Syllabus del corso
Obiettivi formativi
1. Conoscenza e capacità di comprensione. Gli studenti acquisiranno le conoscenze di base sul funzionamento dell'intelligenza artificiale (modelli linguistici, prompt engineering) e sulle sue applicazioni al settore turistico ed eventistico, dall'AI generativa all'AI agentica.
2. Conoscenza e capacità di comprensione applicate. Gli studenti saranno in grado di applicare l'AI alle fasi di progettazione e organizzazione di un evento (business plan, budget, comunicazione) e di costruire, con strumenti no-code, un workflow di automazione funzionante.
3. Autonomia di giudizio. Al termine del laboratorio gli studenti avranno sviluppato una capacità critica sui limiti, i rischi e le implicazioni etiche e di sostenibilità dell'intelligenza artificiale applicata al turismo.
4. Abilità comunicative. Gli studenti saranno in grado di presentare in pubblico, singolarmente e in gruppo, i progetti realizzati, usando i termini propri dell'event management e dell'intelligenza artificiale.
5. Capacità di apprendere. Il laboratorio stimola l'aggiornamento continuo rispetto a un settore, quello dell'AI, in rapidissima evoluzione.
6. Acquisizione di competenze di base. Gli studenti nel corso del laboratorio acquisiranno delle competenze di base sulle fasi e attività riguardanti l'organizzazione eventi e sull'Intelligenza Artificiale
Contenuti sintetici
- Come funziona un modello linguistico: pattern, pesi, allucinazioni; rischi dell'AI (bias, privacy, diritti d'autore, AI Act).
- Prompt engineering e confronto tra le principali piattaforme AI generaliste.
- Progettazione di un evento: concept, target, marketing mix, business plan, budget, piano di comunicazione.
- L'AI nel turismo: pianificazione personalizzata, revenue management, da SEO a GEO.
- Dall'AI generativa all'AI agentica: autonomia, uso di strumenti, workflow.
- Costruzione pratica di automazioni AI con strumenti no-code.
- Etica e sostenibilità dell'intelligenza artificiale.
- Casi studio ed esercitazioni sul cicloturismo e gli eventi bike.
- Lavori di gruppo e presentazione finale (pitch).
Programma esteso
Il laboratorio utilizza come caso empirico ricorrente l'organizzazione di un evento di cicloturismo/bike, sul quale gli studenti, divisi in gruppi, lavorano per l'intera durata del corso applicando via via i temi trattati a lezione.
Nel corso di alcune lezioni sono inoltre previste testimonianze di professionisti del settore turistico con competenze di intelligenza artificiale.
Nella prima parte il laboratorio fornisce le basi per comprendere e utilizzare l'intelligenza artificiale generativa (funzionamento dei modelli linguistici, tecniche di prompt engineering, confronto tra le principali piattaforme) e per applicarla alle fasi tipiche dell'organizzazione di un evento: ideazione, business plan, budget e piano di comunicazione.
Nella seconda parte il laboratorio introduce l'AI agentica — la capacità dell'AI di agire in autonomia utilizzando strumenti esterni — a partire da una simulazione manuale e fino alla costruzione pratica, con strumenti no-code, di un'automazione realmente funzionante (ad esempio l'invio di comunicazioni personalizzate ai partecipanti in base ai dati di iscrizione).
Il laboratorio si chiude con la presentazione finale dei progetti di gruppo e con una riflessione critica sui limiti etici, sociali e ambientali dell'intelligenza artificiale.
Prerequisiti
Nessuno. È sufficiente una normale familiarità con l'uso del computer.
Metodi didattici
Lezioni frontali ed esercitazioni pratiche in laboratorio informatico, con lavori di gruppo. é prevista anche la testimonianza di alcuni professionisti del settore turistico con competenze in ambito AI
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'idoneità dello studente al termine del laboratorio verrà valutata sulla base della partecipazione attiva alle lezioni, alle esercitazioni e al progetto di gruppo realizzato
Testi di riferimento
Materiali e riferimenti forniti a lezione
Sustainable Development Goals
Sustainable Development Goals
Staff
-
Stefano Forbici
