Corso di Formazione

AI CODING

AI Coding e Citizen Development per Aziende

Descrizione corso

Target: aziende che vogliono introdurre AI coding anche fuori dal team di sviluppo.

Obiettivo: abilitare dipendenti e team aziendali a progettare piccoli strumenti digitali, automazioni, prototipi e soluzioni interne usando AI coding, con focus su Claude Code come ambiente evoluto. Il percorso parte dal citizen development e dal confronto tra no-code, low-code e AI coding, per poi arrivare a casi pratici su report, automazioni, dati aziendali, CRM, ERP e Business Intelligence. Claude Code viene usato come facilitatore operativo per trasformare esigenze aziendali in specifiche, script, prototipi e flussi automatizzati, sempre con supervisione e governance IT.

Durata

40 Ore

Modalità

FAD Asincrona / Webinar
(In linea con le specifiche aziendali)

Obiettivi formativi

Analisi

Capacità di analizzare un’esigenza aziendale complessa e trasformarla in una specifica operativa chiara.

Automazione

Scegliere lo strumento più adatto tra no-code, low-code e AI coding per realizzare prototipi controllati.

Soluzioni

Realizzare script, automazioni, report, mini-dashboard o procedure assistite dall’AI.

Governance IT

Produrre soluzioni documentate e pronte per un’eventuale validazione e presa in carico da parte dell’IT.

Programma del corso

MOD 1

Citizen development, no-code/low-code e AI coding

Il modulo introduce il ruolo del citizen development nelle aziende e chiarisce le differenze tra no-code, low-code, AI coding e sviluppo tradizionale. L’obiettivo è aiutare i partecipanti a capire quando usare piattaforme pronte e quando invece conviene ricorrere a Claude Code per creare automazioni o prototipi personalizzati.

Contenuti del modulo:

Cos’è il citizen development e quale ruolo può avere nelle aziende.
Differenza tra no-code, low-code, AI coding e sviluppo tradizionale.
Quando usare strumenti come Zapier, Make, Power Automate, Airtable o AppSheet.
Когда usare Claude Code per creare automazioni personalizzate o prototipi su misura.
Vantaggi e limiti: velocità, costo, controllo, manutenzione, sicurezza e scalabilità.
Ruolo dell’IT nella governance del citizen development.
Casi d’uso aziendali: report, automazioni, dashboard, chatbot, strumenti interni.

Esempio pratico:

Un ufficio commerciale vuole automatizzare la pulizia di un file Excel ricevuto ogni settimana. Si analizza il problema e si identifica una possibile soluzione AI-assisted. Oppure: Se devo collegare Gmail, Excel e un gestionale standard, può bastare un tool no-code come Zapier o Power Automate. Se invece devo applicare regole aziendali specifiche, trasformare dati in modo personalizzato o interrogare API interne, può convenire usare Claude Code per generare uno script su misura.

MOD 2

Dal bisogno aziendale alla specifica operativa

Come descrivere un problema operativo, trasformarlo in requisiti, definire input/output, vincoli, utenti, dati e criteri di successo.

Contenuti del modulo:

Come descrivere bene un problema aziendale.
Utenti, obiettivi, input, output e vincoli.
Come trasformare una richiesta generica in una specifica utile.
Criteri di successo: come capire se lo strumento funziona.
Come evitare richieste vaghe all’AI.

Esempio pratico:

La frase “mi serve un report automatico” viene trasformata in una specifica: dati di partenza, colonne richieste, frequenza, formato finale, destinatari, controlli e possibili errori.

MOD 3

Prompt pratici per creare strumenti aziendali

Creazione guidata di script, utility, dashboard semplici, report automatizzati, parser di file, chatbot interni o piccoli strumenti di supporto operativo. Particolare attenzione viene data alla qualità dei dati in ingresso: i partecipanti imparano a chiedere all’AI di inserire controlli su valori mancanti, formati errati, duplicati, anomalie e casi limite, così da evitare automazioni fragili che funzionano solo su file “perfetti”.

Contenuti del modulo:

Prompt per generare script semplici.
Prompt per creare template, report, checklist e procedure.
Prompt per analizzare dati strutturati.
Prompt per generare bozze di interfacce o mini-app.
Come chiedere spiegazioni comprensibili anche a non sviluppatori.

Esempio pratico:

I partecipanti chiedono all’AI di creare uno script che legga un file CSV, rimuova righe incomplete, calcoli totali per categoria e produca un nuovo file pronto per l’invio.

MOD 4

Fondamenti pratici per lavorare con il codice generato

Concetti essenziali: file, cartelle, versionamento, dipendenze, API, database leggeri, web app, sicurezza base, test minimi.

Contenuti del modulo:

File, cartelle, estensioni e struttura di un piccolo progetto.
Concetti base: variabili, funzioni, input/output, errori.
Differenza tra frontend, backend, script e automazione.
API, database leggeri e file di configurazione.
Cosa controllare sempre nel codice generato dall’AI.

Esempio pratico:

Si analizza un piccolo script generato dall’AI: cosa fa, quali file usa, dove può rompersi, quali dati tratta e quali controlli mancano.

MOD 5

Claude Code come collaboratore operativo

Setup, uso in VS Code/terminale, lettura e modifica file, richiesta di spiegazioni, generazione codice, correzione errori, iterazione controllata.

Contenuti del modulo:

Come usare Claude Code in modo guidato.
Chiedere a Claude Code di leggere file e spiegare progetti.
Far modificare codice a piccoli passi.
Usare Claude Code per correggere errori.
Come mantenere il controllo umano sul risultato.

Esempio pratico:

Il partecipante apre una cartella con uno script incompleto e chiede a Claude Code di spiegare cosa manca, proporre un piano e completare la prima versione funzionante.

MOD 6

Contesto aziendale e regole operative con CLAUDE.md

Come dare all’AI regole aziendali, standard, tono, vincoli, procedure, stack tecnologico, policy di sicurezza e modalità di lavoro.

Contenuti del modulo:

Perché l’AI deve conoscere regole, vincoli e linguaggio aziendale.
Usare CLAUDE.md per descrivere procedure, policy, formati e standard.
Esempi di istruzioni aziendali: privacy, nomi file, formati report, tono comunicativo.
Come ridurre errori ripetitivi dell’AI.
Documentare il processo per renderlo replicabile.

Esempio pratico:

Un’azienda stabilisce che tutti i report devono avere un certo formato, colonne obbligatorie e disclaimer. Queste regole vengono inserite in CLAUDE.md, così Claude Code le applica nei task successivi.

MOD 7

Automazioni, CRM/ERP/API e preparazione dati per BI

Il modulo collega l’AI coding ai sistemi aziendali reali. I partecipanti imparano a individuare processi ripetitivi legati a dati, report e gestionali, e a progettare automazioni che possano dialogare con CRM, ERP, database o strumenti di Business Intelligence, sempre con il supporto e la validazione dell’IT.

Contenuti del modulo:

Individuare processi aziendali ripetitivi collegati a dati, report e sistemi gestionali.
Comprendere il ruolo di CRM, ERP, Data Warehouse e strumenti di Business Intelligence.
Usare Claude Code per progettare script di estrazione, pulizia e trasformazione dati.
Esempi di interrogazione via API di CRM, ERP o gestionali aziendali.
Preparare dataset per dashboard, report direzionali o strumenti come Power BI.
Pulizia, normalizzazione e controllo qualità dei dati prima dell’analisi.
Gestire permessi, credenziali, privacy, validazione IT e limiti di automazione.
Documentare il workflow per renderlo verificabile e manutenibile.

Esempio pratico:

Creazione di una procedura che prende un file vendite mensile, controlla anomalie, produce un riepilogo e segnala i valori fuori soglia. Un team commerciale vuole analizzare le opportunità aperte nel CRM. Claude Code viene usato per costruire uno script che interroga l’API del CRM, estrae i dati principali, li pulisce e produce un file strutturato pronto per Power BI o per un report periodico.

MOD 8

Sicurezza, governance

Il modulo affronta i rischi principali dell’AI coding in azienda: codice non verificato, dati sensibili, credenziali, strumenti non manutenibili e automazioni fuori controllo. L’obiettivo è insegnare ai partecipanti a validare i risultati, documentare i prototipi e predisporli per una revisione o presa in carico da parte dell’IT.

Contenuti del modulo:

Errori tipici del codice generato dall’AI.
Dati sensibili, privacy, credenziali e sicurezza.
Come validare output, codice e risultati prodotti.
Check finale prima di usare uno strumento in azienda.
Ruolo dell’IT: governance, approvazione, manutenzione.
Come documentare un prototipo per renderlo comprensibile e manutenibile.
Handover all’IT: cosa consegnare, come descrivere il funzionamento, quali limiti dichiarare.
Differenza tra prototipo, automazione personale e soluzione pronta per la produzione.

Esempio pratico:

Un prototipo generato dall’AI contiene una password scritta nel codice. Il gruppo identifica il rischio, corregge la soluzione usando variabili d’ambiente o file di configurazione sicuri, documenta il funzionamento e prepara una scheda di handover per il team IT. In questa fase si potrebbe incorrere in un punto critico: quando figure non IT iniziano a generare script, dashboard e parser di file, l’azienda accumula strumenti non manutenibili. I partecipanti devono imparare come documentare e consegnare (handover) i loro prototipi al team tecnico per la messa in produzione. Il codice generato in “vibe coding” deve nascere già predisposto per essere gestito dall’IT.

MOD 9

Skills e agenti specializzati per processi aziendali

Il modulo introduce il concetto di skill come competenza riutilizzabile dell’AI. I partecipanti imparano a trasformare procedure aziendali ricorrenti in istruzioni strutturate, così da rendere più standardizzabile il supporto dell’AI a documentazione, controllo qualità, reportistica e assistenza operativa.

Contenuti del modulo:

Cosa significa creare una competenza riutilizzabile per l’AI.
Differenza tra prompt singolo, procedura documentata e skill.
Skill per documentazione, controllo qualità, reportistica e supporto operativo.
Come trasformare una procedura aziendale in istruzioni riutilizzabili.
Differenza tra skill personale, skill di team e skill aziendale.
Ruolo delle skill nella standardizzazione del lavoro assistito dall’AI.

Esempio pratico:

Si progetta una skill “controllo-report” che verifica se un documento contiene tutti i dati richiesti, se il formato è corretto, se mancano sezioni obbligatorie e se il risultato è pronto per essere inviato o revisionato.

MOD 10

Laboratorio finale: prototipo aziendale

Il modulo conclusivo permette ai partecipanti di applicare l’intero percorso a un caso d’uso concreto. Ogni gruppo sceglie o riceve un’esigenza aziendale, la trasforma in specifica operativa, realizza un prototipo con il supporto di Claude Code, lo testa, lo documenta e lo presenta.

Contenuti del modulo:

Scelta di un caso d’uso aziendale.
Definizione del problema, degli utenti e degli output attesi.
Creazione di una specifica operativa.
Scelta dello strumento più adatto: no-code, low-code, AI coding o approccio misto.
Sviluppo assistito con Claude Code.
Test, revisione, documentazione e handover.
Presentazione finale del prototipo e dei limiti della soluzione.

Esempio pratico:

Ogni gruppo realizza un piccolo prototipo: un generatore di report, un controllo automatico di file, una mini-dashboard, un assistente per documenti o una procedura automatizzata per attività ricorrenti.