente in ambiti quali mansioni amministrative, bancarie e di supervisione. Allo stesso tempo, circa 9 milioni di lavoratori saranno tenuti a integrare le proprie mansioni con strumenti AI. Il reskilling diventa un’esigenza sempre più attuale. (Fonte, link esterno).
- Secondo l’Osservatorio Professioni Digitali del Politecnico di Milano, entro i prossimi 5 anni, il 30% delle attività svolte dai commercialisti, dai consulenti del lavoro e dagli avvocati potrebbe essere automatizzato. Lo stesso studio evidenzia come la domanda di servizi di consulenza strategica, interpretazione normativa e pianificazione complessa potrebbe crescere del 25%.
- Si prevede che la domanda di professioni legate all’AI e al digitale aumenterà del 25-30% nei prossimi 5 anni. Trovare talenti sul mercato sarà sempre più difficile e costoso; la scelta più intelligente è quella di formarli internamente (Fonte, link esterno).
- Secondo il Focus Censis Confcooperative, l’adozione dell’AI potrebbe generare un aumento del PIL del 1,8% in dieci anni, creando nuove opportunità lavorative soprattutto in ambito tecnologico, consulenza e analisi dati.
La formazione in intelligenza artificiale nelle aziende italiane
Secondo l’Istat, nel 2024, l’8,2% delle MPMI e il 14% delle medie imprese in Italia ha utilizzato l’IA. Tra le grandi imprese, il 32,5% hanno già integrato l’AI in almeno una funzione aziendale (Fonte, link esterno).
Nel 2025, circa il 64% delle imprese italiane ha incrementato il budget per la formazione in ambito AI e upskilling digitale, evidenziando un investimento esteso e trasversale da parte delle aziende. La formazione in ambito IA è oramai considerata una priorità strategica per numerosi settori industriali in Italia. Questo processo coinvolge sia le grandi aziende, sia le PMI (Fonte, link esterno).
In altre parole, la maggioranza delle imprese che hanno adottato l’intelligenza artificiale in almeno una funzione aziendale hanno avviato anche programmi di formazione specifica, con percentuali che nei settori più innovativi superano il 70%.
I settori che hanno investito maggiormente in formazione sull’IA sono:
- ICT e Tech: richiede un investimento più consistente e una domanda significativa di competenze avanzate in ambito AI, cloud, data science e automazione.
- Bancario e finanziario: l’automazione sta rivoluzionando i ruoli tradizionali, rendendo essenziale una formazione continua su processi e tecnologie AI.
- L’industria manifatturiera sta investendo in corsi di AI applicata ai processi produttivi e alle supply chain.
- Sanità e commercio al dettaglio: si osserva una crescita significativa di corsi focalizzati sull’Intelligenza Artificiale per l’ottimizzazione, l’analisi predittiva e l’ottimizzazione dell’esperienza del cliente.
L’AI sta rivoluzionando il mondo del lavoro e le strategie di formazione aziendale in Italia. I nuovi profili professionali, la ridefinizione dei ruoli tradizionali e l’obbligo normativo di formazione diffusa stanno guidando questa transizione epocale, con opportunità e sfide da cogliere e gestire.
I ruoli e le professioni del futuro
L’IA non si limita ad automatizzare, ma sta anche creando nuove specializzazioni ad alto valore aggiunto. Di seguito, si riportano i ruoli che le aziende competitive stanno cercando di inserire nel proprio organico:
- Il ruolo di IA/Machine Learning Engineer richiede la progettazione, lo sviluppo e l’ottimizzazione di algoritmi di AI, con un’attenzione specifica all’applicazione del machine learning e del deep learning.
- Prompt Engineer: professionisti specializzati nell’ottimizzazione del dialogo tra utenti e Intelligenza Artificiale, con un’esperienza consolidata nel testing di chatbot e sistemi conversazionali.
- AI Trainer: sono responsabili dell’addestramento e dell’ottimizzazione dei dati utilizzati per migliorare l’accuratezza e le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale, in particolare nei contesti di elaborazione del linguaggio naturale e di machine learning. In altre parole, si occupa di “insegnare” ai modelli come interpretare ed elaborare i dati in modo preciso ed efficace.
- Data Scientist & Data Analyst: raccolgono e interpretano grandi quantità di dati per supportare le decisioni strategiche.
- AI Ethics Specialist: sono esperti che si occupano di gestire la critica etica, i bias algoritmici e la trasparenza, garantendo uno sviluppo etico dei sistemi.
L’investimento nella formazione IA è un asset
È fondamentale comprendere perché un’azienda, in particolare una PMI, dovrebbe investire budget e tempo nella formazione IA. Il ritorno sull’investimento (ROI) è diretto e misurabile.
- Aumento della produttività: un rapporto di Assolombarda del 2023 dimostra che le PMI che investono in formazione IA registrano incrementi della produttività fino al 15%, grazie all’automazione dei processi e all’ottimizzazione delle risorse.
- Vantaggio Competitivo: l’acquisizione di nuove competenze permette di sviluppare soluzioni creative, innovare i prodotti e rispondere più velocemente alle esigenze del mercato.
- Talent Retention & Attraction: offrire percorsi di formazione continua riduce il turnover del personale del 10%, rafforzando la motivazione dei dipendenti e rendendo l’azienda più attrattiva per i talenti (Fonte, link esterno).
- Decision-Making Data-Driven: grazie all’IA, le PMI possono analizzare e interpretare grandi quantità di dati, migliorando la qualità delle decisioni strategiche e operative.
- Sviluppo di Competenze Trasversali: la formazione supporta anche lo sviluppo di soft skills come leadership e problem solving, fondamentali nella trasformazione digitale.
La formazione pratica crea valore
In Kinetikon, siamo da sempre impegnati in una formazione pratica, strategica e personalizzata, che tiene conto delle specifiche esigenze di innovazione delle aziende. I nostri corsi sono progettati per fornire alle aziende un supporto concreto e immediatamente applicabile nei progetti di innovazione digitale e tecnologica.
La formazione di Kinetikon si distingue per i seguenti elementi:
- Laboratori e casi di studio reali
- Team composto da docenti professionisti ed esperti che lavorano quotidianamente su progetti di AI e Machine Learning.
- Percorsi certificati da enti riconosciuti
- Personalizzazione: la formazione è progettata secondo le esigenze dei nostri clienti. La personalizzazione include non solo la programmazione e la didattica, ma anche esercizi basati sui sistemi e sui processi aziendali.
Come scegliere il corso in Intelligenza Artificiale adatto alla tua azienda
Di seguito, troverai alcune classificazioni e use case che illustrano quali sono le competenze offerte e le situazioni risolte da ciascun corso, che puoi utilizzare come una guida per prendere una decisione informata sulla formazione più adeguata per le esigenze di innovazione aziendali. Ricorda: il corso è personalizzabile in tutti i suoi aspetti.
Troverai di seguito una tabella riassuntiva con la classificazione dei corsi per livello di difficoltà, livello aziendale e ruolo emergente.
Corso |
Livello di Difficoltà |
Livello Aziendale |
Ruolo Emergente |
| Introduzione all’Intelligenza Artificiale (e-learning) | Base | Tutto il personale, Manager, HR | Formazione Generale AI |
| Alfabetizzazione IA per il personale aziendale | Base | Tutto il personale (non tecnico) | Formazione Generale AI |
| Alfabetizzazione IA per fornitori e deployer | Base | Team IT, Fornitori, Sistemisti | Tecnici di gestione AI |
| Intelligenza Artificiale dalla Teoria alla Pratica | Intermedio | Team tecnici, Sviluppatori, Manager | AI Specialist |
| Introduzione al Machine Learning Predittivo | Intermedio | Team tecnici, Data Analyst | Data Scientist, ML Engineer |
| Introduzione a ChatGPT | Base | Tutto il personale, Marketing, Vendite | User AI Literacy, Prompt Engineer (entry) |
| Introduzione al Deep Learning | Intermedio | Team tecnici, Sviluppatori | Deep Learning Engineer, AI Specialist |
| Deep Learning con TensorFlow e Keras | Avanzato | Team tecnici, Data Scientist | Deep Learning Engineer, ML Specialist |
| Clustering & Analisi Dati | Intermedio | Data Analyst, Team Marketing | Data Analyst, Data Scientist |
| Machine Learning con Python | Intermedio | Sviluppatori, Data Analyst, Ricercatori | ML Engineer, Data Scientist |
| Machine Learning con Apache Spark | Avanzato | Team Big Data, ML Engineer | Big Data Specialist, ML Engineer |
| Introduzione a Julia per il Machine Learning | Intermedio | Ricercatori, Sviluppatori (R&D) | ML Engineer (ambito scientifico) |
| Programmazione in Scala per ML e Big Data Processing | Avanzato | Team Big Data, Sviluppatori backend | Big Data Engineer, ML Engineer |
| Reti Neurali | Avanzato | Team tecnici, AI Specialist | Deep Learning Engineer |
| Computer Vision | Avanzato | Sviluppatori AI, Team R&D | AI Engineer (specializzazione CV) |
| Natural Language Processing (NLP) | Avanzato | Sviluppatori AI, Data Scientist | AI Engineer (specializzazione NLP) |
| Large Language Models | Avanzato | AI Specialist, Team R&D | AI Engineer (specializzazione LLM) |
| Fine Tuning dei Modelli | Avanzato | ML Engineer, AI Specialist | AI Specialist, ML Ops Engineer |
| Strumenti di Conversational AI | Intermedio | Sviluppatori, Product Manager | Conversational AI Specialist |
| Strumenti di Conversational AI con LLaMA-index e OLaMA | Avanzato | Sviluppatori AI, Ricercatori | Conversational AI Specialist (avanzato) |
| Guida allo sviluppo di un chatbot | Intermedio | Sviluppatori, Team di Prodotto | Chatbot Developer |
| Retrieval Augmented Generation (RAG) | Avanzato | AI Specialist, Sviluppatori LLM | AI Engineer, Research Specialist |
| AI Governance & Cyber Security | Intermedio-Avanzato | Manager, Legal, Compliance, Security | AI Governance Specialist, CISO |
| ISO/IEC 42001: Sistema di gestione per l’AI | Intermedio-Avanzato | Manager, Compliance, Quality Assurance | AI Governance Specialist, Auditor AI |
I corsi di IA più richiesti e use case
Dall’analisi dei trend di ricerca e della domanda di competenze nel mercato italiano, emergono cinque corsi principali che attirano il maggior interesse da parte delle aziende:
Machine Learning con Python
Lo standard di settore rappresenta il punto di partenza fondamentale per chiunque desideri intraprendere una carriera tecnica nell’AI.
Use case
Una Data Analyst Junior in un e-commerce in crescita rileva un aumento del customer churn. I suoi strumenti attuali le consentono un’analisi descrittiva (fotografare cosa è successo), ma le manca la competenza per passare all’analisi predittiva (prevedere cosa succederà).
Attraverso una formazione specifica in Machine Learning con Python, acquisisce le competenze necessarie per costruire e validare modelli predittivi, utilizzando librerie standard di settore come Scikit-learn.
Grazie alle competenze acquisite, ha sviluppato un modello che prevede con alta accuratezza quali clienti sono a rischio di abbandono. Grazie a questi dati, il team marketing ha lanciato campagne di fidelizzazione mirate, riducendo il customer churn del 15% nel primo semestre.
Conversational AI
L’AI generativa ha generato una domanda significativa di competenze pratiche per l’utilizzo di strumenti come ChatGPT in contesti aziendali. Ad un livello più complesso e di più alta personalizzazione, si valutano anche chatbot costruiti ad hoc, grazie alla personalizzazione e all’addestramento dei modelli di linguaggio per adattare gli LLM a contesti specifici.
Use case
Il team HR è soggetto a un sovraccarico di richieste interne ripetitive (ferie, policy, benefit), che ne limitano la capacità di dedicarsi ad attività a valore aggiunto come il talent management. Il divario è attribuibile all’insufficiente sviluppo di competenze nell’ambito dell’automazione dei processi conversazionali. Grazie a un corso di sviluppo chatbot su misura, un referente del team di prodotto impara, insieme a uno sviluppatore, a progettare, costruire e implementare assistenti virtuali.
In breve tempo, viene introdotto un chatbot interno che gestisce autonomamente il 75% delle richieste di primo livello. Questo consente al team HR di liberare risorse preziose, accelerando i tempi di risposta sui casi complessi del 50%.
Computer Vision
Un’area con applicazioni industriali consolidate e in forte crescita (controllo qualità, guida autonoma, diagnostica medica), che alimenta una costante e specifica richiesta di specialisti.
Use case
Una grande azienda manifatturiera sta affrontando costi significativi a causa di difetti di produzione rilevati solo al termine del processo di produzione, tramite ispezioni manuali, un metodo che richiede molto tempo e non garantisce una risposta rapida. Il gap è l’incapacità di sfruttare i dati visivi per un controllo qualità proattivo e automatizzato.
Attraverso un assessment aziendale, seguito da una formazione specifica in computer vision, un ingegnere del team R&D acquisisce le competenze per sviluppare sistemi di ispezione intelligenti. Grazie alle competenze acquisite, viene implementato un sistema di controllo qualità che analizza i prodotti in tempo reale direttamente sulla linea di produzione. Il sistema è in grado di identificare e scartare i pezzi difettosi con una precisione del 99,5%, riducendo gli sprechi del 25%.
Natural Language Processing (NLP)
Sostenuto dalla popolarità dei chatbot e degli assistenti virtuali, l’NLP è un campo altamente richiesto per tutte le aziende che vogliono analizzare testi, automatizzare il customer service o estrarre insight da documenti.
Use case
Il team di prodotto di un’azienda software B2B è oberato di dati testuali non strutturati, come ticket di supporto e recensioni. Di conseguenza, le decisioni sulla roadmap di sviluppo sono spesso influenzate da fattori soggettivi anziché da un’analisi approfondita. Il gap è rappresentato dall’assenza di una metodologia di text analytics che sia in grado di adattarsi a scale di lavoro estese.
Grazie ad una formazione specifica sul Natural Language Processing (NLP), un Data Scientist impara ad applicare tecniche di sentiment analysis e topic modeling, utilizzando librerie avanzate come Hugging Face Transformers. Viene creata una dashboard che analizza e classifica automaticamente tutto il feedback degli utenti, identificando i problemi più urgenti e le funzionalità più richieste. Questo approccio riduce significativamente i tempi di definizione delle priorità, garantendo una roadmap orientata alle esigenze del cliente.
AI Governance & Cyber Security
Con l’introduzione dell’AI Act europeo e la crescente attenzione ai rischi (bias, privacy, sicurezza), la domanda di corsi su governance e sicurezza dell’AI è in crescita, specialmente tra i dirigenti e le funzioni di compliance e governance.
Use case
Una società fintech impiega algoritmi di AI per decisioni strategiche, ma è soggetta a un rischio legale e reputazionale elevato a causa dell’assenza di un framework di controllo conforme all’AI Act. Il divario è attribuibile all’assenza di una cultura e di un processo di governance dell’AI.
A valle di un assessment delle criticità, si progetta un corso di AI Governance & Cyber Security su misura, che permette a un manager del team Compliance di acquisire le competenze necessarie per implementare un sistema di gestione del rischio AI, basato su standard riconosciuti come ISO/IEC 42001 e framework come il NIST AI Risk Management Factor.
L’azienda istituisce un comitato di supervisione e adotta un processo di validazione per ogni nuovo modello, al fine di garantire la piena conformità alla normativa vigente e di mitigare i rischi di bias e discriminazione. L’azienda trasforma un obbligo normativo in un vantaggio competitivo, utilizzando l’intelligenza artificiale etica e trasparente come elemento distintivo per clienti e investitori.
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All’interno del catalogo troverai descrizioni, programmi didattici e durate indicative dei percorsi formativi. Ti ricordiamo che tutti i corsi che troverai all’interno del catalogo sono personalizzabili.
FAQ
I corsi sono adatti solo a profili tecnici come sviluppatori o data scientist?
No. La nostra offerta è progettata su più livelli. Abbiamo percorsi di alta specializzazione per i team tecnici (come Deep Learning o Computer Vision) ma anche corsi strategici come Prompt Engineering, pensato per manager, team marketing e responsabili di prodotto che non hanno bisogno di programmare, ma di capire come sfruttare l’AI per il business. Inoltre, offriamo programmi di AI Literacy per diffondere una cultura sull’intelligenza artificiale a tutto il personale, come richiesto anche dall’AI Act.
Si tratta di corsi teorici o pratici?
Crediamo nell’approccio “hands-on”: ogni corso è costruito su laboratori pratici, progetti reali e case study discussi in aula. I nostri docenti non sono solo accademici, ma professionisti che applicano l’AI ogni giorno nel loro lavoro. L’obiettivo è impiegare immediatamente le competenze acquisite.
Quali sono le modalità di erogazione? Potete creare un percorso su misura per la nostra azienda?
Sì, la flessibilità è un nostro punto di forza. Eroghiamo i corsi in presenza, in e-learning e in aula virtuale grazie alla nostra Academy. La nostra esperienza ci permette inoltre di progettare percorsi formativi aziendali su misura: analizziamo i vostri obiettivi di business e i gap di competenza del team per costruire un programma ad hoc nei contenuti, nella durata e nelle modalità.
Chi sono i docenti dei vostri corsi?
I nostri docenti sono professionisti e consulenti che lavorano sul campo. Selezioniamo esperti che non solo conoscono la teoria, ma che ogni giorno implementano soluzioni AI, Machine Learning e Data Science per aziende reali. Questo garantisce un insegnamento pragmatico, aggiornato alle sfide attuali del mercato e ricco di esempi concreti, lontanissimo dall’approccio puramente accademico.
Come gestite un percorso formativo per un team con livelli di competenza diversi?
È una situazione molto comune gestiamo con un approccio strutturato. Partiamo con una fase di assessment iniziale per mappare le competenze esistenti all’interno del team. Sulla base dei risultati, progettiamo percorsi formativi modulari e personalizzati: alcuni membri del team potrebbero partire dai corsi base, mentre altri potrebbero accedere direttamente ai moduli avanzati. L’obiettivo è creare un programma coeso che faccia crescere tutto il team, valorizzando le singole professionalità.
Alla fine della formazione viene rilasciato un attestato?
Si, certo, al completamento del corso, il partecipante riceverà un attestato di partecipazione che certifica che il professionista ha sviluppato competenze concrete lavorando su progetti e laboratori reali. Per l’azienda, è uno strumento utile per validare e mappare le skill interne.
