L’Intelligenza Artificiale applicata al Project Management

Project manager e professionisti nel campo della gestione dei progetti che desiderano comprendere e sfruttare il potenziale dell’AI e dei relativi strumenti, indipendentemente dal livello di esperienza o dal settore in cui operano.

Conoscenze di base in ambito Project Management ed esperienza nella gestione dei progetti.

• Acquisire una comprensione dei principi fondamentali dell’Intelligenza Artificiale applicata al Project Management.
• Sfruttare l’AI per supportare le attività quotidiane di un project manager, ottimizzando i processi e le decisioni.
• Imparare a utilizzare strumenti di AI per analisi dati, previsione delle tendenze e gestione dei rischi.
• Sviluppare competenze pratiche per implementare soluzioni AI nei progetti, personalizzate in base al livello di esperienza e alle necessità del settore.
• Conoscere l’etica e i rischi legati all’uso dell’AI nella gestione dei progetti.

INTRODUZIONE E CONCETTI GENERALI

• Panoramica sull’AI: definizioni e applicazioni.
• AI vs Intelligenza Artificiale Generativa: differenze e potenzialità.
• Scenario tecnologico attuale e panoramica dei principali strumenti di AI applicabili al Project Management.
• AI Ethics e Bias: comprendere limiti, rischi e potenziali problematiche etiche.

PROMPT ENGINEERING

• Introduzione ai “prompt” e alla loro importanza nell’utilizzo dell’AI.
• Configurazione degli strumenti di AI: impostazioni personalizzate e suggerimenti pratici.
• Prompt e Prompt Engineering: tecniche per creare istruzioni efficaci per strumenti di AI.
• Workshop pratico: creare prompt su casi di studio reali.

CONFIGURAZIONE AVANZATA

• Creazione di AI personalizzate: come sviluppare soluzioni AI personalizzate in base alle esigenze di progetto.
• ADA (Advanced Data Analysis): utilizzo pratico per l’analisi di dataset, generazione di grafici e visualizzazioni di dati.
• Integrazione con sistemi esistenti: consigli per integrare AI con strumenti di Project Management tradizionali (es. Microsoft Project, Jira).

CASI PRATICI DI AI E GESTIONE DEI PROGETTI

• Analisi di Use Cases: esempi concreti di AI nel Project Management per diversi settori (IT, Manufacturing, Marketing).
• Applicazione dell’AI in varie fasi di un progetto, tra cui:
  • Creazione del Project Charter/Piano di Progetto.
  • Definizione dell’Ambito del Progetto (Project Scope).
  • Elaborazione del Programma del Progetto (Project Schedule).
  • Stesura del Piano di Qualità (Quality Plan).
  • Creazione della Matrice RACI (RACI Matrix template).
  • Redazione del Piano di Comunicazione (Communication Plan).
  • Compilazione del Registro dei Rischi (Risk Register).
  • Pianificazione degli acquisti tramite il Piano di Approvvigionamento (Procurement Plan).
  • Coinvolgimento e gestione delle parti interessate con il “Piano di Coinvolgimento degli Stakeholder” e la “Matrice di Valutazione del Coinvolgimento degli Stakeholder”.
  • Sviluppo del Product Backlog & User Stories.
  • Calcolo dell’Earned Value.
• Simulazioni pratiche e role-playing: i partecipanti simulano situazioni reali utilizzando strumenti di AI per risolvere problemi di progetto e prendere decisioni.

KNOWLEDGE MANAGEMENT E MIGLIORAMENTO CONTINUO

• • Strumenti per la gestione della conoscenza all’interno del progetto.
  • Come l’AI può supportare il miglioramento continuo e la condivisione delle lezioni apprese.
  • Presentazione di una Toolbox digitale con risorse aggiuntive per approfondimenti post-corso (video tutorial, blog, forum).