Master in Intelligenza Artificiale, Automazione e Agenti Digital
Specializzati nell’AI generativa, implementazione di agenti intelligenti e automazione dei processi aziendali per eccellere in una delle professioni più richieste dal mercato del lavoro.
L’Intelligenza Artificiale ha smesso di essere una promessa per diventare il motore dell’economia globale. Le aziende non cercano più solo teorici, ma professionisti capaci di progettare e implementare soluzioni reali che generino valore per il business.
Questo programma si distingue perché va oltre il Machine Learning tradizionale. Ti formerai sulle tecnologie che stanno definendo il presente e il futuro del settore: IA generativa, modelli di linguaggio (LLMs), automazione intelligente e sviluppo di agenti digitali capaci di operare in autonomia.
Con un approccio 100% pratico, imparerai a integrare l’IA nei processi aziendali, rispettando il nuovo quadro normativo europeo (AI Act) e guidando la trasformazione digitale di qualsiasi organizzazione.
Presentación del Máster
Doppio titolo universitario rilasciato dall'Università Isabel I:
Presenciale, semipresenciale, online
1 anno accedemico
Madrid
60 CFU
Spagnolo
Cosa otterrai con questo Master in Intelligenza Articiale, Automazioni e Agenti Digitali?
Padroneggiare l'AI e i sistemi generativi
Imparerai a implementare e gestire progetti di IA e sistemi generativi, dalla preparazione dei dati fino al deploy di modelli e assistenti aziendali, applicando tecniche di machine learning, deep learning e LLMs per risolvere problemi di business.
Utilizzare l'AI in contesti reali
Imparerai ad applicare l’IA in contesti aziendali reali, sviluppando soluzioni pratiche come assistenti intelligenti, sistemi di raccomandazione, automazione dei processi e modelli predittivi integrati in ambienti produttivi, senza limitarti alle sole spiegazioni teoriche.
Competenze tecniche e d'integrazione
Ti formerai per gestire strumenti avanzati di IA, inclusi MLOps, LLMOps e RAG. Sarai in grado di costruire pipeline di dati, addestrare e adattare modelli, integrare assistenti intelligenti con sistemi aziendali e ottimizzare i costi di inferenza.
Conoscenze di governance, etica e regolamentazione
Svilupperai la capacità di applicare il quadro normativo dell’IA (AI Act, GDPR) e i principi etici nei tuoi progetti. Saprai auditare, documentare e supervisionare sistemi di IA per garantirne conformità, sicurezza e trasparenza.
Corpo docenti del Master in Intelligenza Artificiale, Automazione e Agenti Digitali
Mariano Muñoz Martín
Direttore del Master, Direttore in AI Network, Ex-Global Head of Data en B2Impact. e Ex-Senior Manager Data in Acciona.
La metodologia d'insegnamento
La nostra formula didattica combina rigore e realismo: formazione pratica, casi reali e interazione diretta con l’ambiente tecnologico. Per saperne di più, clicca qui.
Classi trasversali
Sessioni che integrano diverse discipline, promuovendo una comprensione olistica e competenze interdisciplinari.
Formazione flessibile
Opzioni di studio in presenza, semi-presenziale e online, che si adattano alle esigenze individuali degli studenti.
Masterclass con leader professionali
Conferenze tenute da esperti di prestigio nazionale e internazionale, offrendo una visione aggiornata del settore.
Corpo docente con equilibrio accademico e professionale
Avrai a disposizione esperti accademici di prestigio e professionisti in attività. Questa combinazione ti garantisce una formazione aggiornata e allineata al contesto reale del business.
Networking, tutoraggio, e un ambiente professionale di guida e sostegno
Opportunità per stabilire contatti professionali e ampliare la propria rete commerciale.
Analisi e risoluzione di casi pratici
Studio di situazioni reali per lo sviluppo di competenze e abilità decisionali e problem solving.
Argomenti e piano di studio
Modulo 1. Ambiente di dati e intelligenza artificiale (6 CFU)
- Comprendere l’evoluzione e i progressi dell’AI nelle organizzazioni.
- Identificare le fasi, i risultati e il ruolo di un progetto di AI/GenAI.
- Gestire ambiente di lavoro basico di analisi con Python.
- Riconoscere le architetture di riferimento dei dati e l’IA in Cloud.
Modulo 2. Ingenieria e Gestione dei dati per l'AI (6 CFU)
- Estrarre dati da fonti eterogenee.
- Applicare tecniche di pulizia e verifica.
- Disegnare funzionalità utili per modelli.
- Preparare corpus per AI generativa.
- Documentare un pipeline di dati.
Modulo 3. Modelli di Apprendimenti Automatico (6 CFU)
- Costruire modelli controllati e non controllati.
- Selezionare metriche adeguate.
- Migliorare i modelli di verifica e tuning.
- Interpretare i risultati.
- Comunicare i risultati del business.
Modulo 4. Deep Learning e Visione Artificiale (6 CFU)
- Comprendere l’architettura delle reti neuronali.
- Applicare i CNN ai problemi di vista.
- Utilizzare transfer learning con modelli precedentemente addestrati.
- Preparare i dati di immagini/audio.
- Valorare costi e risorse di DL.
Modulo 5. AI Generativa e LLMs Applkicato al Business (6 CFU)
- Analizzare l’ecosistema di LLMs.
- Disegnare prompts efficaci.
- Costruire un flusso RAG sulla documentazione.
- Applicare tecniche leggere di adattamento.
- Stabilire controlli di sicurezza.
Modulo 6. MLOps, LLMOps e Distribuzione di Soluzioni con l'AI (6 CFU)
- Disegnare un pipeline di ML/IA end-to-end.
- Tracciare dati e modelli.
- Distribuire modelli come servizi.
- Monitorare il rendimento e la deriva.
- Operare LLMs controllando i costi.
Modulo 7. Applicazioni dell'AI nell'Azienda e Automatizzazione Intelligente (6 CFU)
- Mappare casi dell’uso di AI in un’organizzazione.
- Disegnare assistenti e agenti con LLMs.
- Integrare l’AI con processi e RPA.
- Agenti di AI.
- Elaborare business cases.
- Gestire l’introduzione.
Modulo 8. Governo, Etica e Quadro Normativo dell'AI (UE AI Act) (6 CFU)
- Interpretare l’AI Act e la sua classificazione dei rischi.
- Integrare i principi etici in soluzioni con AI.
- Relazionare l’AI con GDPR e sicurezza.
- Documentare e verificare modelli.
- Valutare fornitori esterni di AI.
Modulo 9. Laboratorio per Progetti con l'AI e Casi Settoriali (6 CFU)
- Integrare dati, modelli e diffusione di un progetto.
- Adattare la soluzione al settore scelto.
- Costruire un assistente aziendali con RAG.
- Ottimizzare i costi di inferenza.
- Presentare il progetto.
Modulo 10. Lavoro di Fine Master (6 CFU)
Progetto di integrazione, individuale o in coppia, dove lo studente dimostra la sua capacità di definire, progettare, sviluppare e documentare una soluzione AI/GenAI allineata con il business e con il quadro normativo.
Sbocchi professionali del Master in Intelligenza Artificiale, Automazione e Agenti Digitali.
Progettazione, sviluppo e distribuzione di modelli AI e soluzioni intelligenti applicate a problemi aziendali reali.
Creazione di assistenti virtuali, chatbots avanzati, sistemi RAG e soluzioni basate in modelli di linguaggio per imprese.
Implementazione, ottimizzazione e mantenimento di modelli di machine learning in ambienti produttivi e scalabili.
Gestione del ciclo di vita di modelli e LLMs: versionamento, distribuzione, monitoraggio, controllo dei costi e della qualità.
Disegno di architetture di dati e AI, integrazione con sistemi corporativi e definizione di soluzioni end-to-end.
Identificazione di scenari d’impiego, disegno di agenti digitali e automazione intelligente di processi con impatto nel business.
Integrazione dell’AI con strumenti di automazione e RPA per ottimizzare processi operativi e amministrativi.
Gestione di prodotti basati nell’AI, definizione dei requisiti, definizione delle priorità di modalità d’impiego e allineamento con gli obiettivi del business.
Monitoraggio dell’uso responsabile dell’IA, applicazione della legge sull’intelligenza artificiale, del GDPR e definizione delle politiche di governance dei dati e dell’IA.
Creazione di nuovi prodotti e servizi basati in AI, agenti digitali e automazioni intelligenti per diversi settori.
97%
CI VALUTA POSITIVAMENTE
+27
NAZIONALITÀ DIFFERENTI
+125
DOCENTI E PROFESSIONISTI
Domande frequenti circa il Master in Intelligenza Artificiale, Automazione e Agenti Digitali
È necessaria una precedente esperienza in programmazione o intelligenza artificiale?
Non è richiesta un’esperienza avanzata in AI. Si raccomanda di avere conoscenze di base di programmazione e analisi dei dati. Il master inizia con moduli introduttivi che legano le conoscenze e permettono di progredire progressivamente verso contenuti più specializzati.
Che strumenti e tecnologie si utilizzano durante il Master?
Durante il programma lavorerai con Python, librerie di machine learning e deep learning, framework generativi di IA e LLMs, ambienti cloud, strumenti MLOps/LLMOps e sistemi di automazione e integrazione con applicazioni aziendali.
Quanto dura il Master?
Il Master in Intelligenza Artificiale, Automazione e Agenti Digitali ha una durata di un anno accademico, strutturato in moduli progressivi e un Lavoro di Fine Master alla fine del programma.
Riceverò un follow-up personalizzato durante il Master?
Sì. Ogni partecipante ha l’accompagnamento di insegnanti e mentori che orientano nell’applicazione dei contenuti a situazioni reali, assicurando che l’esperienza formativa abbia un impatto diretto.
Che tipo di progetto si svolge nel Lavoro di Fine Master (TFM o LFM)?
Il TFM consiste nello sviluppo di un progetto integrativo di IA o AI generativa, allineato con un reale problema di business. Include progettazione tecnica, sviluppo del prototipo, analisi dell’impatto, conformità normativa e difesa in tribunale.
