54 ore tra online e aula: il corso AI per Gambero Rosso

Quando Gambero Rosso ci ha chiesto un percorso di formazione ad hoc per i suoi manager, sapevamo che sarebbe stata un’esperienza sfidante e stimolante. Abbiamo progettato un corso di 54 ore, articolato in più giornate alternate tra sessioni online e lezioni in presenza. Non parliamo quindi del classico workshop “mordi e fuggi”, ma di un programma strutturato e approfondito, pensato per accompagnare i partecipanti in un vero percorso di apprendimento progressivo.

Come abbiamo organizzato queste 54 ore? In pratica, il corso si è svolto nell’arco di alcune settimane, combinando la comodità dell’online con il valore aggiunto dell’interazione faccia a faccia. Le sessioni online (live webinar) ci hanno permesso di coprire la parte teorica e introduttiva, dando flessibilità ai partecipanti di collegarsi da diverse sedi. Le giornate in presenza, invece, sono state fondamentali per i laboratori pratici e le esercitazioni di gruppo: ci siamo ritrovati tutti in aula per sperimentare direttamente gli strumenti di IA e discutere insieme casi d’uso concreti. Questo mix di digitale e fisico ha funzionato molto bene, mantenendo alta l’attenzione e permettendo ai manager di mettere subito in pratica ciò che apprendevano.

Dal punto di vista dei contenuti, l’obiettivo era fornire una visione a 360 gradi dell’Intelligenza Artificiale, con un focus particolare sulle IA generative di ultima generazione. Siamo partiti dalle basi, perché anche termini e concetti apparentemente semplici (cos’è un modello di machine learning? e una rete neurale?) meritavano una spiegazione chiara per allineare tutti i partecipanti. Da lì, abbiamo esplorato i diversi ambiti delle IA generative, tra cui:

Testi – ad esempio l’utilizzo di Large Language Models come ChatGPT o Claude per generare contenuti, riassunti o assistenza nella scrittura.
Immagini – la generazione di immagini tramite reti neurali (es. text-to-image con strumenti come DALL-E o Midjourney), utile per creatività, design e marketing.
Musica – come funzionano i modelli capaci di comporre musica o effetti sonori originali, e quali scenari aprono in ambito multimediale.
Video – dalle prime piattaforme di sintesi video con avatar virtuali ai deepfake, abbiamo visto come l’IA sta entrando anche nel mondo del video.

Dopo aver coperto la “teoria di base” di queste tecnologie generative, siamo passati alle applicazioni pratiche. Qui i manager di Gambero Rosso hanno potuto sperimentare direttamente alcuni strumenti: dalla scrittura assistita di articoli o schede prodotto, alla creazione di immagini per i social, fino all’analisi di dati con AI per migliorare le decisioni di business. L’idea era di calare l’IA nella realtà quotidiana dell’azienda. Essendo Gambero Rosso una realtà leader nell’enogastronomia e nei media, abbiamo discusso ad esempio di come l’IA possa supportare la redazione di contenuti culinari, la catalogazione di schede di vini, o la creazione di contenuti multimediali vari (jingle, colonne sonore, o stacchi musicali).

Teoria, pratica e gestione dei rischi

Un aspetto che abbiamo tenuto a sottolineare durante tutto il corso è che all’entusiasmo per le possibilità dell’IA deve accompagnarsi la consapevolezza dei rischi e delle responsabilità. Per questo, nell’ultima parte del percorso formativo ci siamo concentrati sulla gestione dei rischi legati all’IA in azienda. Cosa intendiamo? Ad esempio, abbiamo affrontato temi come: il bias dei dati (come evitare che un algoritmo perpetui pregiudizi), la tutela della privacy e la protezione dei dati sensibili, le implicazioni etiche nell’uso di AI generativa (es. deepfake e disinformazione), senza dimenticare gli aspetti di sicurezza (cybersecurity) e di affidabilità dei sistemi.

Discutere di rischi non significa scoraggiare l’uso dell’IA, ma anzi favorirne un’adozione consapevole. I manager hanno apprezzato molto questo approccio realistico: dopo aver visto quante cose straordinarie si possono fare con algoritmi e modelli, è fondamentale capire anche quando non fidarsi ciecamente di una macchina, come impostare controlli e governance interni, e dove il fattore umano deve rimanere centrale. In pratica, l’IA diventa uno strumento potenziatore, ma resta l’uomo a dover dirigere l’orchestra con giudizio critico. Questa è probabilmente la lezione più importante di tutte.