Destinatari del prodotto: Manager, Middle Management, Impiegati

Descrizione del prodotto

Nell’era digitale, i dati sono estremamente pervasivi e diffusi: persone, macchine e processi creano e registrano dati in continuazione. Il valore per le aziende risiede nel riuscire a capire come e quando sia possibile prendere decisioni basate sui dati, ossia mettere in pratica delle modalità strutturate di data-driven decision making.
Il prodotto formativo, creato per la direzione R&S di Nokia con il nome “Innovation Catalyst AI&ML”, ha l’obiettivo di abilitare i partecipanti ad applicare metodologie e modelli di artificial intelligence e machine learning per l’analisi di dati a supporto del miglioramento e ottimizzazione di processi e prodotti aziendali. Alcuni esempi di queste applicazioni sono: predizione della domanda di mercato, ottimizzazione delle procedure di test di device hardware, stima della qualità di apparati di rete e previsione dei livelli di traffico su canali di comunicazione.

Le attività hanno frequenza settimanale distribuite nell’arco di 8 mesi; la pianificazione alterna i 5 diversi formati:
studio individuale con moduli elearning asincroni, selezionati dalla piattaforma LMS aziendale; flipped classes in cui i partecipanti approfondiscono con i docenti i contenuti appresi nella formazione asincrona, e i docenti verificano il livello di conoscenza; esercitazioni hands-on in cui i partecipanti mettono in pratica gli apprendimenti su dataset di prova per dimostrare gli algoritmi appresi, e i docenti integrano le conoscenze con lezioni frontali (paradigmi del machine learning, Supervised e unsupervised learning, Data analysis, Neural Networks, e altri); attività progettuali in cui i partecipanti sono divisi in team a cui viene assegnata una attività progettuale per la formulazione, descrizione e risoluzione di un problema di analisi di dati. Per ciascuno dei progetti viene discussa una possibile architettura software e selezionate le tecniche di artificial intelligence e machine learning più opportune, per poi sviluppare una versione preliminare del sistema di analisi. Le varie fasi di sviluppo sono seguite dai docenti e dai tutor di progetto e vedono periodici incontri di presentazione e confronto; sessioni intermedie e finali di condivisione dei risultati ottenuti, dei metodi usati e degli apprendimenti consolidati, a cui partecipano diversi figure chiave dell’azienda. Queste sessioni sono parte integrante del percorso formativo poiché i partecipanti apprendono come comunicare e sintetizzare un lavoro di analisi di dati.

Metriche di misurazione dell’efficacia

L’efficacia del percorso è stata misurata dai questionari somministrati al termine dei corsi che hanno rilevato: rispondenza alle aspettative, valore attribuito al corso per il proprio futuro professionale e per il futuro dell’azienda. Su questi 3 indicatori il valore attributo è stato superiore a 4/5.
Sono stati inoltre raccolti e discussi i feedback dei partecipanti in merito a: Apprendimenti (principali apprendimenti di valore da condividere), Approfondimenti (ulteriori tematiche su cui è necessaria ulteriore formazione), Applicazioni (possibili applicazioni degli apprendimenti).
Al temine del percorso i partecipanti ricevono un Open Badge rilasciato da Cefriel-Politecnico di Milano che può essere inserito nel proprio curriculum e esposta su social network come LinkedIn.