Corso in SVILUPPO DEL POTENZIALE UMANO

• Sviluppare le persone nelle organizzazioni: che impatto ha sul business
• La valutazione delle risorse affinchè le si possano supportare nel loro sviluppo:
  • Valutarli per quello che sanno fare ed hanno fatto: Performance Review
  • Valutarli per quello che potrebbero fare: Assessment Center
  • Valutarli per quello che vedono gli altri e per come si vedono loro stessi: Feedback a 360°
  • Valutarli per le competenze digitali: Digital Assessment Center

• Esercitazione in sottogruppi: Assessment Center
• In Basket
• LGD (Discussione di Gruppo)
• Role Playing
• Feedback tra pari sulla performance
• Take Away: cosa ci portiamo a casa di questo modulo. In cosa ci sentiamo più competenti, cosa ci aspettavamo e non abbiamo avuto

• MBO: definizione, vantaggi e limiti (che vedranno poi nel modulo di Compensation nello specifico)
• Il metodo OKR - Objectives and Key Results 
• Che cosa differenzia gli OKR dai KPI

• I punti di forza della metodologia “Objectives and Key Results”
• Gli errori più comuni nell’implementazione del metodo OKR
• Esercitazione in sottogruppi: Come progettare OKR che funzionano?

• Data visualization e Data storytelling
• Tipologie di visualizzazione dei dati: come ottimizzare il design
• Dalla data visualization al Data storytelling: trasformare i dati in storie
• Panoramica dei tool disponibili sul mercato
• Fondamenti dell’Intelligenza Artificiale
• Cosa è e cosa non è l’intelligenza artificiale: breve storia dell’intelligenza artificiale
• AI vs Automation (RPA)
• Comprendere potenzialità e rischi dell’intelligenza artificiale

• Tipologie di Machine Learning: quali differenze e bias ricorrenti
• Workflow di un progetto di Machine Learning: come misurare il successo di un modello
• AI Generativa e possibili applicazioni: potenzialità e limiti
• Introduzione agli LLM come partner di pensiero
• Fondamentali di Chat GPT
• Implicazioni legali, normative ed etiche nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale: perché è necessario regolamentare i sistemi di AI?
• Introduzione all’AI Act: il concetto di rischio nell’AI e le relative misure di controllo
• Riflessioni sulle considerazioni etiche nel bilanciare innovazione e protezione dei diritti
• People Analytics: migliorare la strategia HR utilizzando i Key Performance Indicators
• Processi HR & Analytics: principali use case di machine learning
• Laboratorio:
  • Presentazione del case study
  • Esercitazione in sottogruppi: sviluppo di una dashboard con Power BI per una gestione ottimale dei dati

Prompt design professionale per HR

Framework role based, chain of thought e template verticali per job posting, profili di ruolo e FAQ aziendali. 

Assistenti HR custom

Impostare GPT addestrati su policy interne per analisi job profile, sintesi di CV e lettere motivazionali. 

Screening e shortlist con IA generativa

Redazione annunci, ranking di CV e supporto al colloquio con metriche di qualità e mitigazione dei bias. 

Laboratorio hands on

Creazione di un mini workflow “annuncio screening FAQ” con prompt library riutilizzabile.

AI powered onboarding & micro learning

Generare welcome pack, mappe concettuali, quiz personalizzati e micro contenuti interattivi, garantendo accessibilità e linguaggio inclusivo. 

Progettare contenuti formativi con l’AI

Strutturare corsi e presentazioni: obiettivi, sequenze didattiche, valutazioni automatiche, con workflow di approvazione e versioning per mantenere coerenza e aggiornamento. 

Video avatar & voice over (Synthesia & Co.)

Script, registrazione e localizzazione multilingua di video didattici, con verifica DEI su rappresentazioni e tono di voce. 

Visual design con Midjourney e ChatGPT

Immagini coerenti col brand per slide, intranet ed employer branding, con controlli sui bias visivi e rispetto della diversity