ITALIANO

Contenuti del corso

- Introduzione e Fondamenti dell’IA: definizioni ed evoluzione dell’IA; machine learning, deep learning e reti neurali; linguaggio naturale e chatbot
- IA nelle le imprese: IA nella gestione operativa dell’azienda, IA per il management strategico, IA per l’innovazione; approfondimento su AI nel marketing; approfondimento su AI e modelli di business; analisi di applicazioni
- Impatto etico, sociale e ambientale: bias negli algoritmi, regolamentazioni e responsabilità e trasparenza
- Project work e presentazione dei progetti: analisi di casi di successo e insuccesso

Pironti M. (a cura di), Intelligenze artificiali e aumentate, Egea, Milano 2022 (Cap. 1-2-3-4-5-6)
Mandelli A., Intelligenza artificiale e marketing , Egea, Milano, 2018 (Cap. 3-4-5-6)

Sides e materiali del corso

Gli obiettivi di apprendimento del corso sono di seguito descritti.

Conoscenze e comprensione
Il corso fornisce agli studenti le conoscenze teoriche, concettuali e operative necessarie per comprendere e applicare l'intelligenza artificiale (IA) in ambito aziendale. Inoltre, permette di acquisire gli strumenti utili per organizzare processi innovativi basati sull’IA e per analizzare le implicazioni strategiche e gestionali legate alla sua adozione.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione
Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di applicare i concetti e gli strumenti appresi per la gestione dell’innovazione, la formulazione di strategie di innovation management e lo sviluppo di modelli di business basati sull’IA.

Autonomia di giudizio
Gli studenti acquisiranno la capacità di valutare l’efficacia delle strategie di implementazione dell’IA. In particolare, impareranno a sfruttare le tecnologie di IA per innovare processi, prodotti e servizi aziendali, sviluppando al contempo una consapevolezza critica sulle implicazioni etiche e sociali di queste tecnologie.

Abilità comunicative
Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di comunicare in modo efficace le tematiche affrontate, adattando il proprio linguaggio sia a un pubblico generico che a un’audience specializzata.

Capacità di apprendimento
Gli studenti svilupperanno la capacità di apprendere autonomamente, utilizzando dati reali e informazioni raccolte personalmente per condurre analisi su imprese, settori industriali, mercati e prodotti.

Nessun prerequisito

Il corso utilizzerà una combinazione di diversi strumenti didattici: lezioni frontali, flipped classroom, esercitazioni, discussioni di casi, project work.

Modalità di verifica
La valutazione degli studenti che frequenteranno il corso sarà basata sulla realizzazione di un project work + una verifica orale per confermare la capacità acquisita di collegare aspetti applicativi a quelli teorici e concettuali.

La valutazione degli studenti che non frequenteranno il corso si baserà su una prova orale.

Introduzione al corso
Dati, definizioni ed evoluzione del concetto
Fondamenti di AI
La fabbrica dell'AI
AI e processi di innovazione
AI e modelli di business
AI e imprenditorialità
AI e modelli circolari
L'etica e l'AI

Italian

Course Contents

-Introduction and Fundamentals of AI: Definitions and evolution of AI; machine learning, deep learning, and neural networks; natural language processing and chatbots
-AI in Business: AI in operational management, AI for strategic management, AI for innovation; focus on AI in marketing; focus on AI and business models; application analysis
-Ethical, Social, and Environmental Impact: Algorithmic bias, regulations, and responsibility and transparency
-Project Work and Project Presentations: Analysis of success and failure cases

Pironti M. (a cura di), Intelligenze artificiali e aumentate, Egea, Milano 2022 (Cap. 1-2-3-4-5-6)
Mandelli A., Intelligenza artificiale e marketing , Egea, Milano, 2018 (Cap. 3-4-5-6)

Slides and course materials

The learning objectives of the course are described below.

Knowledge and understanding
The course provides students with the theoretical, conceptual and operational knowledge necessary to understand and apply artificial intelligence (AI) in the business environment. Furthermore, it allows them to acquire the tools needed to organize innovative processes based on AI and to analyze the strategic and managerial implications related to its adoption.

Ability to apply knowledge and understanding
At the end of the course, students will be able to apply the concepts and tools learned for managing innovation, formulating innovation management strategies and developing business models based on AI.

Autonomy of judgment
Students will acquire the ability to evaluate the effectiveness of AI implementation strategies. In particular, they will learn to exploit AI technologies to innovate business processes, products and services, while developing a critical awareness of the ethical and social implications of these technologies.

Communication skills
At the end of the course, students will be able to effectively communicate the topics covered, adapting their language to both a general public and a specialized audience.

Learning skills
Students will develop the ability to learn independently, using real data and personally collected information to conduct analyses on companies, industrial sectors, markets and products.

No

The course will use a combination of different educational tools: frontal lessons, lipped classroom, exercises, case discussions, project work.

Assessment Methods

The evaluation of students attending the course will be based on the completion of a project work and an oral exam to confirm their ability to connect practical aspects with theoretical and conceptual ones.

The evaluation of students who do not attend the course will be based on an oral exam.

Introduction to the course
Data, definitions, and evolution of the concept
Fundamentals of AI
The AI factory
AI and innovation processes
AI and business models
AI and entrepreneurship
AI and circular models
Ethics and AI