Sistemi Agentici in Azienda: corso per manager e CTO

In sintesi

Outcome concreti, non teoria

Per chi è

Sei un dirigente, CTO, CIO, responsabile IT o Innovation, project manager, compliance lead o consulente senior. Usi già strumenti AI generativi come utente, conosci le basi dell'IT, ma quando si parla di 'agenti AI' senti che la conversazione sfugge di mano a tecnici e vendor. Il problema non è la tecnologia: è che non esiste ancora un linguaggio condiviso tra chi decide e chi costruisce. Questo corso colma esattamente quel gap: ti dà i concetti, i criteri e i framework per valutare, decidere e governare — senza dover diventare un ingegnere.

Cosa esci sapendo fare

Distinguere un agente AI da un chatbot, un assistente e un'automazione tradizionale con criteri funzionali precisi, non definizioni vaghe
Stabilire quando un processo della tua organizzazione ha davvero bisogno di un agente e quando una soluzione più semplice è la scelta giusta
Classificare i livelli di autonomia (HITL, HOTL, HOOTL) e calibrare il controllo umano in base al rischio reale
Costruire l'architettura di governance necessaria: responsabilità, audit trail, kill switch, soglie di intervento
Gestire rischi, compliance e responsabilità legale prima che diventino problemi operativi
Misurare l'impatto degli agenti sul lavoro delle persone con il framework MIROS
Progettare un percorso di messa in produzione che non si fermi al prototipo
Riconoscere e prevenire i rischi di overtrust e undertrust nei team che lavorano con agenti AI
Progettare un catalogo aziendale di Skills con approvazione, versioning e audit
Distinguere Skills vs MCP vs workflow vs RAG con criteri decisionali concreti
Valutare marketplace interni/esterni e rischi (shadow skills, lock-in, procurement)

Direzione scientifica

Francesco Marinuzzi, Ph.D.

Centinaia di colleghi hanno seguito corsi tenuti e/o organizzati direttamente da Francesco Marinuzzi sull'Intelligenza Artificiale negli ultimi tre anni, con ampie referenze disponibili.

Ph.D. — IngegnereResponsabile Scientifico dei corsi di IA dell'Ordine degli Ingegneri di Roma (3 anni, con CFP)Consigliere dell'Ordine degli Ingegneri di RomaDocenza AI per il procurement difesa & aerospazio

Il programma completo

21 moduli — la sostanza, per esteso

Nessuna promessa generica: ecco esattamente cosa contiene il corso.

01Introduzione ai sistemi agentici›

Distinguere un sistema agentico da un chatbot, un assistente AI e un'automazione tradizionale sulla base di criteri funzionali precisi
Identificare le caratteristiche che conferiscono agency a un sistema software in ambito aziendale: percezione del contesto, valutazione di alternative, decisione e azione autonoma
Valutare perché l'introduzione di agenti trasforma il lavoro da rapporto a due attori (umano-strumento) a sistema triadico (umani, agenti, strutture)

02Automazione, AI generativa e agenti›

Classificare le quattro categorie operative — automazione tradizionale, AI generativa, workflow intelligenti, sistemi agentici — in base a logica decisionale, adattamento e gestione delle eccezioni
Applicare criteri concreti per stabilire quando un processo richiede un agente e quando basta un'automazione più semplice
Analizzare le differenze operative tra automazione e agency attraverso esempi aziendali reali

03Modulo 3 — Parte 1: Individuare i processi e i casi d'uso per funzione›

Applicare criteri strutturati per identificare i processi aziendali candidabili all'introduzione di agenti
Mappare i principali casi d'uso agentici nelle funzioni IT, customer care, HR, procurement, legal, compliance e operations
Distinguere tra processi documentali, decisionali e relazionali ai fini della scelta del tipo di agente

04Modulo 3 — Parte 2: Prioritizzazione e criteri di selezione›

Applicare una matrice di priorità basata su valore, rischio, fattibilità e impatto organizzativo per selezionare i primi progetti agentici
Valutare l'impatto organizzativo di un caso d'uso prima di avviare l'implementazione
Costruire una shortlist di progetti agentici ordinata per rapporto valore/rischio

05Modulo 4 — Parte 1: Il motore dell'agente — modello, prompt, tool e memoria›

Identificare il ruolo del modello linguistico, del prompt di sistema, dei tool/API e della memoria nell'architettura di un agente aziendale
Valutare le implicazioni operative della scelta di ciascun componente per il risultato finale dell'agente
Distinguere tra memoria a breve termine e memoria persistente e le rispettive funzioni nel comportamento dell'agente

06Modulo 4 — Parte 2: Il contesto e i confini — RAG, orchestrazione, guardrail, integrazione ed escalation›

Descrivere il funzionamento di una knowledge base con RAG e il suo ruolo nel ridurre le hallucination
Valutare l'importanza di orchestrazione, logging e guardrail come componenti di sicurezza e governance dell'agente
Applicare il principio dell'escalation verso l'umano come meccanismo architetturale irrinunciabile

07Livelli di autonomia e controllo›

Classificare i tre livelli di autonomia — HITL, HOTL, HOOTL — e le rispettive conseguenze su responsabilità, qualità del lavoro e profilo di rischio
Applicare i criteri di criticità della decisione, maturità dell'agente e fiducia accumulata per calibrare dinamicamente il livello di autonomia
Progettare un sistema di soglie di intervento umano, kill switch e audit trail adeguato al contesto operativo

08Modulo 6 — Parte 1: Struttura di governance — ruoli, registro e RACI›

Definire i cinque ruoli chiave della governance agentica — AI owner, Process owner, Data owner, Risk owner, Human supervisor — e le rispettive responsabilità
Costruire un RACI minimo per un progetto agentico che chiarisca chi è Responsible, Accountable, Consulted e Informed
Progettare un registro degli agenti che renda visibile e auditabile l'intero parco agenti dell'organizzazione

09Modulo 6 — Parte 2: Ciclo di vita dell'agente e policy operative›

Descrivere le sei fasi del ciclo di vita dell'agente — ideazione, test, produzione, monitoraggio, revisione, dismissione — e le decisioni di governance richieste in ciascuna
Redigere i contenuti minimi di una policy interna sui sistemi agentici
Applicare criteri per decidere quando un agente va revisionato, aggiornato o dismesso

10Modulo 7 — Parte 1: Accountability e catena di responsabilità›

Mappare la catena di responsabilità in un sistema agentico: management, progettisti, fornitori, operatori umani
Argomentare perché la delega a un agente non trasferisce la responsabilità ma la distribuisce
Identificare le situazioni in cui il vuoto di accountability genera rischio legale, finanziario e reputazionale

11Modulo 7 — Parte 2: Normativa, tracciabilità e procurement›

Applicare i principi essenziali del GDPR e dell'AI Act alla gestione dei sistemi agentici in azienda
Progettare un sistema di tracciabilità, logging e documentazione che renda auditabile ogni decisione dell'agente
Redigere le clausole contrattuali minime verso i vendor di soluzioni agentiche

12Modulo 8 — Parte 1: Rischi tecnici — hallucination, bias, opacità, sicurezza›

Identificare i rischi tecnici principali dei sistemi agentici — hallucination, bias algoritmico, opacità decisionale, data leakage e prompt injection — e le rispettive conseguenze operative
Valutare l'insidiosità del bias algoritmico amplificato: come un agente discrimina senza che nessuna singola decisione lo sia in modo evidente
Distinguere tra rischi contenibili con misure tecniche e rischi che richiedono intervento organizzativo

13Modulo 8 — Parte 2: Rischi organizzativi e sistemici — dipendenza, shadow AI, cascate di errore›

Riconoscere i rischi organizzativi — over-reliance, dipendenza cognitiva, shadow AI, vendor lock-in — come minacce alla resilienza dell'organizzazione
Valutare il rischio di cascata di errore nei sistemi multi-agente dove agenti individualmente corretti producono risultati collettivamente disfunzionali
Progettare un processo di incident management specifico per incidenti agentici

14Modulo 9 — Parte 1: Come gli agenti modificano il lavoro e i quattro nuovi ruoli›

Descrivere come l'introduzione degli agenti modifica la composizione delle mansioni, il livello di competenza richiesto e il senso percepito del lavoro
Definire i quattro nuovi ruoli dell'impresa agentica — supervisore, orchestratore, validatore, addestratore — e le competenze specifiche di ciascuno
Identificare l'addestratore come il ruolo dove la conoscenza tacita umana entra nel sistema e dove l'umano è meno sostituibile

15Modulo 9 — Parte 2: Nuove metriche, rischi umani e change management›

Progettare metriche di performance adeguate ai nuovi ruoli ibridi, evitando di misurare le persone con le metriche del vecchio mondo
Valutare i rischi di perdita di competenza e perdita di senso del lavoro come costi economici calcolabili, non come preoccupazioni astratte
Applicare i principi del change management all'organizzazione ibrida umano-agente

16Modulo 10 — Parte 1: Il secondo bilancio e l'architettura MIROS›

Illustrare il concetto di secondo bilancio: l'impresa agentica produce un bilancio dell'efficienza visibile e uno del lavoro invisibile, e governare solo il primo significa subire il secondo
Descrivere le tre dimensioni di MIROS — Impatto, Rischio e Opportunità Sociale — e il loro funzionamento interconnesso
Applicare la distinzione tra KPI reali e KPI fittizi come antidoto operativo al social washing

17Modulo 10 — Parte 2: Gli indicatori operativi e il cruscotto decisionale›

Selezionare gli indicatori MIROS chiave — qualità del lavoro, autonomia percepita, fiducia uomo-agente, tasso di override, dipendenza cognitiva — e le rispettive soglie critiche
Interpretare un cruscotto MIROS a tre livelli di profondità: visione d'insieme, drill-down dimensionale, azioni raccomandate con costo e impatto stimati
Costruire il collegamento tra indicatori sociali e impatti economici calcolabili per trasformare i dati in decisioni

18Etica operativa e fiducia›

Distinguere tra etica decorativa — dichiarazioni, comitati, capitoli nel bilancio — ed etica operativa intesa come vincolo di design incorporato nell'architettura dell'agente
Applicare i principi operativi di trasparenza, spiegabilità, contestabilità, proporzionalità e supervisione umana alla progettazione e alla governance degli agenti
Valutare le dinamiche di fiducia calibrata — overtrust e undertrust — e le tre leve del clima organizzativo ibrido: interfacce, comportamento dell'agente, percezione di controllo

19Modulo 12 — Parte 1: Dal prototipo alla produzione — le quattro fasi e i test›

Descrivere le quattro fasi del percorso verso la produzione — proof of concept, pilot, produzione controllata, produzione piena — e i criteri di passaggio tra una fase e l'altra
Progettare un piano di test che includa test funzionali, test di sicurezza, test su casi limite e red teaming
Valutare perché un prototipo che funziona in demo non è un sistema pronto per la produzione

20Modulo 12 — Parte 2: Monitoraggio continuo, metriche e gestione del ciclo operativo›

Progettare un sistema di monitoraggio continuo che integri metriche tecniche e metriche organizzative
Applicare un processo di gestione incidenti specifico per sistemi agentici, dalla rilevazione alla post-mortem
Definire i criteri e le procedure per aggiornamento, rollback e dismissione dell'agente in produzione

21Skills e marketplace: standardizzare le competenze degli agenti in azienda›

Distinguere una Skill agentica da prompt di sistema, workflow, tool MCP e fine-tuning, applicando criteri decisionali per scegliere lo strumento giusto
Valutare l'impatto organizzativo delle Skills su governance, riuso delle competenze, onboarding dei team e riduzione della dipendenza da singoli esperti
Progettare un catalogo aziendale di Skills con criteri di approvazione, versioning, audit e distribuzione controllata (marketplace interno vs esterno)
Identificare rischi specifici delle Skills — shadow skills, skill non approvate, lock-in del marketplace — e definire controlli minimi di procurement e compliance

Il Modulo 1 è gratuito: provalo prima di acquistare.

Come funziona

Fruizione e attestato

Il corso è composto da 13 moduli video (~260 minuti), fruibili in autonomia. Include il nuovo modulo 2026 su Skills e marketplace: come standardizzare competenze agentiche, governare skill interne/esterne e integrarle nel ciclo di vita. Quiz e attestato inclusi.

Referenze

Cosa dicono i colleghi

Feedback reali raccolti tra i partecipanti ai percorsi di Francesco Marinuzzi.

“Just wrapped up an eye-opening AI course! The biggest takeaway? AI isn't a "nice-to-have" hobby anymore; it's a vital tool every professional needs. It's about boosting our capabilities and future-proofing our careers. Huge thanks to Eng. Francesco Marinuzzi for clarifying how AI can become an indispensable part of our toolkit.”

Valerio Agnello · European Rail Standards Leader (NB-Rail/ERA) — Certification & Safety Assessment

Domande frequenti

Dubbi prima di iniziare

Serve esperienza tecnica di programmazione o sviluppo AI?

No. Il corso è pensato per profili decisionali e gestionali con una conoscenza base dell'IT e familiarità con strumenti AI generativi come utente. Non si scrive codice: si impara a valutare, governare e decidere con metodo.

Quanto tempo dura l'accesso al corso?

L'accesso è illimitato dalla data di acquisto. Puoi seguire il corso al tuo ritmo, riprendere i moduli che ti servono e rivedere i contenuti ogni volta che ne hai bisogno.

C'è un attestato?

Sì. Al completamento di tutti i moduli ricevi un attestato di completamento del corso. Si tratta di un attestato che certifica la fruizione del percorso formativo, non una certificazione professionale riconosciuta da ordini o enti esterni.

Posso seguire il corso in più sessioni?

Assolutamente sì. I 12 moduli sono indipendenti e progettati per sessioni da circa 20 minuti. Puoi seguirli in ordine o tornare su quelli più rilevanti per il tuo contesto.

Il corso è aggiornato rispetto ai sistemi agentici più recenti?

Sì. I contenuti affrontano i sistemi agentici con un approccio concettuale e metodologico pensato per durare nel tempo, non legato a un singolo strumento o framework che potrebbe cambiare in pochi mesi.

Inizia dal Modulo 1, gratis

Prova il primo modulo senza impegno. Se ti convince, sblocchi l'intero corso con attestato a €299.

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