| Codice | 6204 |
|---|---|
| Anno accademico | 2025-2026 |
| Tipologia di corso | Formazione permanente |
| Area di interesse | Sociale, economica, giuridica |
| Sede didattica | Bologna |
| Direttore | Luca Pietrantoni |
| Durata | bimestrale |
| Costo | 1.450,00 euro |
| Prevista selezione | No |
| Scadenza bando |
12/01/2026 |
- Struttura proponente
-
Dipartimento di Psicologia "Renzo Canestrari" - PSI
- Presentazione
- Il corso di durata bimestrale, è erogato in lingua italiana, rilascia 12 crediti formativi universitari (CFU) e ha come obiettivo quello di formare professionisti sulla collaborazione umano-AI nelle imprese e nelle organizzazioni.
- Numero partecipanti
- Minimo: 14 - Massimo: 30
- Titoli d'accesso
- - lauree triennali e/o lauree magistrali conseguite ai sensi del DM 270/04 (o lauree di primo e/o secondo ciclo eventualmente conseguite ai sensi degli ordinamenti previgenti DM 509/99 e Vecchio Ordinamento);
- lauree triennali e/o lauree magistrali conseguite all’estero e ritenute valide ai fini dell’ammissione al corso.
- Piano didattico
1. Fondamenti teorici della collaborazione umano-AI
- Paradigmi di Human-AI Collaboration: dal paradigma automation-augmentation al framework di complementarità cognitiva (Brynjolfsson & McAfee, 2024)
- Modelli di adozione tecnologica aggiornati: ISTAM-AI, Extended TOE Framework, e DOI 2.0 per sistemi intelligenti
- Applicazioni in sistemi cyber-fisici avanzati e paradigma Industry 5.0: human-centric manufacturing e collaborative robotics
- Teorie emergenti: Hybrid Intelligence Systems e Collective Human-AI Intelligence
2. Architetture e implementazioni di sistemi AI
- Machine Learning avanzato: deep learning, transformer architectures.
- Generative AI e Large Language Models: fine-tuning, prompt engineering avanzato, Retrieval-Augmented Generation (RAG) con vector databases, function calling e tool use
- Agentic AI e sistemi multi-agente: orchestrazione, chain-of-thought reasoning, e autonomous decision-making
- AI Safety e robustezza: red teaming, constitutional AI, adversarial robustness, jailbreak prevention, e mitigazione di hallucinations
3. Interazione cognitiva e processi decisionali human-in-the-loop
- Explainable AI (XAI) e interpretabilità: SHAP, LIME, e attention mechanisms
- Cognitive load theory nell'era dell'AI: ottimizzazione dell'attenzione e del carico cognitivo
- Behavioral analytics e predictive modeling per decision support systems
- Trust calibration e appropriate reliance in sistemi AI
4. Trasformazione organizzativa e change management
- AI readiness assessment e maturity models specifici per settore
- Competency modeling per l'era dell'AI: T-shaped professionals e fusion skills
- Human-Centered AI Design: metodologie partecipative e co-design
- Continuous learning organizations e adaptive workforce strategies
5. Impatti sociali e gestione delle risorse umane
- Future of work: analisi degli scenari occupazionali
- Algorithmic management e worker surveillance
- Diversity, equity, and inclusion nell'era dell'AI
- Wellbeing digitale e prevenzione del technostress
Modulo e-learning interattivo
Track 1: Fondamenti operativi
- Simulazioni interattive sui pattern di collaborazione umano-AI efficaci
- Virtual labs per sperimentazione con LLMs e prompt engineering
- Gamification della AI literacy attraverso challenge progressive
Track 2: Assessment e metriche
- Dashboard real-time per monitoraggio KPI human-centric
- Strumenti di self-assessment validati: AI Readiness Scale, Digital Maturity Index
- Benchmarking tools per confronto con industry standards
Track 3: Sviluppo competenze
- Percorsi personalizzati di upskilling basati su gap analysis individuale
- Micro-learning modules su emerging technologies
Track 4: Case studies
- Cross-industry best practices repository
- Failure analysis: learning from AI implementation mistakes
- Frequenza obbligatoria
- 80%