Corso AI Automation Specialist

Un AI Automation Specialist progetta e realizza automazioni che collegano processi aziendali, applicazioni e agenti AI. Unisce competenze di analisi dei processi, workflow automation, integrazione dei dati e gestione dei modelli AI. Segue il progetto dalla scelta delle attività da automatizzare alla messa in produzione, fino al monitoraggio e alla misurazione dei risultati.

No, non sono richieste conoscenze pregresse di programmazione. Imparerai a costruire automazioni con piattaforme visuali come Make, Zapier, Power Automate e n8n. Affronterai anche API, webhook e dati strutturati, fino a utilizzare strumenti AI per generare e verificare script e connettori nelle attività più avanzate.

A professionisti di operations, marketing, sales, customer service, HR e amministrazione, a consulenti e a chi vuole specializzarsi nell’AI Automation. È adatto anche agli appassionati di AI e a chi vuole riposizionarsi professionalmente, acquisendo competenze per automatizzare processi aziendali reali.

Il corso si svolge in 8 lezioni live con i docenti, con spiegazioni, dimostrazioni e applicazioni pratiche. Il programma segue tutte le fasi di un progetto: strategia, scelta degli strumenti, costruzione di workflow e agenti AI, messa in produzione, monitoraggio e sicurezza. Iscrivendoti al corso ottieni anche l’accesso alle registrazioni delle lezioni e a materiali di approfondimento esclusivi.

Si parte dalla mappatura del processo: attività, persone, dati e sistemi coinvolti. Si individuano le opportunità di automazione e si valutano impatto, fattibilità, costi e rischi. Una strategia di AI Automation definisce priorità, strumenti e KPI, costruendo una roadmap che porta dal primo progetto pilota a una soluzione operativa e misurabile.

Un workflow automatico esegue passaggi secondo regole e condizioni definite. Un agente AI usa un modello per interpretare informazioni e scegliere azioni o strumenti in funzione di un obiettivo, entro limiti prestabiliti. Le due componenti possono convivere: il workflow coordina il processo, mentre l’agente gestisce attività che richiedono interpretazione e flessibilità.

Sì. Le piattaforme no-code e low-code come n8n e Make permettono di costruire automazioni attraverso interfacce visuali, connettori e componenti configurabili. Puoi collegare applicazioni e modelli AI senza scrivere codice per ogni passaggio. Per realizzare soluzioni più avanzate, impari anche a gestire API, webhook, dati strutturati ed espressioni, utilizzando l’AI come supporto nelle personalizzazioni.

La scelta dipende dal processo da automatizzare, dalle integrazioni necessarie e dai vincoli aziendali. Zapier facilita il collegamento tra applicazioni; Make offre una progettazione visuale di flussi articolati; Power Automate si integra nell’ecosistema Microsoft; n8n consente workflow personalizzabili e opzioni di self-hosting. Un AI Automation Specialist confronta anche costi, gestione dei dati, manutenzione e possibilità di crescita.

Il Prompt Engineering definisce istruzioni, esempi e formato delle risposte. Il Context Engineering organizza le informazioni che il modello riceve per svolgere il compito. L’Harness Engineering riguarda il sistema che ne governa l’esecuzione: strumenti disponibili, controlli, test e gestione degli errori. Insieme aiutano a rendere l’AI una componente verificabile del workflow.

La RAG, Retrieval-Augmented Generation, recupera informazioni da documenti e fonti aziendali per fornire al modello un contesto pertinente su cui basare le risposte. MCP, Model Context Protocol, standardizza il collegamento tra applicazioni AI, strumenti e risorse esterne. Possono essere utilizzati insieme per costruire agenti che consultano la conoscenza aziendale e interagiscono con i sistemi autorizzati.

Human-in-the-loop significa prevedere l’intervento di una persona in specifici passaggi dell’automazione. Può servire per approvare un’azione, verificare un risultato incerto o gestire un’eccezione. Chi progetta il workflow stabilisce quando il sistema può procedere autonomamente e quando deve fermarsi, chiedere una conferma o trasferire l’attività a un operatore.

Servono competenze per riconoscere rischi come prompt injection, esposizione di informazioni e uso improprio degli strumenti da parte degli agenti. Occorre saper gestire credenziali, permessi, dati personali e tracciabilità delle operazioni. AI Security e governance dei dati comprendono anche controlli, responsabilità e documentazione, per mantenere l’automazione monitorabile e gestibile nel tempo.

L’Observability permette di capire cosa accade durante l’esecuzione attraverso log, metriche e allarmi: passaggi completati, errori, tempi e costi. Gli Evals verificano la qualità delle risposte e il successo delle attività con test e criteri definiti. Il confronto dei KPI prima e dopo l’automazione aiuta a valutarne il contributo a produttività, qualità e risultati aziendali.

Certamente, durante il corso è disponibile assistenza continua da parte dei nostri docenti per qualsiasi dubbio o domanda.

Sì, al termine del corso sono previsti un esame finale e una certificazione.

Sì, offriamo una garanzia di soddisfazione al 100%. Se non sei completamente soddisfatto del corso, puoi richiedere un rimborso entro i primi 14 giorni dall’acquisto.