Obiettivo: Sviluppare il mindset imprenditoriale e comprendere il panorama AI per l’innovazione

1.1 Startup 101: Mindset e Metodologie

L’innovazione nell’era dell’AI richiede un cambio di paradigma fondamentale nel modo in cui le aziende approcciano lo sviluppo di nuovi prodotti. Il mindset startup non è semplicemente una questione di velocità, ma rappresenta un approccio sistematico alla gestione dell’incertezza e alla creazione di valore in contesti altamente dinamici.

Contenuti chiave:

- Principi del pensiero imprenditoriale: Risk-taking calibrato, sperimentazione rapida, customer obsession

- Differenze tra innovazione corporate tradizionale e approccio startup: Confronto tra processi lineari e iterativi

- Cultura del fallimento intelligente: Come trasformare i fallimenti in learning accelerato

- Psychological safety nell’innovazione: Creare ambienti dove il feedback onesto è prioritario rispetto alla gerarchia

Attività pratica: Analisi comparativa di casi di innovazione corporate vs startup, identificazione di bias cognitivi che limitano l’innovazione aziendale.

1.2 AI Landscape & Trend 2025

Il panorama dell’intelligenza artificiale sta evolvendo rapidamente, con nuove tecnologie che emergono costantemente e ridefiniscono le possibilità di innovazione. Comprendere i trend emergenti è essenziale per identificare opportunità di mercato e sviluppare strategie competitive.

Contenuti chiave:

- Multimodal AI: Integrazione di testo, immagini, audio e video per esperienze più ricche e contestuali

- AI Agents: Automazione di workflow complessi e supporto decisionale avanzato

- Enterprise Search Evolution: Ricerca conversazionale e knowledge management intelligente

- AI-Powered Customer Experience: Personalizzazione predittiva e engagement proattivo

- AI Security Framework: Protezione contro minacce AI-powered e governance responsabile

Case study: Analisi di implementazioni successful di multimodal AI in settori diversi (fintech, healthcare, retail).

1.3 Innovation Ecosystem & Corporate Venture Building

Il Corporate Venture Building rappresenta l’evoluzione naturale dell’innovation management, combinando le risorse e la stabilità delle grandi organizzazioni con l’agilità e la velocità delle startup. Questo approccio permette di superare i limiti dell’innovazione tradizionale e creare valore sostenibile.

Contenuti chiave:

- Modelli di Corporate Venture Building: Confronto tra innovation labs, corporate VC e venture building  - Strutture organizzative per l’innovazione: Team dedicati, governance, reporting e KPI

- Gestione del portfolio di innovazione: Diversificazione del rischio e allocation delle risorse 

- Cultural transformation: Superare la power distance e creare psychological safety

Framework applicativo: Valutazione della readiness organizzativa per il venture building e identificazione di quick wins.

1.4 Founder Stories & Lessons Learned

L’apprendimento dalle esperienze dirette di founder e innovation leader fornisce insights preziosi sui pattern di successo e sui pitfall comuni nell’innovazione AI-driven. Queste storie offrono una prospettiva pratica sui framework teorici.

Contenuti chiave:

- Journey di founder AI-first: Dalla validazione dell’idea al scaling

- Pivot strategies: Come e quando cambiare direzione basandosi sui dati

- Team building per l’innovazione: Competenze chiave e dinamiche di gruppo

- Fundraising e investor relations: Narrative AI-focused e metrics che contano

Attività interattiva: Sessione Q&A con founder di startup AI e corporate innovation leader.

Obiettivo: Sviluppare competenze di product discovery e go-to-market strategy per prodotti AI-powered

2.1 Customer Insight e Analisi del Problema

La comprensione profonda dei bisogni del cliente rappresenta il fondamento di ogni innovazione di successo. Nell’era dell’AI, questa comprensione deve essere amplificata attraverso metodologie data-driven che permettono di identificare pattern nascosti e opportunità non evidenti.

Framework Jobs-to-be-Done per l’AI: Il framework Jobs-to-be-Done (JTBD) fornisce una lente potente per comprendere cosa i clienti stanno realmente “assumendo” un prodotto per fare. Nel contesto AI, questo significa identificare non solo i task funzionali, ma anche quelli emotivi e sociali che l’intelligenza artificiale può supportare.

Metodologie di ricerca AI-enhanced:

- Survey intelligenti: Utilizzo di AI per personalizzare domande e analizzare risposte in tempo reale

- Sentiment analysis: Analisi automatica di feedback qualitativi per identificare pattern emotivi

- Behavioral analytics: Tracking di micro-interazioni per comprendere intent non dichiarati

- Predictive personas: Sviluppo di personas dinamiche basate su machine learning

Attività pratica: Workshop di customer interview con framework JTBD, creazione di personas AI-enhanced.

2.2 Value Proposition Design & Differenziazione

La value proposition per prodotti AI-powered richiede un approccio sofisticato che bilanci benefici funzionali, emotivi e sociali. L’AI non è un valore in sé, ma un enabler di esperienze superiori che devono essere comunicate efficacemente.

Contenuti chiave:

- Value Proposition Canvas per AI: Adattamento del framework Osterwalder per prodotti intelligenti

- AI Value Drivers: Efficienza, personalizzazione, predittività, automazione, insights

- Emotional AI Benefits: Riduzione stress, aumento confidence, empowerment decisionale

- Differentiation strategies: Come distinguersi in mercati AI-saturated

Framework applicativo: Sviluppo di value proposition multi-layer con testing A/B di messaggi.

2.3 Posizionamento Competitivo e USP

Il posizionamento nell’era dell’AI richiede una comprensione sofisticata del competitive landscape e della percezione del valore da parte dei clienti. L’Unique Selling Proposition deve essere costruita su vantaggi sostenibili e difficilmente replicabili.

Contenuti chiave:

- Competitive intelligence AI-driven: Utilizzo di AI per monitorare competitor e trend di mercato

- Positioning maps dinamici: Visualizzazione multi-dimensionale del competitive landscape

- Sustainable competitive advantages: Data moats, network effects, switching costs

- Brand positioning per AI: Costruire trust e credibilità in mercati emergenti

Tool pratico: Sviluppo di positioning statement e competitive analysis framework.

2.4 Pricing e Go-to-Market Strategy

La strategia di pricing per prodotti AI-powered presenta sfide uniche legate alla percezione del valore, ai costi variabili dell’AI e alla necessità di bilanciare adoption e profitability. Il go-to-market deve essere progettato per massimizzare learning e traction.

Contenuti chiave:

- AI Pricing Models: Usage-based, value-based, freemium, subscription hybrid

- Price sensitivity analysis: Testing di price points con metodologie lean

- Channel strategy: Direct, partner, marketplace, self-service

- Launch sequence: Soft launch, beta testing, full market entry

Deliverable: Sviluppo di scheda prodotto completa e product brief per il progetto finale.

Obiettivo: Costruire modelli di business sostenibili e strategie di crescita per prodotti AI-driven

3.1 Modello di Ricavo e Piano Economico

La costruzione di modelli economico-finanziari per prodotti AI richiede una comprensione approfondita dei cost drivers specifici dell’intelligenza artificiale e delle dinamiche di scaling uniche di questi business.

Contenuti chiave:

- AI Cost Structure: Compute costs, data acquisition, model training, inference

- Revenue Model Design: Ricavi diretti, indiretti, data monetization, platform fees

- Unit Economics: CAC, LTV, payback period, contribution margin

- Financial Projections: P&L modeling, cash flow analysis, scenario planning

Framework applicativo: Costruzione di modello finanziario Excel/Google Sheets per startup AI.

3.2 Metriche di Prodotto e Traction Model

Le metriche per prodotti AI-powered vanno oltre i KPI tradizionali e devono includere indicatori specifici per l’intelligenza artificiale, la qualità dei dati e l’engagement degli utenti con features intelligenti.

Contenuti chiave:

- AI-Specific Metrics: Model accuracy, inference latency, data quality score

- Product Metrics: DAU/MAU, feature adoption, user journey completion

- Business Metrics: MRR growth, churn rate, expansion revenue

- Traction Indicators: Product-market fit signals, viral coefficient, NPS

Tool pratico: Dashboard design e tracking framework per startup AI.

3.3 Growth Hacking per Startup e PMI

Le strategie di crescita per prodotti AI devono sfruttare le caratteristiche uniche dell’intelligenza artificiale per creare loop di crescita auto-reinforcing e network effects potenti.

Contenuti chiave:

- AI-Powered Growth: Personalizzazione, recommendation engines, predictive targeting

- Viral Mechanisms: Social sharing, referral programs, community building

- Content Marketing: Thought leadership, case studies, educational content

- Partnership Strategy: Integration partnerships, data partnerships, channel partnerships

Attività pratica: Progettazione di growth experiment framework e prioritization matrix.

Obiettivo: Sviluppare competenze avanzate di presentazione utilizzando metodologie startup, storytelling efficace e strumenti AI per superare il modello standard PowerPoint

4.1 Storytelling e Narrative Design per l’Innovazione

La capacità di presentare l’innovazione come una storia coinvolgente rappresenta una competenza fondamentale nell’era dell’AI. Questo modulo trasforma i partecipanti da presentatori tradizionali a storyteller efficaci, utilizzando tecniche validate dal mondo startup per comunicare valore e visione in modo memorabile.

Framework di Storytelling per l’Innovazione: Il framework “Setup-Struggle-Solution” fornisce la struttura narrativa ottimale per presentazioni di innovazione. Il Setup stabilisce il contesto e rende il pubblico partecipe della scena. Lo Struggle descrive il problema in modo che il pubblico possa identificarsi emotivamente. La Solution presenta l’innovazione come la risposta naturale e inevitabile alla sfida identificata.

Tecniche Avanzate di Coinvolgimento:

- Questioning Techniques: Utilizzo strategico di domande che creano curiosity gap e coinvolgono direttamente il pubblico

- Audience Positioning: Tecniche per posizionare il pubblico all’interno della narrativa, trasformando l’ascolto in esperienza

- Character Development: Creazione di personaggi relatable che rappresentano il target audience

- Dialogue Integration: Uso di dialoghi al presente per creare urgenza e realismo

- Emotional Prompting: Tecniche per guidare il pubblico verso specifiche risposte emotive

Attività pratica: Workshop intensivo di storytelling con sviluppo di narrative personalizzate per i progetti dei partecipanti.

4.2 Strumenti AI e Tecnologie per Presentazioni Innovative

L’evoluzione delle presentazioni passa attraverso l’integrazione intelligente di strumenti AI che superano le limitazioni del modello PowerPoint tradizionale. Questo modulo esplora le tecnologie emergenti e le metodologie per creare presentazioni che catturano l’attenzione e generano impatto.

Ecosistema di Strumenti AI per Presentazioni:

- Gamma AI: Piattaforma per presentazioni con coerenza visuale automatica e personalizzazione avanzata

- Beautiful.ai: Smart slides e contenuti dinamici con AI-enhanced design

- Microsoft Copilot Pro: Integrazione AI nativa in PowerPoint con suggerimenti intelligenti

- Gemini per Google Slides: Generazione di immagini AI e integrazione documenti

- STORYD: Framework di presentazione con suggerimenti di contenuto step-by-step

Tecniche di Presentazione Innovative:

- Multimedia Immersive: Integrazione di AR/VR per esperienze coinvolgenti

- Interactive Polling: Coinvolgimento real-time del pubblico tramite tecnologie mobile

- Video Bubbles: Elementi video personalizzati per umanizzare la presentazione

- Dynamic Infographics: Visualizzazioni dati creative e animate

- Custom Visual Assets: Generazione AI di contenuti visuali unici

Superamento del Modello PowerPoint:

- Presentazioni Non-Lineari: Strutture narrative che si adattano al pubblico

- Contenuti Generati AI: Personalizzazione automatica basata su audience e contesto

- Elementi Interattivi: Integrazione di installazioni e showcase esperienziali

- Performance Integration: Combinazione di storytelling verbale e visuale

Lab pratico: Sperimentazione hands-on con strumenti AI per la creazione di presentazioni innovative.

4.3 Presentazione Finale e Feedback Avanzato

La sessione culminante del corso permette ai partecipanti di applicare tutte le competenze acquisite in una presentazione finale che integra metodologie startup, storytelling avanzato e strumenti AI. Il feedback strutturato fornisce insights per il miglioramento continuo e l’implementazione post-corso.

Formato di Presentazione Innovativo:

- Pitch Startup-Style: 10 minuti di presentazione utilizzando tecniche di storytelling e strumenti AI

- Interactive Q&A: Sessione di domande e risposte con coinvolgimento del pubblico

- Live Demonstration: Dimostrazione pratica di strumenti e tecniche innovative

- Peer Evaluation: Feedback strutturato tra partecipanti utilizzando framework di valutazione

Framework di Valutazione Avanzato:

- Storytelling Effectiveness: Capacità di coinvolgere emotivamente il pubblico

- Innovation in Presentation: Utilizzo creativo di strumenti e tecniche non-tradizionali

- Audience Engagement: Livello di interazione e coinvolgimento generato

- Technical Integration: Competenza nell’uso di strumenti AI e tecnologie innovative

- Business Impact: Chiarezza del valore proposizionale e potenziale di implementazione

Expert Feedback Session:

- Mentor Evaluation: Valutazione da parte di esperti in innovation e presentation design

- AI Tools Assessment: Feedback specifico sull’utilizzo di strumenti AI

- Storytelling Coaching: Suggerimenti personalizzati per migliorare le narrative

- Implementation Roadmap: Piano d’azione per l’applicazione delle competenze acquisite

Deliverable finale: Presentazione innovativa completa, toolkit di strumenti AI personalizzato, implementation roadmap per l’applicazione aziendale.