Formazione AI in azienda: come costruire un percorso utile per ruoli diversi

La formazione AI in azienda non dovrebbe limitarsi a spiegare come utilizzare uno strumento. Per essere realmente utile deve aiutare le persone a comprendere che cosa possono fare con l’Intelligenza Artificiale, quali limiti devono considerare, come verificare i risultati e come applicarla correttamente alle proprie attività.

Questo significa partire da una base comune di AI literacy, cioè dalle conoscenze e competenze necessarie per comprendere e utilizzare consapevolmente i sistemi di Intelligenza Artificiale, per poi differenziare contenuti, esercitazioni e approfondimenti in funzione dei ruoli e del contesto aziendale.

La formazione diventa così parte del percorso di adozione dell’AI: non un corso identico per tutti, ma un progetto costruito intorno a persone, attività, responsabilità e obiettivi.

Perché la formazione AI in azienda non dovrebbe essere uguale per tutti

Un responsabile commerciale, una persona che lavora nell’amministrazione e un manager possono utilizzare gli stessi strumenti di AI generativa, ma difficilmente avranno gli stessi obiettivi, lavoreranno sulle stesse informazioni o dovranno verificare gli stessi tipi di output.

Esistono competenze trasversali che possono costituire una base comune: comprendere le caratteristiche essenziali dell’AI generativa, formulare richieste efficaci, riconoscere i limiti delle risposte, verificare gli output e conoscere le regole aziendali sull’utilizzo di dati e informazioni.

Da questa base, però, il percorso dovrebbe diventare progressivamente più vicino alle attività svolte dalle persone. La differenziazione per ruolo evita che la formazione rimanga teorica o si trasformi in una sequenza di funzionalità che una parte dei partecipanti difficilmente utilizzerà nel proprio lavoro.

Da dove partire per progettare un percorso formativo AI

Prima di scegliere strumenti, durata e programma è utile definire che cosa l’organizzazione vuole ottenere dalla formazione.

Definire gli obiettivi della formazione

“Imparare a usare l’AI” è un obiettivo troppo generico. Un percorso può invece avere finalità più concrete: migliorare la capacità di ricercare e organizzare informazioni, supportare la preparazione di documenti, accelerare alcune attività preliminari, migliorare la qualità dei brief oppure aiutare il management a valutare opportunità e limiti dell’AI.

Gli obiettivi aiutano anche a distinguere ciò che deve essere insegnato a tutti da ciò che interessa soltanto alcuni ruoli.

Individuare ruoli, attività e competenze necessarie

Il passaggio successivo consiste nel collegare la formazione alle attività effettivamente svolte. Non è necessario trasformare questa fase in un assessment completo dell’organizzazione: è sufficiente comprendere quali gruppi di persone utilizzeranno l’AI, per quali attività e con quali responsabilità.

Quando invece l’azienda non ha ancora individuato processi, priorità e possibili ambiti di applicazione, può essere opportuno affrontare prima una valutazione più ampia. In questo caso può essere utile approfondire che cos’è un AI Assessment aziendale e quando serve.

Stabilire una base comune di AI literacy

L’AI literacy non riguarda soltanto la capacità di scrivere un buon prompt. Comprende la capacità di comprendere opportunità, rischi e possibili conseguenze dell’utilizzo dei sistemi di AI e di interpretarne consapevolmente gli output.

Il tema ha assunto anche una rilevanza normativa. L’articolo 4 dell’AI Act europeo prevede che provider e deployer di sistemi di AI adottino misure a sostegno dello sviluppo dell’AI literacy del personale e delle altre persone che utilizzano tali sistemi per loro conto, tenendo conto delle conoscenze tecniche, dell’esperienza, della formazione e del contesto in cui i sistemi vengono utilizzati.

La norma, nella formulazione attuale, non impone di garantire a ogni persona uno specifico livello di AI literacy. Questo rafforza però l’importanza di progettare le misure formative in relazione al contesto reale, invece di considerare sufficiente un programma standardizzato.

Quali contenuti dovrebbero essere comuni a tutti

Il livello di approfondimento può cambiare, ma una base comune può aiutare l’organizzazione a costruire un linguaggio e alcuni criteri condivisi.

• Principi essenziali dell’AI generativa: comprendere che cosa può fare e quali sono i suoi principali limiti.
• Qualità delle richieste: imparare a fornire contesto, obiettivo, vincoli e informazioni necessarie.
• Verifica degli output: non assumere automaticamente che una risposta sia corretta perché appare plausibile o ben formulata.
• Protezione delle informazioni: comprendere quali dati e documenti possono essere utilizzati secondo le regole aziendali e le caratteristiche dello strumento adottato.
• Responsabilità dell’utilizzatore: mantenere il controllo umano sulle attività e sulle decisioni per le quali è necessario.
• Policy e procedure: conoscere eventuali strumenti autorizzati, limitazioni e modalità interne di utilizzo.

Questi elementi costruiscono il terreno comune. La parte successiva della formazione può invece essere differenziata.

Come differenziare la formazione AI per ruolo

La suddivisione non deve necessariamente coincidere con l’organigramma. Può essere più utile raggruppare persone che svolgono attività simili o utilizzano l’AI con obiettivi comparabili.

La tabella rappresenta un modello orientativo. La suddivisione effettiva dipende dall’organizzazione, dalle attività e dagli strumenti utilizzati.

Dalla teoria alle esercitazioni: come rendere la formazione applicabile

Conoscere le funzioni di uno strumento non significa automaticamente saperlo utilizzare nel proprio lavoro. Per questo una parte rilevante del percorso dovrebbe essere dedicata alle esercitazioni.

Lavorare su attività realistiche

Le esercitazioni sono più utili quando riproducono problemi simili a quelli affrontati quotidianamente: organizzare informazioni, costruire una prima bozza, confrontare documenti, sintetizzare materiali oppure impostare un’analisi.

Non significa necessariamente utilizzare documenti aziendali reali. Quando sono coinvolte informazioni riservate o dati personali occorre valutare preventivamente quali materiali possano essere utilizzati e con quali strumenti.

Imparare a verificare gli output dell’AI

Una competenza centrale consiste nel non confondere la qualità formale di una risposta con la sua affidabilità.

Le esercitazioni dovrebbero quindi prevedere anche output incompleti, imprecisi o da verificare. Il partecipante deve imparare a chiedersi quali informazioni mancano, quali affermazioni richiedono una fonte, quali elementi devono essere controllati da una persona competente e quando la risposta non dovrebbe essere utilizzata.

Introdurre progressivamente strumenti e casi d’uso

Mostrare molte funzionalità in poco tempo può aumentare la quantità di informazioni ricevute senza migliorare la capacità di utilizzarle.

Può essere più efficace partire da un numero limitato di attività, consolidare metodo e criteri di verifica e ampliare successivamente i casi d’uso.

Protezione dei dati, policy e regole di utilizzo devono entrare nella formazione

Quando l’AI viene utilizzata nel lavoro quotidiano, il percorso formativo deve considerare anche il modo in cui vengono gestiti dati, documenti e informazioni aziendali.

La formazione non sostituisce una valutazione privacy o legale. Deve però rendere le persone consapevoli delle regole definite dall’organizzazione: quali strumenti sono autorizzati, quali informazioni possono essere inserite, quali controlli devono essere effettuati e a chi rivolgersi in caso di dubbio.

Questo aspetto è particolarmente importante perché il problema non dipende soltanto dalla tecnologia, ma anche dal contesto e dalle informazioni trattate. Le indicazioni delle autorità europee e nazionali sulla protezione dei dati confermano l’importanza di misure organizzative e di personale adeguatamente istruito quando vengono trattati dati personali.

Come verificare se la formazione ha prodotto competenze utilizzabili

La partecipazione a un corso dimostra che una persona ha seguito un’attività formativa, ma non necessariamente che sappia applicarne i contenuti.

La verifica può quindi concentrarsi sulla capacità di:

• formulare richieste coerenti con l’obiettivo;
• scegliere quali informazioni fornire e quali non utilizzare;
• riconoscere un output che richiede verifica;
• controllare fonti e informazioni quando necessario;
• applicare l’AI a un’attività pertinente al proprio ruolo;
• rispettare le regole e le procedure definite dall’organizzazione;
• riconoscere quando è necessario mantenere o richiedere un controllo specialistico.

Le esercitazioni pratiche possono quindi diventare anche uno strumento di verifica dell’apprendimento: non soltanto “conosci questa funzione?”, ma “sai decidere quando e come utilizzarla?”.

La formazione non termina con il corso: accompagnare l’adozione dell’AI

Gli strumenti cambiano rapidamente e nuovi casi d’uso emergono con l’esperienza. Per questo la formazione AI può essere considerata un processo progressivo, non necessariamente un intervento isolato.

Dopo una prima fase è utile osservare quali applicazioni vengono effettivamente utilizzate, quali difficoltà incontrano le persone, quali errori si ripetono e quali nuove esigenze emergono.

Da queste informazioni possono derivare approfondimenti per alcuni ruoli, aggiornamenti delle procedure, nuove esercitazioni oppure l’introduzione controllata di ulteriori strumenti.

Un esempio: costruire un metodo condiviso per utilizzare l’AI

Nel progetto di formazione realizzato da DieSse Ingegneria Digitale per C.M.L. Vesuvio, il percorso è stato costruito partendo dall’analisi delle esigenze organizzative e ha integrato principi di AI generativa, formulazione delle richieste, organizzazione delle informazioni, produzione di bozze, dimostrazioni ed esercitazioni.

Una parte del lavoro è stata dedicata anche alla verifica degli output, alla tutela dei dati e ai limiti delle tecnologie. L’obiettivo non era semplicemente mostrare uno strumento, ma costruire un metodo condiviso per integrare gradualmente l’AI nelle attività quotidiane.

Il caso evidenzia un principio utile anche in altri contesti: la formazione diventa più concreta quando parte dal lavoro che le persone devono svolgere e non dall’elenco delle funzionalità disponibili.

Come impostare un percorso di formazione AI realmente utile all’azienda

Un percorso può quindi essere progettato attraverso una sequenza semplice: definire gli obiettivi, individuare ruoli e attività, costruire una base comune di AI literacy, differenziare gli approfondimenti, lavorare su esercitazioni pertinenti e verificare le competenze acquisite.

A questi elementi vanno affiancate regole chiare sull’utilizzo degli strumenti, sulla verifica degli output e sulla gestione delle informazioni.

La domanda iniziale cambia così da “quale corso di AI dobbiamo fare?” a “quali competenze servono alle nostre persone per utilizzare l’AI in modo utile e consapevole?”.

È da questa seconda domanda che può nascere un percorso formativo realmente collegato alle esigenze dell’organizzazione.

Se devi progettare un percorso di formazione AI per persone con ruoli e attività differenti, richiedi un primo confronto per definire obiettivi, priorità e struttura del percorso.

Domande frequenti sulla formazione AI in azienda

La formazione AI deve essere uguale per tutti i dipendenti?

No. Una base comune può essere utile per sviluppare conoscenze condivise, mentre contenuti ed esercitazioni dovrebbero essere adattati alle attività, alle responsabilità e al contesto nel quale ciascun gruppo utilizza l’AI.

Quali competenze AI dovrebbero essere comuni ai diversi ruoli?

Tra le competenze trasversali possono rientrare la comprensione delle caratteristiche e dei limiti dell’AI generativa, la formulazione delle richieste, la verifica degli output, la gestione consapevole delle informazioni e la conoscenza delle regole aziendali di utilizzo.

Come si organizza un percorso di formazione AI aziendale?

È utile partire dagli obiettivi, individuare ruoli e attività coinvolte, definire una base comune di AI literacy e costruire successivamente moduli ed esercitazioni coerenti con i diversi utilizzi dell’AI.

Come si verifica l’apprendimento?

Oltre alla partecipazione, è possibile valutare la capacità di applicare l’AI a esercitazioni pertinenti, verificare gli output, riconoscere errori e limiti e rispettare le procedure definite dall’organizzazione.

Privacy e protezione dei dati devono far parte della formazione AI?

Sì, quando l’utilizzo dell’AI coinvolge dati, documenti o informazioni aziendali. La formazione dovrebbe spiegare le regole interne e i comportamenti da seguire, senza sostituire le valutazioni privacy o legali necessarie per gli specifici trattamenti.