Il Catalogo Formativo 2026 · 18 moduli · 4 aree tematiche · 7 percorsi verticali
Dopo più di un anno di interventi in azienda con il format IA Consapevole, abbiamo raccolto ciò che ha funzionato davvero e lo abbiamo trasformato in un sistema chiaro e replicabile.
Conformità
L’IA Act (art. 4), la Legge 132/2025 e il D.M. 180/2025 impongono obblighi formativi documentati. Ogni modulo Synanto produce attestati individuali, report aziendali e documentazione audit-ready. La conformità non è un plus. È il punto di partenza.
Operatività
Non teoria sull’IA: competenze concrete, testate su dati reali. Prompt library per funzione, confronto strumenti, workflow, supervisione critica degli output. Ogni partecipante esce con qualcosa di immediatamente utilizzabile nel proprio lavoro.
Trasformazione
La vera trasformazione non è adottare l’IA. È non farsi adottare da lei. Il Modello della Fiducia Calibrata costruisce professionisti capaci di usare la GenAI con efficienza e pensiero critico — simultaneamente.
Il Metodo Synanto
Non corsi sull’IA. Antidoti alla delega acritica.L’IA Generativa non erode solo il tempo: erode il pensiero critico. Il fenomeno si chiama cognitive offloading e con l’Intelligenza Artificiale Generativa si compie un salto di qualità pericoloso. Synanto ha sviluppato un framework per affrontarlo: il Modello della Fiducia Calibrata.
Non basta imparare a usare gli strumenti. Serve un cambio di mentalità.
Il cognitive offloading — lo spostamento di funzioni cognitive verso strumenti esterni — non è una novità. Lo abbiamo già fatto con:
Con l’IA Generativa l’offloading compie un salto di qualità. Non deleghiamo più solo la memoria o il calcolo. Stiamo iniziando a delegare la valutazione critica, la capacità argomentativa e la sintesi concettuale.
Esistono due tipi di fiducia che interagiscono in modo controintuitivo: la Fiducia nell’Automazione (TA) — più è alta, più deleghiamo — e la Fiducia Epistemica in Sé (TES) — più è alta, più verifichiamo. Una fiducia elevata e non calibrata nell’automazione inibisce la verifica e sopprime la fiducia in noi stessi.
«Più ci fidiamo dell’IA, meno verifichiamo. Più ci fidiamo di noi stessi, più esercitiamo pensiero critico.»
Solo la Fiducia Calibrata trasforma l’IA in alleato cognitivo, evitando sia il sottoutilizzo che la delega acritica.
Il termine «Intelligenza Artificiale» evoca facoltà umane in un fenomeno puramente computazionale. Questo innesca tre meccanismi psicologici: l’interpretazione antropomorfica, l’Effetto ELIZA, l’illusione di comprensione.
«Non è l’intelligenza a essere artificiale, ma l’agente.» — Luciano Floridi
Una strategia a due livelli — pratica e mindset — per mantenere la proprietà epistemica del proprio lavoro.
Goal Setting
Definire gli obiettivi cognitivi prima di usare la GenAI.
Prompt Engineering
Formulare richieste precise, contestualizzate, iterative.
Critical Inspection
Verificare su 4 dimensioni: accuratezza, coerenza, contesto, completezza.
Contextual Refinement
Integrare l’output con la propria conoscenza disciplinare.
Rivoluzione Semantica: decostruire il linguaggio antropomorfico dell’IA. Interrogare ogni termine. Coltivare un’atopia semantica — un rapporto con il linguaggio aperto e interrogativo.
La Fiducia Calibrata non è una scelta tecnica. È una necessità culturale.
I 18 Moduli del Catalogo
4 aree tematiche · 7 percorsi verticali per funzione · percorso personalizzato
IA Consapevole
Comprendere cosa è l’IA, come funziona, dove sbaglia e quali responsabilità genera. Coprire integralmente gli obblighi AI Act art. 4 e Legge 132/2025.
ObiettivoFornire una comprensione concreta e non mitologica dell’IA generativa. Coprire integralmente gli obblighi di alfabetizzazione previsti dall’AI Act e dalla Legge 132/2025.
Contenuti baseTre famiglie IA · Addestramento e generazione · Sintassi vs semantica · Paradosso della Fiducia · Cognitive offloading · AI Act art. 4 · Legge 132/2025 · Dichiarazione d’uso
Contenuti aggiuntiviL’errore semantico · I quattro quadranti della Fiducia Calibrata · Mappatura flussi aziendali IA · Auto-valutazione del proprio quadrante di fiducia
Esercitazione«Smonta l’output» — analisi critica di tre risposte IA su casi professionali reali: identificazione errori, riscrittura corretta, dichiarazione d’uso.
OutputAttestato individuale audit-ready · Modello dichiarazione d’uso · Report aziendale conformità formativa
Rischi e Governance
Bias algoritmici, allucinazioni, toolkit T.R.U.S.T., obblighi normativi per chi decide, integrazione governance IA nel Modello 231.
ObiettivoSviluppare la capacità di governare l’uso dell’IA in contesti decisionali: riconoscere bias, gestire allucinazioni, costruire protocolli di supervisione.
Contenuti baseBias nei dati e cognitivi · Allucinazioni: errori plausibili con tono assertivo · Toolkit T.R.U.S.T. · Obblighi AI Act per chi decide · Governance IA nel Modello 231
Contenuti aggiuntiviSistemi ad alto rischio (Allegato III AI Act) · Prompting metacognitivo · Audit operativo degli output IA · Costruzione policy operative
Esercitazione«Caccia all’allucinazione» — analisi di cinque output IA reali in contesti decisionali: identificazione errori sottili, applicazione T.R.U.S.T., protocollo escalation.
OutputToolkit T.R.U.S.T. personalizzato · Bozza policy IA integrabile nel Modello 231 · Report audit-ready sistemi ad alto rischio
Prompting Professionale
Framework COSTAR · Tecniche base e avanzate · Chain-of-thought · ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Perplexity · Prompt library per funzione.
Contenuti baseFramework COSTAR · Linguaggio chiaro e contestualizzato · Prompt iterativo · Errori comuni · ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Perplexity — confronto operativo
Contenuti aggiuntiviChain-of-thought · Role-based e few-shot prompting · Prompting metacognitivo · Costruzione prompt library tematica · Pipeline cognitiva su caso reale
Esercitazione«Prompt Clinic» — ottimizzazione progressiva di un prompt reale portato dal partecipante: da generico a professionale in quattro iterazioni documentate.
OutputPrompt library iniziale (min. 5 prompt per funzione) · Scheda framework COSTAR
Leggere i Processi con l’IA
Grammatica dei workflow · Zapier, Make, n8n · Human-in-the-loop · Lettura narrativa di un flusso reale · Governance automazioni.
Contenuti baseGrammatica universale dei processi: trigger → decisione → azione · Zapier/Make/n8n a confronto · Human-in-the-loop · Lettura narrativa di un workflow reale
Contenuti aggiuntiviPiattaforme come «menti operative» · Gestione incertezza e errori · Mappa punti di responsabilità e rischio · Progettazione no-code di un mini-workflow
Esercitazione«Leggi un workflow» — analisi guidata del template Smart Email Responder: snodi decisionali, punti di rischio, controllo umano necessario.
OutputMappa workflow aziendali con IA · Checklist governance automazioni
Scegliere e Confrontare gli Strumenti
Confronto operativo tra strumenti IA · Sicurezza dati aziendali · Strumenti PRO vs gratuiti · Progetti e Raccolte · RAG e NotebookLM (8h).
Contenuti baseChatGPT, Copilot, Claude, Gemini, Perplexity: differenze operative · Strumenti gratuiti vs PRO e sicurezza dati · Criteri di selezione per caso d’uso
Contenuti aggiuntiviRAG su documenti aziendali reali · NotebookLM per gestione conoscenza · Prompt library tematiche per funzione · Valutazione costi/benefici strumenti PRO
Esercitazione«Setup operativo» — ogni partecipante configura tre aree di lavoro personalizzate per la propria funzione.
OutputScheda comparativa strumenti · Configurazione operativa personale
Supervisionare gli Output
Critical Inspection 4 dimensioni · Toolkit T.R.U.S.T. · Stewardship Cognitiva · Pipeline Goal→Prompt→Inspect→Refine.
Contenuti baseLe 4 dimensioni della Critical Inspection: accuratezza, coerenza, contesto, completezza · Toolkit T.R.U.S.T. · Riconoscere confabulazioni · Contextual Refinement
Contenuti aggiuntiviPrompting metacognitivo per auto-verifica · Protocollo audit operativo · Personal checklist di supervisione · Pipeline completa Stewardship Cognitiva
Esercitazione«Output sotto esame» — verifica sistematica di sei output IA reali: applicazione del metodo in quattro passi, documentazione degli interventi.
OutputChecklist supervisione personalizzata · Padronanza pipeline Stewardship Cognitiva
Workflow e Automazione
Dal workflow letto (M4) al workflow progettato. Logica no-code, Zapier/Make/n8n, human-in-the-loop, test e governance.
ObiettivoPassare dalla comprensione dei workflow alla capacità di progettare, valutare e governare flussi automatizzati no-code in contesti reali, mantenendo il controllo umano sui punti critici.
Contenuti baseDal workflow letto al workflow progettato · Logica no-code: visuale, modulare, iterativa · Costruzione guidata di un flusso semplice · Punti di controllo obbligatori · Test, errori, correzioni
Contenuti aggiuntiviPattern automazione per funzione · Flusso completo su caso aziendale reale · Integrazione IA generativa nel workflow · Documentazione per audit e governance
Esercitazione«Il mio primo workflow» — progettazione, costruzione e test di un flusso no-code su un processo reale del partecipante.
Output partecipanteUn workflow funzionante e documentato · Metodologia di progettazione no-code · Checklist di governance per automazioni
Output aziendaPrototipo di automazione su processo reale · Competenza interna di progettazione no-code · Riduzione dipendenza da risorse tecniche esterne
Dati, Piattaforme e Conoscenza
Piattaforme come ambienti di dati · Integrazione nativa vs connettori vs RAG · SharePoint, Google Drive, Notion, Teams, Confluence · Qualità delle fonti come precondizione del RAG.
ObiettivoComprendere il ruolo delle piattaforme come ambienti di dati. Distinguere le logiche di integrazione nativa, connettori e RAG. Riconoscere i requisiti minimi di qualità perché l’IA possa recuperare e usare i contenuti in modo affidabile.
Contenuti basePiattaforme come ambienti di dati: SharePoint, Google Drive, Notion, Teams, Confluence · Integrazione nativa vs connettori vs RAG: mappa decisionale operativa · Copilot + SharePoint, Gemini + Google Drive: ecosistemi chiusi · Zapier, Make, n8n: flessibilità con governance esplicita · RAG su repository: qualità e affidabilità delle fonti
Contenuti aggiuntiviConfronto operativo tra piattaforme: punti di forza, limiti, criteri di scelta per funzione · Come riconoscere la solidità di un’integrazione già in uso · Analisi di un’integrazione reale o simulata · Audit della propria base documentale: identificazione criticità per un sistema RAG
Esercitazione«Mappa la tua infrastruttura» — i partecipanti costruiscono una rappresentazione semplificata dell’infrastruttura dati della propria organizzazione, identificano la modalità di integrazione IA prevalente e segnalano almeno tre criticità documentali. Nella versione 8h: peer review e piano di azione minimo.
Output partecipanteMappa dell’infrastruttura dati con annotazioni sulle modalità di integrazione · Elenco commentato di criticità documentali prioritarie
Output aziendaCensimento delle integrazioni IA attive e dei gap infrastrutturali · Base per decisioni di investimento su piattaforme e connettori · Documentazione pronta per audit su sistemi IA in uso
Content Engineering e Knowledge Design
Come legge un sistema RAG · Chunking, coerenza tematica, densità informativa · Metadati e segnali strutturali · Governance editoriale · Scrivere per l’IA senza smettere di scrivere per le persone.
ObiettivoIl prompt engineering è il primo salto culturale nell’uso dell’IA generativa. Il content engineering è il secondo: capire che la qualità di una risposta IA dipende anche da come è organizzata la conoscenza a monte. Sviluppare la capacità di costruire e mantenere una base documentale che lavora con l’IA.
Contenuti baseCome legge un sistema RAG: chunking, coerenza tematica, densità informativa, segnali strutturali · Metadati, titoli e segnali leggibili: progettare un sistema di metadati minimo per SharePoint, Notion, Google Drive, Confluence · Affidabilità, aggiornamento e governance editoriale: responsabilità, frequenze di revisione, deprecazione · Il concetto di «fonte autorevole» come elemento critico per la qualità delle risposte RAG
Contenuti aggiuntiviScrivere per l’IA senza smettere di scrivere per le persone: tecniche di scrittura strutturata per policy, procedure, FAQ, report · Analisi comparativa di versioni dello stesso documento prima e dopo un intervento di content engineering · Progettare un sistema di metadati per la propria organizzazione · Piano di governance editoriale: ruoli, frequenze, criteri di deprecazione, strumenti di tracciamento
Esercitazione«Riprogetta questo documento» — i partecipanti analizzano un documento aziendale reale o simulato: identificazione delle criticità rispetto al recupero RAG, proposta di revisione della struttura e dei metadati, valutazione dell’affidabilità della fonte. Nella versione 8h: scheda di governance e peer review tra gruppi.
Output partecipanteDocumento analizzato e riprogettato secondo i principi del content engineering · Scheda metadati · Proposta di governance editoriale minima
Output aziendaStandard di qualità documentale per l’uso con sistemi RAG · Riduzione del rischio da fonti obsolete o mal strutturate · Piano di governance editoriale applicabile all’intera base documentale aziendale
IA per HR e People Management
IA nel recruiting · Bias algoritmici in HR · Allegato III AI Act per sistemi IA in gestione lavoratori · Goal Setting per equità.
Contenuti baseIA nel recruiting: screening, job description, comunicazioni · Bias algoritmici in HR · Allegato III AI Act: obblighi per sistemi in gestione lavoratori · Goal Setting per equità
Contenuti aggiuntiviIA per formazione e fabbisogni · IA per performance: supporto non sostituzione · Prompt HR etici e documentati · Policy HR per uso responsabile GenAI
Esercitazione«HR sotto la lente» — 3 output IA su processi HR distinti: job description (selezione), comunicazione interna (people management), sintesi valutazione performance (sviluppo).
OutputPrompt library HR · Checklist equità per output IA in selezione · Template policy uso IA per HR
IA per Commerciale e Marketing
IA per copy, email, presentazioni · Brand voice nel prompt · Personalizzazione massiva con supervisione · Critical Inspection per output commerciali.
Contenuti baseIA per copy, email, presentazioni · Brand voice nel prompt · Critical Inspection per output commerciali · Dichiarazione d’uso nei materiali generati con IA
Contenuti aggiuntiviAnalisi competitor con GenAI · Qualificazione prospect · Campagne con IA: dal concept al copy · A/B testing assistito
Esercitazione«La campagna consapevole» — costruzione di una sequenza di contenuti commerciali: prompt strutturato, verifica brand voice, dichiarazione d’uso.
OutputPrompt library commerciale/marketing · Metodo verifica brand voice · Template disclaimer per contenuti generati con IA
IA per Amministrazione e Finance
IA per documenti e report · Accuratezza numerica: i limiti critici della GenAI in Finance · Copilot vs Claude su task amministrativi (8h) · NotebookLM (8h).
Contenuti baseIA per elaborazione documentale: contratti, fatture, report · Analisi dati con GenAI · Accuratezza numerica: limiti critici della GenAI in Finance · Tracciabilità per audit
Contenuti aggiuntiviRAG su archivi aziendali · Automazione report periodici · Copilot vs Claude su task amministrativi reali · NotebookLM per gestione conoscenza interna
Esercitazione«Il documento verificato» — elaborazione di un documento amministrativo reale: strutturazione prompt, verifica accuratezza, integrazione dati propri, dichiarazione d’uso.
OutputPrompt library amministrativa/finanziaria · Checklist verifica output numerici
IA per Customer Service
Classificazione e sintesi ticket · Generazione risposte: quando sì, quando no · Dichiarazione d’uso nelle comunicazioni al cliente · Knowledge base RAG (8h).
Contenuti baseIA per classificazione, prioritizzazione, sintesi ticket · Generazione risposte con GenAI: quando usarla · Dichiarazione d’uso nelle comunicazioni al cliente · Critical Inspection per risposte
Contenuti aggiuntiviKnowledge base interrogabile con RAG · Escalation intelligente: quando l’umano è necessario · Automazione flussi customer care con supervisione
Esercitazione«Il cliente al centro» — 3 output IA su interazioni distinte: ticket assistenza tecnica, risposta a reclamo, comunicazione proattiva.
OutputPrompt library customer service · Checklist qualità risposte IA · Protocollo escalation umana
IA per Operations e Logistica
IA per lettura dati operativi · Supporto decisionale: opportunità e limiti · Pattern recognition nei processi · RAG su dati interni (8h).
Contenuti baseIA per lettura e sintesi dati operativi · Supporto decisionale: opportunità e limiti critici · Pattern recognition nei processi · Critical Inspection per output operativi
Contenuti aggiuntiviRAG su dati e documenti operativi interni · Automazione report periodici · Costruzione prompt per analisi di processo strutturata
Esercitazione«Il processo sotto la lente» — analisi di un processo operativo reale: identificazione inefficienze, sintesi dati, proposta ottimizzazione, verifica critica.
OutputPrompt library operations/logistica · Metodo lettura dati con GenAI
IA per Legal e Compliance
Hallucination in contesti legali: il rischio più alto · GenAI generalista vs strumenti verticali legal · Perplexity per monitoraggio normativo con fonti.
Contenuti baseIA per ricerca normativa: opportunità e rischi critici · Analisi contrattuale assistita · Hallucination in contesti legali: il rischio più alto · Critical Inspection metodo esperto
Contenuti aggiuntiviRAG su documenti normativi interni · GenAI generalista vs Harvey AI, Lexis+ AI, Casetext · Perplexity per monitoraggio normativo AI Act, GDPR, L. 132/2025 · Integrazione GenAI nei processi di compliance
Esercitazione«L’avvocato consapevole» — analisi di una clausola contrattuale con GenAI: Critical Inspection, identificazione errori, integrazione con competenza giuridica.
OutputPrompt library legal/compliance · Checklist verifica output legali · Confronto strumenti verticali legal
IA per Comunicazione Interna
IA per email, comunicati, newsletter interne · Sintesi riunioni · Cultura aziendale nel prompt · NotebookLM per knowledge base interna (8h).
Contenuti baseIA per redazione: email, comunicati, newsletter interne · Sintesi riunioni e documenti · Cultura aziendale nel prompt · Critical Inspection per tono e coerenza istituzionale
Contenuti aggiuntiviPiano editoriale interno con supporto IA · RAG su documenti aziendali · NotebookLM per sintesi verbali e knowledge base interrogabile · Gestione del cambiamento comunicato
Esercitazione«La voce dell’azienda» — 3 output IA: comunicazione di cambiamento organizzativo, newsletter interna, sintesi di riunione operativa.
OutputPrompt library comunicazione interna · Checklist tono istituzionale · Template dichiarazione d’uso
Etica e Impatto Sociale
Responsabilità epistemica · Stratificazione competenze digitali · I tre pilastri dell’organizzazione consapevole · La Fiducia Calibrata come scelta culturale.
Contenuti baseResponsabilità epistemica: cosa significa sapere qualcosa quando l’output è generato da IA · Stratificazione competenze digitali · I tre pilastri: Critical AI Literacy, Competency Maintenance, Verified AI Usage
Contenuti aggiuntiviEtica dell’informazione e semantica IA (Floridi) · Impatto sul lavoro: trasformazione non sostituzione · Costruzione cultura aziendale IA-consapevole · Principi per un’IA etica e sostenibile
Esercitazione«La nostra bussola etica» — 3 dilemmi reali: bias in selezione, delega acritica in decisione strategica, comunicazione senza dichiarazione d’uso. Il gruppo definisce 3 principi guida con ancoraggio epistemico.
OutputFramework etico personale · Manifesto etico aziendale · Bozza principi guida per policy IA
IA e Compliance Avanzata
AI Act UE 2024/1689 · Legge 132/2025 · D.M. 180/2025 · Classificazione sistemi per rischio · Modello 231 · Osservatorio IA (art. 12 L. 132/2025).
Contenuti baseAI Act UE Reg. 2024/1689: architettura e obblighi · Legge 132/2025 · D.M. 180/2025 (Linee Guida IA nel lavoro) · Classificazione sistemi IA per rischio · Obblighi documentali
Contenuti aggiuntiviAllegato III AI Act: sistemi ad alto rischio · Integrazione governance IA nel Modello 231 · Osservatorio sull’adozione IA (L. 132/2025 art. 12) · Audit operativo interno per sistemi IA
Esercitazione«L’audit simulato» — simulazione di un audit di conformità IA: classificazione sistemi, verifica documentazione, gap analysis, piano di correzione.
OutputMappa sistemi IA classificati per rischio · Sistema documentale audit-ready · Integrazione governance IA nel Modello 231
Tre formati per ogni esigenza
Famiglia A · Moduli Standard — acquistabili singolarmente o combinati
- Esercitazione pratica completa
- Attestato individuale audit-ready
- Output operativo immediato
- Conformità AI Act · Legge 132/2025
- Tutto il formato Base +
- Approfondimento per funzione
- Laboratorio su dati aziendali reali
- Prompt library personalizzata
- Report aziendale conformità
- Livello 1 · Alfabetizzazione 4h
- Livello 2 · Operatività 8–12h
- Livello 3 · Soluzioni Applicate 12–16h
- Co-progettato su obiettivi cliente
- Famiglia B · Tailor-made · No-code
IA Consapevole Operativa — I percorsi personalizzati
Un percorso costruito sulla tua organizzazione. Non un catalogo da cui scegliere.La Famiglia B non è un pacchetto. È un percorso co-progettato con il cliente, calibrato su settore, funzioni, livelli di partenza e obiettivi reali. Tre livelli progressivi, sessioni brevi da 2 ore, nessuna interruzione dell’attività lavorativa. Durata complessiva: 24-32 ore distribuite nel tempo.
- Alfabetizzazione + conformità normativa
- AI Act · Legge 132/2025 · D.M. 180/2025
- Attestato individuale + report aziendale
- Prompting · Strumenti · RAG
- Workflow · Supervisione critica
- Stewardship Cognitiva su dati reali
- Prompt library per funzione
- Workshop → Costruzione guidata
- Test su dati reali (1-2 sett.)
- Raffinamento → Formazione estesa
- Soluzione operativa documentata
Ogni organizzazione è diversa. Il percorso si costruisce insieme.
Richiedi un confronto senza impegno → commerciale@synanto.euCertificazioni e output
Cosa ricevono partecipanti e aziende al termine di ogni modulo
- Attestato individuale audit-ready
- Prompt library personalizzata per funzione
- Checklist di supervisione critica
- Dichiarazione d’uso IA personale
- Accesso ai materiali del modulo
- Report aziendale di conformità formativa
- Registro tracciabilità partecipanti
- Documentazione pronta per audit AI Act
- Bozza policy IA aziendale
- Format dichiarazione uso IA (obbligo 2025)
- Follow-up strutturato post-sessione
- Aggiornamenti normativi inclusi
- Supporto integrazione policy IA / Mod. 231
- Accesso all’Osservatorio Synanto
Synanto ti insegna a governarli.