Workshop · ai Operations · Dal processo alla scelta del sistema
Non tutto deve diventare un Agente AI
Parti dal lavoro reale per capire se serve l’AI, dove può creare valore e quale soluzione scegliere, prima di investire in strumenti e sviluppo. Non servono competenze tecniche. Analizziamo un caso reale e usiamo strumenti pratici per confrontare le alternative e motivare la scelta
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Prossima edizione
23 ottobre 2026
Orario: 10:00 – 14:00 su Microsoft Teams
4 ore, con demo ed esercitazione pratica
PROCESSO · AUTOMAZIONE · WORKFLOW AI · AGENTI
Impara a scegliere il sistema meno complesso capace di svolgere bene il tuo lavoro
Imparare a vedere il sistema dietro lo strumento
Oggi è facile accedere a strumenti capaci di generare contenuti, collegare applicazioni, automatizzare attività e costruire agenti.
Le interfacce sono progettate per facilitare l’utilizzo: suggeriscono template, semplificano la configurazione e permettono di ottenere rapidamente qualcosa che funziona. Questa accessibilità è utile, ma può farci entrare troppo presto nella costruzione e nascondere gap di pensiero, strategia e processo.
Anche la complessità visibile può ingannare. Un workflow pieno di nodi, agenti e passaggi può apparire sofisticato senza essere necessariamente efficace, affidabile o sostenibile.
La facilità dello strumento riduce lo sforzo necessario per costruire. Prima di entrare nella tecnologia, rimangono però cinque domande:
- Il processo è abbastanza chiaro e maturo per essere supportato dall’AI?
- Qual è il livello di automazione e autonomia sufficiente per svolgere bene il lavoro?
- Quali asset aziendali dobbiamo preparare e organizzare in termini di dati, contesto e conoscenza?
- Lo strumento è sicuro, conforme e parte di uno stack tecnologico sul quale possiamo investire nel tempo?
- Come controlleremo la qualità dei risultati e il funzionamento del sistema nel tempo?
Il laboratorio allena l’occhio a riconoscere questi elementi e a collegarli tra loro, indipendentemente dallo strumento che verrà scelto.
L’obiettivo è acquisire una visione realistica e tool-agnostic dell’intelligenza artificiale applicata ai processi: una lente utilizzabile con ChatGPT, Claude, Copilot, piattaforme di automazione e tecnologie future.
Lavoreremo su tre capacità
Valutare e preparare il lavoro reale
Capire quali attività e processi possono essere aumentati, automatizzati o affidati a sistemi agentici.
Non tutti i processi sono già pronti. Il lavoro può dipendere dalla conoscenza tacita delle persone, contenere eccezioni non documentate, avere responsabilità ambigue oppure produrre risultati non definiti con sufficiente precisione.
Mostreremo come colmare la distanza tra il processo attuale e un processo pronto per essere supportato dall’AI:
- rendere esplicita la conoscenza tacita;
- ricostruire attività, decisioni ed eccezioni;
- chiarire input, output e responsabilità;
- organizzare le informazioni e la conoscenza necessarie al lavoro.
I canvas utilizzati durante il laboratorio permetteranno di applicare questa lettura anche ai propri processi.
Dosare automazione e autonomia
Confrontare le configurazioni possibili — dalla sequenza definita da noi al percorso scelto dal sistema — per capire quanta autonomia serve davvero al processo.
Automazione, workflow AI, workflow agentico e agente: livelli crescenti di autonomia.
La posizione dipende dalla stabilità del processo, dalla variabilità dei casi, dal bisogno di interpretazione, dal costo dell’errore e dalla responsabilità richiesta.
Lavoreremo su come decidere:
- quali passaggi devono seguire una sequenza predefinita;
- quali decisioni possono essere affidate all’AI;
- quale livello di autonomia è sufficiente;
- dove inserire verifiche e approvazioni;
- quando prevedere un’escalation verso una persona.
L’obiettivo è individuare la configurazione meno complessa capace di svolgere bene il lavoro e rimanere governabile.
Scegliere le leve che determinano il risultato
Regolare una sola leva non basta.
La qualità di un sistema AI non dipende soltanto dal prompt, dalla skill o dal modello utilizzato.
Il risultato nasce dall’equilibrio tra tre leve:
- Context Engineering: il contesto, la conoscenza, le istruzioni, gli esempi e la memoria che il sistema può utilizzare;
- System Design: il processo, l’architettura, l’orchestrazione, gli strumenti, il livello di autonomia e i controlli umani;
- Evals: i criteri di qualità, i test, il monitoraggio, il feedback e la manutenzione nel tempo.
Il laboratorio aiuta a riconoscere quale leva sta limitando il risultato e dove intervenire, evitando di cercare ogni volta la soluzione in un prompt più complesso.
Regolare una sola leva non basta: contesto, sistema e valutazione devono lavorare insieme.
Smontiamo un workflow agentico reale
Durante il workshop smonteremo un sistema di Agentic Lean Gap Analysis utilizzato in un processo consulenziale reale.
Partendo dalla trascrizione di una discovery, ricostruiremo il percorso del sistema:
- DiscoveryLegge la trascrizione e ricostruisce il processo reale.
- DiagnosiIndividua gap, eccezioni e punti decisionali.
- ProduzioneGenera process map, SOP e report.
- ControlloVerifica la qualità prima dell’output finale.
Non ci limiteremo a osservare l’anatomia del workflow. Studieremo il sistema che lo rende possibile: il processo reale da cui nasce, i problemi che deve risolvere, le informazioni necessarie, la logica affidata all’AI e i controlli che ne sostengono il funzionamento.
Ricostruiremo anche i presupposti che spesso mancano nel passaggio a un processo aumentato dall’AI: input accessibili, dati normalizzati, conoscenza esplicita, regole decisionali, gestione delle eccezioni e criteri di qualità.
Non per copiare lo strumento, ma per comprendere il sistema che c’è dietro.
Dalla diagnosi alla scelta del sistema
Applichiamo gli stessi criteri a un nuovo processo.
Attraverso un albero decisionale, i partecipanti seguiranno questo percorso:
- ValutareChiarezza e maturità del processo.
- DistinguereRegole, interpretazione e autonomia.
- ConfrontareLe configurazioni possibili.
- ScegliereLa soluzione meno complessa sufficiente.
- MotivareLa decisione e le alternative escluse.
La risposta potrà essere un intervento sul processo, un’automazione, un workflow AI o un sistema agentico. Anche decidere di non automatizzare ancora può essere la scelta corretta.
Non costruiremo tecnicamente un workflow. L’output sarà una mappa di scelta del sistema: soluzione proposta, livello di autonomia, controlli necessari e alternative escluse.
Lo use case emerge dalla diagnosi. Non viene scelto in anticipo.
Quando non devi ancora costruire, ma devi capire cosa ha senso costruire
Il laboratorio è pensato per chi, dentro un’azienda o accanto a un cliente, deve trasformare bisogni operativi in scelte sensate sull’intelligenza artificiale.
Il laboratorio è utile quando devi:
- OpportunitàRiconoscere casi realistici partendo dal lavoro e dai processi, non dallo strumento.
- DecisioneTrasformare un’idea generica in una scelta motivata per il team o il cliente.
- ValutazioneLeggere con maggiore consapevolezza la soluzione proposta da un fornitore.
- CompetenzeIndividuare le capacità operative da approfondire nel passo successivo.
- AllineamentoCreare un linguaggio comune tra chi conosce il processo e chi realizzerà la soluzione.
Si rivolge in particolare a Innovation Manager, team leader, manager, responsabili di funzione, consulenti e professionisti che operano tra processi, persone e tecnologia.
Non sono richieste competenze di programmazione o familiarità con piattaforme di automazione.
Capire dove vale la pena investire e cosa ha senso costruire
Il laboratorio serve a orientare l’investimento prima che diventi un progetto: chiarire il problema, leggere il processo, confrontare le configurazioni possibili e riconoscere le condizioni necessarie perché la soluzione sia utile, governabile e sostenibile.
Investimento per partecipante
€250 + IVA
Non parti da un tool o da uno use case già deciso. Parti dal lavoro reale per capire se serve l’AI, dove può generare valore e quale intervento è proporzionato al problema.
Un primo passaggio per orientare la scelta prima di investire in una tecnologia, in un’automazione o in un percorso più avanzato.
Cosa include
- criteri per leggere un processo prima di introdurre l’AI;
- confronto tra intervento sul processo, automazione, workflow AI e agente;
- reverse engineering di un sistema reale di Agentic Lean Gap Analysis;
- matrice e albero decisionale per confrontare le alternative;
- esercitazione guidata applicata a un processo concreto;
- criteri per definire autonomia, controlli, responsabilità e gestione del rischio;
- indicazioni per valutare strumenti e piattaforme senza dipendere dal tool del momento;
- materiali operativi utilizzati durante il laboratorio.
L’investimento viene riconosciuto nel percorso successivo
Se entro 6 mesi dalla partecipazione scegli uno dei laboratori avanzati, i €250 versati vengono riconosciuti integralmente come credito sul nuovo investimento. Il laboratorio può così diventare il primo passaggio per capire quale direzione approfondire.
PRIMA DI SCEGLIERE
Vuoi capire se questo workshop fa al caso tuo?
Ti faremo alcune domande sul contesto da cui parti, sul problema o processo che stai affrontando e su ciò che vuoi riuscire a valutare meglio.
Le risposte ci permetteranno di ricostruire brevemente la situazione e di dirti se il workshop è adatto a ciò che vuoi affrontare. Se sarà utile approfondire qualche elemento, concorderemo una breve videocall con il docente.
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