Corso in INTELLIGENZA ARTIFICIALE (AI) APPLICAZIONI PRATICHE IN FINANZA AZIENDALE E CONTROLLO DI GESTIONE

Origini dell'Intelligenza Artificiale

• Storia e sviluppo dell'AI, dai primi algoritmi agli sviluppi più recenti.
• Personaggi Chiave: Figure influenti nel campo dell'AI, come Alan Turing, John McCarthy e altri pionieri.
• Teorie Rilevanti: Principali teorie e passaggi storici che hanno modellato l'AI.

Le diverse tipologie di AI

• Machine Learning (ML)
• Deep Learning (DL)

Esempi pratici e casi d'uso di ciascuna tecnologia.
Comprendere le differenze tra AI tradizionale e AI generativa

• AI Tradizionale
• AI Generativa
• Differenze tra GANs, VAEs e Modelli a Diffusione
• Conoscere le applicazioni e le limitazioni di entrambe le tecnologie.

Introduzione alle Applicazioni dell'AI nel Business

• Applicazioni Pratiche: Esempi concreti di applicazioni di AI in vari settori aziendali (Finanza, Sanità e Retail)
• Automazione dei Processi: Come l'AI può automatizzare attività ripetitive e migliorare l'efficienza.
• Miglioramento del Servizio Clienti: Uso di chatbot e assistenti virtuali.
• Analisi Predittiva: Implementazione di modelli predittivi per migliorare le decisioni aziendali.

Applicazioni Future dell'AI nel Business

• Innovazioni in Arrivo
• Impatto delle Tecnologie Emergenti

AI Act: Una breve Panoramica​

• Introduzione all'AI Act: Una breve panoramica delle nuove normative sull’AI
• Implicazioni per le Aziende: Impatti e considerazioni generali per le aziende

Principali Player dell’AI e le loro soluzioni

• Aziende Leader nello Sviluppo di AI: Overview dei principali player del mercato (es. Google, Microsoft, IBM, OpenAI).
• Sistemi e Soluzioni: Analisi comparativa delle soluzioni più efficaci e praticabili offerte da questi player.

Large Language Models (LLM) in Locale e su Internet e concetti di Fine Tuning

• Comprendere i concetti e le applicazioni dei Large Language Models (LLM).
• Analizzare i vantaggi e gli svantaggi dell'utilizzo di LLM in locale e su Internet.
• Apprendere tecniche di prompting.
• Scoprire le nuove funzionalità di GPTs e Assistants.
• Introdurre il concetto di fine-tuning e le tecniche per migliorare le prestazioni dei modelli AI.
• Esplorare tecniche pratiche come LoRA e RAG.

Demo di Assistants, GPTs, LLMs in locale

• Utilizzare GPTs di OpenAi
• Utilizzare Assistants OpenAi
• Llama and Mistral

Vantaggi e implementazione

• Comprendere i principali vantaggi economici dell'adozione dell'AI in azienda.
• Analizzare come l'AI può ridurre i costi operativi e aumentare l'efficienza.
• Esplorare esempi pratici di implementazione dell'AI per ottenere risparmi.

Workflow di Implementazione dell'AI nei Processi Aziendali

• Scoprire come integrare l'AI per trasformare e migliorare i processi aziendali.
• Ottenere una panoramica chiara e pratica dei passaggi fondamentali per implementare l'AI con successo.
• Strategie di implementazione: Differenze tra ottimizzazione, accelerazione e trasformazione.
• Valutazione delle risorse: Identificazione delle risorse e competenze necessarie.
• Gestione del progetto: Pianificazione, esecuzione e monitoraggio di un progetto AI.

Introduzione all'AI in Finance e Controlling

• Contesto e importanza dell'AI nel settore della finanza aziendale.

Cosa si può fare davvero con l'AI in ambito Finance & Controlling?

• Automazione dei processi: riduzione dei compiti manuali e ripetitivi.
• Analisi predittiva: migliorare le previsioni economiche e finanziarie.
• Gestione del rischio: utilizzo dell'AI per la valutazione e gestione del rischio.

L’Impatto dell’AI sulla finanza aziendale e il controllo di gestione

• Miglioramento dell'efficienza operativa.
• Supporto decisionale avanzato.
• Riduzione dei costi operativi.

Come l'AI può aiutare il CFO e altre figure di responsabilità

• Automazione delle attività di routine.
• Supporto nelle decisioni strategiche.
• Monitoraggio continuo e reporting in tempo reale.

Strategia di integrazione dell’AI nei processi aziendali esistenti

• Valutazione dello stato attuale dei processi.
• Identificazione delle aree di intervento.
• Pianificazione e implementazione dell'AI.

Cosa NON si può fare con l'AI in ambito Finance & Controlling

• Limitazioni tecniche e compiti che richiedono giudizio umano.
• Situazioni in cui l'AI non può sostituire l'intervento umano.

Come l'AI può ridisegnare i flussi operativi

• Ottimizzazione dei processi tramite l'automazione.
• Integrazione di sistemi aziendali diversi.
• Progettazione di nuovi flussi di lavoro.

Prospettive future dell'AI in ambito Finance & Controlling

• Innovazioni e sviluppi futuri.
• Nuove applicazioni nel breve e lungo termine.

Strumenti e applicazioni reali sul mercato

• Panoramica dei principali strumenti di AI per il Finance e Controlling.
• Utilizzo di chatbot e assistenti virtuali.
• Soluzioni software avanzate per l'analisi economico e finanziaria.