Il percorso gratuito promosso dalla Federico II con DXC Technology Italia dura sedici settimane e integra intelligenza artificiale generativa, data engineering, sviluppo software e governance dei dati.
A Napoli prenderà il via EU-GENIA Academy, un percorso di alta formazione dedicato alle competenze richieste per progettare e applicare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale generativa. L’iniziativa è promossa dal Ce.S.M.A. dell’Università degli Studi di Napoli Federico II in collaborazione con DXC Technology Italia e mette a disposizione 25 posti.
Il programma è gratuito e si sviluppa nell’arco di sedici settimane, suddivise in quattro moduli. Le lezioni sono previste per tre giorni alla settimana, con cinque ore di attività al giorno. L’avvio della didattica è fissato al 9 novembre 2026 presso il Complesso Universitario di San Giovanni a Teduccio della Federico II.
Le candidature devono essere presentate entro le ore 12 del 16 ottobre 2026. Requisiti, modalità di partecipazione e documentazione richiesta sono indicati nel bando pubblicato dall’ateneo, che resta il riferimento da consultare anche per eventuali aggiornamenti operativi.
Un programma costruito intorno a dati, modelli e software
EU-GENIA affronta tre aree strettamente collegate: AI generativa, data engineering e software engineering. Questa impostazione riflette il modo in cui le applicazioni generative vengono sviluppate negli ambienti professionali. Un modello linguistico, da solo, costituisce una componente del sistema. Per inserirlo in un processo aziendale servono dati organizzati, collegamenti con applicazioni esistenti e procedure capaci di controllare il funzionamento dell’intero flusso.
Il prompt engineering rientra tra le competenze richiamate dal progetto. La progettazione delle istruzioni permette di orientare il comportamento dei modelli, definire il formato delle risposte e rendere più coerente l’esecuzione di attività ricorrenti. Nei progetti reali questa capacità si integra con la preparazione delle fonti informative e con lo sviluppo delle interfacce attraverso cui persone e software utilizzano il sistema.
Il data engineering riguarda invece la raccolta, la trasformazione e la disponibilità dei dati. Le pipeline consentono di trasferire informazioni tra archivi, applicazioni e strumenti analitici secondo procedure ripetibili. La qualità di una soluzione generativa dipende anche da questa infrastruttura: dati aggiornati e ben strutturati rendono più utile il modello all’interno di servizi documentali, sistemi di supporto e automazioni operative.
Il terzo ambito è lo sviluppo software, con attenzione alle pratiche agili potenziate dall’AI. Gli assistenti di programmazione possono contribuire alla scrittura del codice, alla documentazione e alla verifica di alcune componenti. La preparazione professionale richiede quindi la capacità di collocare questi strumenti in un processo ordinato, mantenendo chiari gli obiettivi del progetto e i criteri con cui valutarne il risultato.
Dalla teoria alla realizzazione di un progetto
Il programma comprende attività di project work e un hackathon finale. La dimensione applicativa permette ai partecipanti di mettere in relazione conoscenze che, nei corsi più introduttivi, vengono spesso affrontate separatamente. La costruzione di un prototipo richiede infatti di definire un problema, preparare i dati, scegliere gli strumenti e tradurre l’idea in una soluzione utilizzabile.
La presenza di 25 posti configura un gruppo contenuto, adatto a un percorso intensivo fondato sul lavoro progettuale. Il valore formativo dipenderà dalla possibilità di applicare le competenze tecniche a esigenze concrete e di documentare le decisioni prese durante lo sviluppo. Sono capacità utili anche oltre il singolo strumento impiegato, perché modelli e piattaforme evolvono rapidamente mentre i principi di progettazione conservano una maggiore continuità.
Tra gli ambiti richiamati dall’ateneo compaiono sanità, ambiente e mobilità. Sono settori nei quali grandi quantità di informazioni devono essere organizzate e trasformate in elementi utili per analisi e decisioni. L’AI generativa può affiancare queste attività attraverso interrogazione in linguaggio naturale, sintesi documentale e produzione guidata di contenuti, all’interno di sistemi costruiti su dati affidabili e processi definiti.
Perché la governance entra nella formazione tecnica
Il riferimento alla data-driven governance amplia il perimetro dell’academy. La progettazione di una soluzione basata sull’AI comprende anche le regole con cui vengono gestite fonti, accessi, versioni e risultati. In termini operativi, la governance aiuta a stabilire quali dati possono alimentare un sistema, chi può utilizzarlo e quali verifiche accompagnano gli output prodotti.
Questa competenza assume rilievo quando gli strumenti generativi entrano nei processi ordinari di un’organizzazione. Un prototipo può dimostrare rapidamente una funzione; il passaggio a un servizio continuativo richiede procedure, responsabilità e integrazione con l’infrastruttura esistente. La formazione congiunta su modelli, dati e software prepara ad affrontare l’intero ciclo di sviluppo con una visione più completa.
Il tema interessa anche le piccole e medie imprese. Molte aziende stanno sperimentando assistenti per consultare documenti, preparare materiali commerciali o analizzare informazioni interne. Profili capaci di collegare gli strumenti generativi ai dati aziendali possono trasformare queste prove in flussi di lavoro più strutturati, misurabili e trasferibili tra diversi reparti.
Le ricadute per contenuti ed editoria digitale
Il programma ha un’impostazione tecnologica ampia, con conseguenze utili anche per chi lavora nella produzione e nella gestione dei contenuti. I sistemi editoriali contemporanei combinano archivi, metadati, software di pubblicazione e strumenti di analisi. L’AI può intervenire nella classificazione dei materiali, nella ricerca semantica e nella preparazione di versioni destinate a canali differenti.
In questo contesto, la conoscenza dei modelli generativi acquista valore quando viene affiancata alla capacità di organizzare le fonti e integrare le funzioni nei software già utilizzati. Per un editore, un’agenzia o un gruppo che gestisce documentazione tecnica, il risultato atteso è un processo nel quale le persone possano controllare informazioni, passaggi e destinazioni del contenuto.
Le stesse competenze possono sostenere la costruzione di strumenti interni per consultare cataloghi, recuperare passaggi da raccolte documentali e assistere la preparazione di schede o report. La progettazione deve partire da un’esigenza circoscritta e da dati disponibili in forma adeguata. Questo approccio rende più semplice valutare il beneficio operativo e individuare gli interventi necessari prima di estendere la soluzione.
Università e imprese nella formazione specialistica
EU-GENIA si inserisce nel sistema delle Academy della Federico II, percorsi realizzati con aziende partner e accessibili attraverso bandi. La collaborazione tra università e impresa può avvicinare la preparazione accademica ai problemi affrontati nei progetti professionali, mantenendo una struttura didattica organizzata e orientata alla sperimentazione.
La durata di sedici settimane e la frequenza prevista richiedono un impegno consistente. Questa intensità consente di sviluppare un percorso concentrato, nel quale teoria ed esercitazioni procedono insieme fino al lavoro conclusivo. Per chi valuta la candidatura, diventano quindi rilevanti sia l’interesse verso l’AI generativa sia la disponibilità a partecipare con continuità alle attività programmate.
L’iniziativa mostra una direzione precisa per la formazione sull’intelligenza artificiale: competenze sui modelli, gestione dei dati e capacità di sviluppo vengono trattate come parti dello stesso lavoro. È una combinazione sempre più utile per portare gli strumenti generativi fuori dalla sperimentazione occasionale e inserirli in servizi, processi produttivi e attività professionali verificabili.
Fonti
- EU-GENIA Academy – Home
- Altre academy – Università Federico II
- EU-GENIA Academy: Federico II e DXC Technology Italia formano 25 esperti per un futuro data-driven
