Economics and communication for management and innovation - Economia e comunicazione per il management e l’innovazione

Al termine del corso, gli studenti conoscono e sanno discutere con linguaggio tecnico i fondamenti dell’innovazione d’impresa: sanno distinguere fonti, tipi e modelli di innovazione, interpretare i cicli tecnologici, comprendere come nascono e si affermano gli standard, e leggere la competizione tra piattaforme anche in ottica di modularità dei sistemi. Sono inoltre in grado di motivare le scelte di tempistica di ingresso in un mercato, collegandole a rischi, opportunità e posizionamento strategico.

Gli studenti sanno analizzare un settore e il relativo ecosistema individuando attori, ruolo delle piattaforme, esternalità di rete, complementarità e lock-in; integrano analisi di mercato e della concorrenza con valutazioni su barriere all’entrata, dinamiche di adozione e traiettorie tecnologiche, per formulare diagnosi utili al vantaggio competitivo e al design di offerte innovative.

Gli studenti sono in grado di definire una direzione strategica per l’innovazione coerente con obiettivi, risorse e rischi dell’organizzazione; sanno selezionare e prioritizzare progetti usando criteri espliciti (valore atteso, rischi, opzioni reali, coerenza con portfolio) e impostare strategie di collaborazione (alleanze, open innovation, partecipazione a ecosistemi) integrando meccanismi di protezione della proprietà intellettuale adeguati al contesto competitivo.

Sul piano organizzativo, gli studenti sanno progettare assetti e governance per l’innovazione: ruoli e responsabilità, processi Stage-Gate/Agile, metriche e sistemi di monitoraggio. Sanno inoltre pianificare e gestire il processo di sviluppo di nuovi prodotti (dall’MVP alla validazione fino al go-to-market e alla strategia di distribuzione), coordinando team di sviluppo interfunzionali, gestendo dipendenze e comunicazioni e applicando pratiche di lavoro di squadra efficaci.

In ambito IA, gli studenti comprendono i fondamenti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico e sanno valutare applicazioni dell’IA nel business in relazione a processi, modelli di servizio e modelli di business. Collegano l’IA alla digital transformation, riconoscendo i principi delle AI factories e della scalabilità decisionale, e sanno trarre lezioni da best practice e fallimenti per evitare errori ricorrenti.

Gli studenti sanno costruire un business case per l’IA: inquadrano il problema, mappano dati e processi, stimano benefici e costi (inclusi setup, integrazione, MLOps/LLMOps), valutano ROI/creazione di valore e rischi (tecnici, organizzativi, legali). Sanno valutare l’AI readiness di un’organizzazione (dati, processi, competenze) e proporre una roadmap di adozione, includendo l’implementazione di LLM nei processi e l’uso di piattaforme no-code quando appropriato.

Sul fronte etico, di sicurezza e compliance, gli studenti sanno integrare privacy, sicurezza dei dati, gestione dei bias e trasparenza nell’intero ciclo di vita delle soluzioni di IA; impostano registri dei rischi, misure di mitigazione e documentazione tecnica/organizzativa, e sanno pianificare interventi di change management per accompagnare persone e processi nell’adozione responsabile dell’IA.

Attraverso l’App Development Lab, gli studenti progettano, sviluppano e distribuiscono un’applicazione completa per la gestione delle spese personali: definiscono requisiti, frontend e backend, integrano un database, realizzano il deployment e producono la documentazione architetturale. In questo percorso applicano pratiche agili (kanban, stand-up, retrospettive), curano la comunicazione dei risultati con report e presentazioni supportati da evidenze, e coltivano una riflessione critica (lesson learned) orientata al miglioramento continuo e all’aggiornamento professionale.

PRIMA PARTE

Dinamiche industriali dell’innovazione tecnologica

1. Fonti di innovazione

2. Tipi e modelli di innovazione

3. Battaglie sugli standard, modularità e concorrenza tra piattaforme

4. Tempistica di ingresso

SECONDA PARTE

Formulazione della strategia di innovazione tecnologica

5. Definire la direzione strategica dell’organizzazione

6. Scegliere i progetti di innovazione

7. Strategie di collaborazione

8. Proteggere l’innovazione

TERZA PARTE

Implementazione della strategia di innovazione tecnologica

9. Organizzare per l’innovazione

10. Gestione del processo di sviluppo di un nuovo prodotto

11. Gestione dei team di sviluppo di un nuovo prodotto

12. Creare una strategia di distribuzione

QUARTA PARTE

Dinamiche, formulazione e implementazione dell’IA nelle imprese

1. Ecosistemi e piattaforme

2. Introduzione all’IA – panoramica dell’IA nel business e del suo potenziale nel generare innovazione

3. Costruire un business case per l’IA

4. Valutare la prontezza all’IA

5. Implementare i LLM nei processi aziendali

6. Buone pratiche e fallimenti dell’IA

7. IA e trasformazione digitale – esplorare come l’IA sta rimodellando modelli e processi di business tradizionali

8. AI factories e decisioni scalabili

9. Leadership e strategia guidate dall’IA

10. Introduzione ai Large Language Models (LLM) e al loro impatto sul business

11. Implementare i LLM nei processi aziendali

12. Introduzione alle piattaforme no-code per lo sviluppo di app

13. App Development Lab (Laboratorio di sviluppo applicazioni)

Modulo: ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOUNDATIONS AND APPLICATIONS
N/D
Modulo: MANAGEMENT OF INNOVATION
N/D

30 tra domande vero/falso e a scelta multipla (1 punto ciascuna, senza penalizzazione per le risposte sbagliate).

Strategic Management of Technological Innovation, 7a edizione

Di Melissa Schilling

ISBN10: 126408093X | ISBN13: 9781264080939

Iansiti, M., & Lakhani, K. R. (2020). Competing in the age of AI: Strategy and leadership when algorithms and networks run the world. Harvard Business Review Press.

Capitoli 2,3,5.

Ganesan, K. (2022). The business case for AI: A leader’s guide to AI strategies, best practices & real-world applications. Opinosis Analytics Publishing. Capitoli 1,2,3,4.

Modulo: ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOUNDATIONS AND APPLICATIONS
N/D
Modulo: MANAGEMENT OF INNOVATION
N/D

L'obiettivo di questo corso è duplice:

• fornire a studenti le conoscenze di base per comprendere la complessità delle sfide proposte dalle nuove tecnologie digitali e introdurre gli strumenti per la gestione dei dati provenienti dall'ambiente aziendale.
• introdurre gli studenti ai concetti di innovazione e imprenditorialità digitale. Il modulo si avvarrà dei contributi di manager, ricercatori e innovatori per aumentare la consapevolezza della natura dirompente degli sviluppi tecnologici e sviluppare le competenze necessarie per guidare la trasformazione all'interno delle imprese.

Al termine del corso gli studenti dovranno:

• Essere consapevoli delle opportunità, delle sfide e dei rischi generati dalle tecnologie digitali e dai sistemi cyber-fisici.
• Riconoscere l'importanza delle buone pratiche nella gestione dei dati in generale e applicarle nel proprio contesto lavorativo.
• Applicare le conoscenze acquisite per essere in grado di redigere un documento di ricerca e un piano di impresa tecnologica.
• Essere in grado di utilizzare strumenti di gestione dei dati come Excel e/o Python.

Parte 1 - Tecnologie

Introduzione alla teoria dell'informazione e alla gestione dei dati

Una breve (e incompleta) storia dell'informatica e della scienza dei dati

Reti di trasmissione dati

Cloud computing

Sicurezza informatica

Digital ledger technologies

Tecnologie immersive

Intelligenza artificiale

Internet delle cose, sistemi cyberfisici e produzione intelligente

Trasformazione digitale e sviluppo di città intelligenti

Trasporto intelligente

Parte 2 - Strumenti

Analisi dei Big Data

Business intelligence

Data mining

Machine learning

Parte 3 - Imprenditorialità digitale

Strategie aziendali orientate al digitale

Digitalizzazione in diversi settori: servizi finanziari, sanità, produzione, servizi pubblici

Casi di studio

Esame pratico sulla Parte 2 del programma del corso; materiale disponibile su Google classroom (10%). Questa parte non è obbligatoria ma permette di aspirare a ottenere il voto massimo; senza il voto massimo ottenibile è 27.

Esame orale sulla Parte 1 del programma del corso; libro e materiale disponibile su Google classroom (50%).

Per esigenze organizzative la prova orale potrebbe essere sostituita da un test scritto.

Presentazione e discussione di un project work (un documento di ricerca o un piano di impresa tecnologica) che dimostri l'utilizzo e la conoscenza degli argomenti e degli strumenti del corso (40%). Il Prof. Bellini può rifiutare il contenuto dell'elaborato se non è in linea con il programma del corso. Gli studenti devono presentare la proposta di project work compilando il modulo Google entro 30 giorni prima della data d'esame prevista. Gli elaborati devono essere consegnati almeno 5 giorni prima della data d'esame.

La registrazione tramite InfoStud è obbligatoria.

Textbook "Digital transformation and data management" Francesco Bellini, Fabrizio D’Ascenzo (edited by) - Pacini Editore 2020

Lesson slides

Bibliography for each lessons

Il corso di Diritto dell’Unione europea si propone di fornire agli studenti la necessaria formazione giuridica avanzata relativamente all’ordinamento dell’Unione europea, che ormai è il punto di riferimento giuridico fondamentale nelle attività produttive e commerciali delle imprese pubbliche e private.

L'insegnamento è articolato in quattro parti:

1) evoluzione storico-istituzionale del processo di integrazione europea, dalla CECA al Trattato di Lisbona e agli sviluppi più recenti.

Analisi dell'ordinamento giuridico dell'Unione europea. I principi del primato e degli effetti diretti.

Struttura istituzionale: Le istituzioni e il loro ruolo nel "sistema di governo" dell'Unione.

Fonti. I Trattati, la Carta dei diritti fondamentali e le fonti derivate dai Trattati. Gli accordi internazionali conclusi dall'Unione.

Competenze. La ripartizione delle competenze tra Unione e Stati membri e i principi in materia di esercizio delle competenze.

Procedure legislative. La procedura legislativa ordinaria e le procedure legislative speciali.

Procedure giurisdizionali. La Corte di giustizia e il principio dello Stato di diritto nell'ordinamento europeo.

Principi, obiettivi e valori. La tutela dei diritti fondamentali tra Unione europea e Convenzione europea dei diritti dell'uomo.

2) Il mercato unico. Libera circolazione delle merci e delle persone, politica di concorrenza.

3) Azione esterna dell'Unione europea, politica commerciale comune, politica estera e di sicurezza comune.

4) Introduzione al mercato interno digitale dell'Unione europea

L'esame consiste in una prova orale. Durante il corso è possibile effettuare valutazioni in itinere, sotto forma di presentazioni in classe o prove scritte.

Robert Schutze, An Introduction to European Union Law, Cambridge University Press, 2020.

Ulteriore materiale sarà fornito agli studenti durante il corso.

Il corso ha l’obiettivo di fornire una conoscenza avanzata sulle tematiche economico-finanziarie relative all'economia monetaria e finanziaria.

1) Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding); al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di aver compreso le tematiche principali di economia monetaria e finanziaria (moneta, cambi, tassi d’interesse, crisi, innovazioni e misure di policy e di regolazione).

2) Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding); Lo studente dovrà essere in grado di poter leggere e interpretare paper e libri di economia finanziaria avanzata, oltre a valutarne i contenuti empirici e metodologici.

3) Autonomia di giudizio (making judgements); Al termine del corso, lo studente sarà in grado di leggere in autonomia paper e libri di economia finanziaria avanzata, implementando l'analisi critica nella ricerca.

4) Abilità comunicative (communication skills); La conoscenza del corso consentirà allo studente di acquisire il linguaggio tecnico della materia consentendo di affrontare efficacemente la discussione delle tematiche trattate

5) Capacità di apprendere (learning skills). Al termine del corso, lo studente sarà in grado di intraprendere, anche in via autonoma, approfondimenti successivi riguardanti gli argomenti affrontati.

Il corso descrive i principali argomenti di economia e politica finanziaria e monetaria, con particolare attenzione all'innovazione digitale e alla blockchain.

Gli argomenti sono: Tasso di cambio e di interesse; moneta e intervento politico; globalizzazione finanziaria; storia delle crisi; crescita, crisi e riforme nei paesi in via di sviluppo; finanza digitale

Il libro di testo su cui studiare è: International Monetary Economics, 12th Edition, Krugman Obstfelf Melitz, Pearson publisher. Chapters 13-15; 17-19; 21-22.

Ulteriori references su Digital Finance saranno disponbili sulla pagina E-learning del corso.

• National

account and the Balance of Payments

• Testi di riferimento: Chapter 13 Krugman Obstfelf Melitz
• Exchange Rates and the

Foreign Exchange Market

• Testi di riferimento: Chapter 14 Krugman Obstfelf Melitz
• Money, Interest Rates, and

Exchange Rates

• Testi di riferimento: Chapter 15 Krugman Obstfelf Melitz
• Output and the Exchange Rate in the Short Run
• Testi di riferimento: Chapter 17 Krugman Obstfelf Melitz
• Fixed Exchange Rates and Foreign Exchange Intervention
• Testi di riferimento: Chapter 18 Krugman Obstfelf Melitz
• International Monetary Systems: An Historical Overview
• Testi di riferimento: Chapter 19 Krugman Obstfelf Melitz
• Financial

Globalization: Opportunity and Crisis

• Testi di riferimento: Chapter 21 Krugman Obstfelf Melitz
• Developing Countries:

Growth, Crisis, and Reform

• Testi di riferimento: Chapter 22 Krugman Obstfelf Melitz
• Digital & technology innovation in financial

markets

• Testi di riferimento: References uploaded on course page
• Artificial intelligence & Big data in Economics
• Testi di riferimento: References uploaded on course page
• Cypherpunks and privacy; blockchains and

cryptocurrencies

• Testi di riferimento: References uploaded on course page

Gli esami sono scritti, senza appunti o libro di testo e saranno accessibili tramite la pagina di e-learning del corso (moodle); non saranno previsti pre test o prove di recupero. L'esame (che copre l'intero contenuto del corso) si svolgerà a giugno/luglio/settembre. Non è consentito l'uso di dispositivi personali il giorno dell'esame. Controllate il vostro nome utente e la password Moodle prima del giorno dell'esame!

Gli studenti con esigenze speciali possono contattare il docente per concordare una procedura d'esame efficace (e senza stress).

Il libro di testo su cui studiare è: International Monetary Economics, 12th Edition, Krugman Obstfelf Melitz, Pearson publisher. Chapters 13-15; 17-19; 21-22.

Ulteriori references su Digital Finance saranno disponbili sulla pagina E-learning del corso

Al termine del corso, gli studenti conoscono e sanno discutere con linguaggio tecnico i fondamenti dell’innovazione d’impresa: sanno distinguere fonti, tipi e modelli di innovazione, interpretare i cicli tecnologici, comprendere come nascono e si affermano gli standard, e leggere la competizione tra piattaforme anche in ottica di modularità dei sistemi. Sono inoltre in grado di motivare le scelte di tempistica di ingresso in un mercato, collegandole a rischi, opportunità e posizionamento strategico.

Gli studenti sanno analizzare un settore e il relativo ecosistema individuando attori, ruolo delle piattaforme, esternalità di rete, complementarità e lock-in; integrano analisi di mercato e della concorrenza con valutazioni su barriere all’entrata, dinamiche di adozione e traiettorie tecnologiche, per formulare diagnosi utili al vantaggio competitivo e al design di offerte innovative.

Gli studenti sono in grado di definire una direzione strategica per l’innovazione coerente con obiettivi, risorse e rischi dell’organizzazione; sanno selezionare e prioritizzare progetti usando criteri espliciti (valore atteso, rischi, opzioni reali, coerenza con portfolio) e impostare strategie di collaborazione (alleanze, open innovation, partecipazione a ecosistemi) integrando meccanismi di protezione della proprietà intellettuale adeguati al contesto competitivo.

Sul piano organizzativo, gli studenti sanno progettare assetti e governance per l’innovazione: ruoli e responsabilità, processi Stage-Gate/Agile, metriche e sistemi di monitoraggio. Sanno inoltre pianificare e gestire il processo di sviluppo di nuovi prodotti (dall’MVP alla validazione fino al go-to-market e alla strategia di distribuzione), coordinando team di sviluppo interfunzionali, gestendo dipendenze e comunicazioni e applicando pratiche di lavoro di squadra efficaci.

In ambito IA, gli studenti comprendono i fondamenti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico e sanno valutare applicazioni dell’IA nel business in relazione a processi, modelli di servizio e modelli di business. Collegano l’IA alla digital transformation, riconoscendo i principi delle AI factories e della scalabilità decisionale, e sanno trarre lezioni da best practice e fallimenti per evitare errori ricorrenti.

Gli studenti sanno costruire un business case per l’IA: inquadrano il problema, mappano dati e processi, stimano benefici e costi (inclusi setup, integrazione, MLOps/LLMOps), valutano ROI/creazione di valore e rischi (tecnici, organizzativi, legali). Sanno valutare l’AI readiness di un’organizzazione (dati, processi, competenze) e proporre una roadmap di adozione, includendo l’implementazione di LLM nei processi e l’uso di piattaforme no-code quando appropriato.

Sul fronte etico, di sicurezza e compliance, gli studenti sanno integrare privacy, sicurezza dei dati, gestione dei bias e trasparenza nell’intero ciclo di vita delle soluzioni di IA; impostano registri dei rischi, misure di mitigazione e documentazione tecnica/organizzativa, e sanno pianificare interventi di change management per accompagnare persone e processi nell’adozione responsabile dell’IA.

Attraverso l’App Development Lab, gli studenti progettano, sviluppano e distribuiscono un’applicazione completa per la gestione delle spese personali: definiscono requisiti, frontend e backend, integrano un database, realizzano il deployment e producono la documentazione architetturale. In questo percorso applicano pratiche agili (kanban, stand-up, retrospettive), curano la comunicazione dei risultati con report e presentazioni supportati da evidenze, e coltivano una riflessione critica (lesson learned) orientata al miglioramento continuo e all’aggiornamento professionale.

PRIMA PARTE

Dinamiche industriali dell’innovazione tecnologica

1. Fonti di innovazione

2. Tipi e modelli di innovazione

3. Battaglie sugli standard, modularità e concorrenza tra piattaforme

4. Tempistica di ingresso

SECONDA PARTE

Formulazione della strategia di innovazione tecnologica

5. Definire la direzione strategica dell’organizzazione

6. Scegliere i progetti di innovazione

7. Strategie di collaborazione

8. Proteggere l’innovazione

TERZA PARTE

Implementazione della strategia di innovazione tecnologica

9. Organizzare per l’innovazione

10. Gestione del processo di sviluppo di un nuovo prodotto

11. Gestione dei team di sviluppo di un nuovo prodotto

12. Creare una strategia di distribuzione

QUARTA PARTE

Dinamiche, formulazione e implementazione dell’IA nelle imprese

1. Ecosistemi e piattaforme

2. Introduzione all’IA – panoramica dell’IA nel business e del suo potenziale nel generare innovazione

3. Costruire un business case per l’IA

4. Valutare la prontezza all’IA

5. Implementare i LLM nei processi aziendali

6. Buone pratiche e fallimenti dell’IA

7. IA e trasformazione digitale – esplorare come l’IA sta rimodellando modelli e processi di business tradizionali

8. AI factories e decisioni scalabili

9. Leadership e strategia guidate dall’IA

10. Introduzione ai Large Language Models (LLM) e al loro impatto sul business

11. Implementare i LLM nei processi aziendali

12. Introduzione alle piattaforme no-code per lo sviluppo di app

13. App Development Lab (Laboratorio di sviluppo applicazioni)

Modulo: ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOUNDATIONS AND APPLICATIONS
N/D
Modulo: MANAGEMENT OF INNOVATION
N/D

30 tra domande vero/falso e a scelta multipla (1 punto ciascuna, senza penalizzazione per le risposte sbagliate).

Strategic Management of Technological Innovation, 7a edizione

Di Melissa Schilling

ISBN10: 126408093X | ISBN13: 9781264080939

Iansiti, M., & Lakhani, K. R. (2020). Competing in the age of AI: Strategy and leadership when algorithms and networks run the world. Harvard Business Review Press.

Capitoli 2,3,5.

Ganesan, K. (2022). The business case for AI: A leader’s guide to AI strategies, best practices & real-world applications. Opinosis Analytics Publishing. Capitoli 1,2,3,4.

Modulo: ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOUNDATIONS AND APPLICATIONS
N/D
Modulo: MANAGEMENT OF INNOVATION
N/D

ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOUNDATIONS AND APPLICATIONS
Al termine del corso, gli studenti conoscono e sanno discutere con linguaggio tecnico i fondamenti dell’innovazione d’impresa: sanno distinguere fonti, tipi e modelli di innovazione, interpretare i cicli tecnologici, comprendere come nascono e si affermano gli standard, e leggere la competizione tra piattaforme anche in ottica di modularità dei sistemi. Sono inoltre in grado di motivare le scelte di tempistica di ingresso in un mercato, collegandole a rischi, opportunità e posizionamento strategico.

Gli studenti sanno analizzare un settore e il relativo ecosistema individuando attori, ruolo delle piattaforme, esternalità di rete, complementarità e lock-in; integrano analisi di mercato e della concorrenza con valutazioni su barriere all’entrata, dinamiche di adozione e traiettorie tecnologiche, per formulare diagnosi utili al vantaggio competitivo e al design di offerte innovative.

Gli studenti sono in grado di definire una direzione strategica per l’innovazione coerente con obiettivi, risorse e rischi dell’organizzazione; sanno selezionare e prioritizzare progetti usando criteri espliciti (valore atteso, rischi, opzioni reali, coerenza con portfolio) e impostare strategie di collaborazione (alleanze, open innovation, partecipazione a ecosistemi) integrando meccanismi di protezione della proprietà intellettuale adeguati al contesto competitivo.

Sul piano organizzativo, gli studenti sanno progettare assetti e governance per l’innovazione: ruoli e responsabilità, processi Stage-Gate/Agile, metriche e sistemi di monitoraggio. Sanno inoltre pianificare e gestire il processo di sviluppo di nuovi prodotti (dall’MVP alla validazione fino al go-to-market e alla strategia di distribuzione), coordinando team di sviluppo interfunzionali, gestendo dipendenze e comunicazioni e applicando pratiche di lavoro di squadra efficaci.

In ambito IA, gli studenti comprendono i fondamenti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico e sanno valutare applicazioni dell’IA nel business in relazione a processi, modelli di servizio e modelli di business. Collegano l’IA alla digital transformation, riconoscendo i principi delle AI factories e della scalabilità decisionale, e sanno trarre lezioni da best practice e fallimenti per evitare errori ricorrenti.

Gli studenti sanno costruire un business case per l’IA: inquadrano il problema, mappano dati e processi, stimano benefici e costi (inclusi setup, integrazione, MLOps/LLMOps), valutano ROI/creazione di valore e rischi (tecnici, organizzativi, legali). Sanno valutare l’AI readiness di un’organizzazione (dati, processi, competenze) e proporre una roadmap di adozione, includendo l’implementazione di LLM nei processi e l’uso di piattaforme no-code quando appropriato.

Sul fronte etico, di sicurezza e compliance, gli studenti sanno integrare privacy, sicurezza dei dati, gestione dei bias e trasparenza nell’intero ciclo di vita delle soluzioni di IA; impostano registri dei rischi, misure di mitigazione e documentazione tecnica/organizzativa, e sanno pianificare interventi di change management per accompagnare persone e processi nell’adozione responsabile dell’IA.

Attraverso l’App Development Lab, gli studenti progettano, sviluppano e distribuiscono un’applicazione completa per la gestione delle spese personali: definiscono requisiti, frontend e backend, integrano un database, realizzano il deployment e producono la documentazione architetturale. In questo percorso applicano pratiche agili (kanban, stand-up, retrospettive), curano la comunicazione dei risultati con report e presentazioni supportati da evidenze, e coltivano una riflessione critica (lesson learned) orientata al miglioramento continuo e all’aggiornamento professionale.

MANAGEMENT OF INNOVATION
Al termine del corso, gli studenti conoscono e sanno discutere con linguaggio tecnico i fondamenti dell’innovazione d’impresa: sanno distinguere fonti, tipi e modelli di innovazione, interpretare i cicli tecnologici, comprendere come nascono e si affermano gli standard, e leggere la competizione tra piattaforme anche in ottica di modularità dei sistemi. Sono inoltre in grado di motivare le scelte di tempistica di ingresso in un mercato, collegandole a rischi, opportunità e posizionamento strategico.

Gli studenti sanno analizzare un settore e il relativo ecosistema individuando attori, ruolo delle piattaforme, esternalità di rete, complementarità e lock-in; integrano analisi di mercato e della concorrenza con valutazioni su barriere all’entrata, dinamiche di adozione e traiettorie tecnologiche, per formulare diagnosi utili al vantaggio competitivo e al design di offerte innovative.

Gli studenti sono in grado di definire una direzione strategica per l’innovazione coerente con obiettivi, risorse e rischi dell’organizzazione; sanno selezionare e prioritizzare progetti usando criteri espliciti (valore atteso, rischi, opzioni reali, coerenza con portfolio) e impostare strategie di collaborazione (alleanze, open innovation, partecipazione a ecosistemi) integrando meccanismi di protezione della proprietà intellettuale adeguati al contesto competitivo.

Sul piano organizzativo, gli studenti sanno progettare assetti e governance per l’innovazione: ruoli e responsabilità, processi Stage-Gate/Agile, metriche e sistemi di monitoraggio. Sanno inoltre pianificare e gestire il processo di sviluppo di nuovi prodotti (dall’MVP alla validazione fino al go-to-market e alla strategia di distribuzione), coordinando team di sviluppo interfunzionali, gestendo dipendenze e comunicazioni e applicando pratiche di lavoro di squadra efficaci.

In ambito IA, gli studenti comprendono i fondamenti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico e sanno valutare applicazioni dell’IA nel business in relazione a processi, modelli di servizio e modelli di business. Collegano l’IA alla digital transformation, riconoscendo i principi delle AI factories e della scalabilità decisionale, e sanno trarre lezioni da best practice e fallimenti per evitare errori ricorrenti.

Gli studenti sanno costruire un business case per l’IA: inquadrano il problema, mappano dati e processi, stimano benefici e costi (inclusi setup, integrazione, MLOps/LLMOps), valutano ROI/creazione di valore e rischi (tecnici, organizzativi, legali). Sanno valutare l’AI readiness di un’organizzazione (dati, processi, competenze) e proporre una roadmap di adozione, includendo l’implementazione di LLM nei processi e l’uso di piattaforme no-code quando appropriato.

Sul fronte etico, di sicurezza e compliance, gli studenti sanno integrare privacy, sicurezza dei dati, gestione dei bias e trasparenza nell’intero ciclo di vita delle soluzioni di IA; impostano registri dei rischi, misure di mitigazione e documentazione tecnica/organizzativa, e sanno pianificare interventi di change management per accompagnare persone e processi nell’adozione responsabile dell’IA.

Attraverso l’App Development Lab, gli studenti progettano, sviluppano e distribuiscono un’applicazione completa per la gestione delle spese personali: definiscono requisiti, frontend e backend, integrano un database, realizzano il deployment e producono la documentazione architetturale. In questo percorso applicano pratiche agili (kanban, stand-up, retrospettive), curano la comunicazione dei risultati con report e presentazioni supportati da evidenze, e coltivano una riflessione critica (lesson learned) orientata al miglioramento continuo e all’aggiornamento professionale.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOUNDATIONS AND APPLICATIONS
PRIMA PARTE

Dinamiche industriali dell’innovazione tecnologica

1. Fonti di innovazione

2. Tipi e modelli di innovazione

3. Battaglie sugli standard, modularità e concorrenza tra piattaforme

4. Tempistica di ingresso

SECONDA PARTE

Formulazione della strategia di innovazione tecnologica

5. Definire la direzione strategica dell’organizzazione

6. Scegliere i progetti di innovazione

7. Strategie di collaborazione

8. Proteggere l’innovazione

TERZA PARTE

Implementazione della strategia di innovazione tecnologica

9. Organizzare per l’innovazione

10. Gestione del processo di sviluppo di un nuovo prodotto

11. Gestione dei team di sviluppo di un nuovo prodotto

12. Creare una strategia di distribuzione

QUARTA PARTE

Dinamiche, formulazione e implementazione dell’IA nelle imprese

1. Ecosistemi e piattaforme

2. Introduzione all’IA – panoramica dell’IA nel business e del suo potenziale nel generare innovazione

3. Costruire un business case per l’IA

4. Valutare la prontezza all’IA

5. Implementare i LLM nei processi aziendali

6. Buone pratiche e fallimenti dell’IA

7. IA e trasformazione digitale – esplorare come l’IA sta rimodellando modelli e processi di business tradizionali

8. AI factories e decisioni scalabili

9. Leadership e strategia guidate dall’IA

10. Introduzione ai Large Language Models (LLM) e al loro impatto sul business

11. Implementare i LLM nei processi aziendali

12. Introduzione alle piattaforme no-code per lo sviluppo di app

13. App Development Lab (Laboratorio di sviluppo applicazioni)

Modulo: ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOUNDATIONS AND APPLICATIONS
N/D
Modulo: MANAGEMENT OF INNOVATION
N/D

MANAGEMENT OF INNOVATION
PRIMA PARTE

Dinamiche industriali dell’innovazione tecnologica

1. Fonti di innovazione

2. Tipi e modelli di innovazione

3. Battaglie sugli standard, modularità e concorrenza tra piattaforme

4. Tempistica di ingresso

SECONDA PARTE

Formulazione della strategia di innovazione tecnologica

5. Definire la direzione strategica dell’organizzazione

6. Scegliere i progetti di innovazione

7. Strategie di collaborazione

8. Proteggere l’innovazione

TERZA PARTE

Implementazione della strategia di innovazione tecnologica

9. Organizzare per l’innovazione

10. Gestione del processo di sviluppo di un nuovo prodotto

11. Gestione dei team di sviluppo di un nuovo prodotto

12. Creare una strategia di distribuzione

QUARTA PARTE

Dinamiche, formulazione e implementazione dell’IA nelle imprese

1. Ecosistemi e piattaforme

2. Introduzione all’IA – panoramica dell’IA nel business e del suo potenziale nel generare innovazione

3. Costruire un business case per l’IA

4. Valutare la prontezza all’IA

5. Implementare i LLM nei processi aziendali

6. Buone pratiche e fallimenti dell’IA

7. IA e trasformazione digitale – esplorare come l’IA sta rimodellando modelli e processi di business tradizionali

8. AI factories e decisioni scalabili

9. Leadership e strategia guidate dall’IA

10. Introduzione ai Large Language Models (LLM) e al loro impatto sul business

11. Implementare i LLM nei processi aziendali

12. Introduzione alle piattaforme no-code per lo sviluppo di app

13. App Development Lab (Laboratorio di sviluppo applicazioni)

Modulo: ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOUNDATIONS AND APPLICATIONS
N/D
Modulo: MANAGEMENT OF INNOVATION
N/D

ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOUNDATIONS AND APPLICATIONS
30 tra domande vero/falso e a scelta multipla (1 punto ciascuna, senza penalizzazione per le risposte sbagliate).

MANAGEMENT OF INNOVATION
30 tra domande vero/falso e a scelta multipla (1 punto ciascuna, senza penalizzazione per le risposte sbagliate).

ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOUNDATIONS AND APPLICATIONS
Strategic Management of Technological Innovation, 7a edizione

Di Melissa Schilling

ISBN10: 126408093X | ISBN13: 9781264080939

Iansiti, M., & Lakhani, K. R. (2020). Competing in the age of AI: Strategy and leadership when algorithms and networks run the world. Harvard Business Review Press.

Capitoli 2,3,5.

Ganesan, K. (2022). The business case for AI: A leader’s guide to AI strategies, best practices & real-world applications. Opinosis Analytics Publishing. Capitoli 1,2,3,4.

Modulo: ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOUNDATIONS AND APPLICATIONS
N/D
Modulo: MANAGEMENT OF INNOVATION
N/D

MANAGEMENT OF INNOVATION
Strategic Management of Technological Innovation, 7a edizione

Di Melissa Schilling

ISBN10: 126408093X | ISBN13: 9781264080939

Iansiti, M., & Lakhani, K. R. (2020). Competing in the age of AI: Strategy and leadership when algorithms and networks run the world. Harvard Business Review Press.

Capitoli 2,3,5.

Ganesan, K. (2022). The business case for AI: A leader’s guide to AI strategies, best practices & real-world applications. Opinosis Analytics Publishing. Capitoli 1,2,3,4.

Modulo: ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOUNDATIONS AND APPLICATIONS
N/D
Modulo: MANAGEMENT OF INNOVATION
N/D

L'insegnamento intende introdurre le metodologie statistiche fondamentali di tipo descrittivo per l'analisi dei dati di tipo economico e aziendale nonché i diversi strumenti utili alla rilevazione di dati sui consumatori.

1) Introduction : Measurement, Errors and Data for Consumer research

2) Primary Data collection

3) Data preparation and descriptive statistics

4) Association and correlation among variables

5) From descriptive statistics to inferential statistics

6) Statistical methods for studing relationship in economic context

7) Linear regression models

L'esame consisterà in una prova scritta, quiz a risposta multipla ed una prova pratica (progetto) con elaborazioni con software R.

Statistics for Marketing and Consumer Research - Mario Mazzocchi

https://www.amazon.it/Statistics-Marketing-Consumer-Research-Mazzocchi/dp/1412911222

Slides del docente

Statistics for Marketing and Consumer Research - Mario Mazzocchi

https://www.amazon.it/Statistics-Marketing-Consumer-Research-Mazzocchi/dp/1412911222

Le tecnologie dell'informazione (IT) riguardano l'applicazione ai computer dell'archiviazione, ricerca, trasmissione e manipolazione dei dati in un contesto di business o, comunque, aziendale. L'IT è considerata un sottoinsieme delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione (ICT). In contesto aziendale è molto frequente l'utilizzo dell'IT finalizzato all'ottenimento di informazioni che possono essere utilizzate per prendere decisioni strategiche. I sistemi che vengono utilizzati a questo fine sono detti Management Information Systems (MIS). I MIS sono frequentemente utilizzati nelle aziende al fine di fornire rapidamente informazioni al management. La finalità dei MIS è di creare rapporti e fornire le necessarie informazioni a manager e supervisori a vari livelli in modo da aiutarli a svolgere le loro funzioni di organizzazione, pianificazione, controllo e assunzione di decisioni. I MIS costituiscono una modalità scientifica di raccogliere, elaborare, immagazzinare e comunicare le informazioni relative alle varie attività che vengono svolte in una organizzazione ai vari livelli di gestione in modo da facilitare il management nello svolgere efficientemente le sue funzioni e condurre le attività in maniera appropriata mirando al miglioramento generale. Finalità di questo corso è di fornire nozioni relative a tutti gli essenziali elementi che compongono i MIS e di analizzare il ruolo della tecnologia in modo da fornire agli studenti un ampio quadro di competenze su tutti gli strumenti che possono essere utilizzati per una efficace ed efficiente gestione aziendale.
Scopo principale del corso è di fornire agli studenti le competenze teoriche e tecniche in modo da comprendere ed utilizzare gli strumenti ed i modelli che sono basati sui MIS. Agli studenti verranno fornite le nozioni relative agli attuali modelli aziendali, i modi per incrementare il vantaggio competitivo con l'IT e i MIS, come gestire e comprendere i database e i data warehouse, quale è il ruolo ed il vantaggio dei sistemi di supporto decisionale, quale può essere il vantaggio di entrare nel commercio elettronico, come un sistema può essere migliorato con i sistemi informativi, quale è il ruolo giocato dall'azienda dinamica, come proteggere i dati e quali sono gli scenari futuri. Tutti gli elementi sopra citati verranno analizzati da un punto di vista economico piuttosto che tecnico con la finalità di comprendere quali possano essere gli effetti sui costi e sull'efficienza dell'organizzazione.
Gli studenti che abbiano superato l’esame di Business Information Systems avranno acquisito in primo luogo la consapevolezza e la capacità di favorire i percorsi di attivazione e di sviluppo degli approcci gestionali basati sulla gestione delle informazioni presso tutte le organizzazioni in cui si troveranno ad agire, in qualunque veste. In particolare, avranno acquisito le competenze per poter implementare e gestire all’interno delle organizzazioni, sia pubbliche che private, gli strumenti ed i modelli che sono stati approfonditi all’interno del corso. La figura professionale tipicamente abbinata alle competenze acquisite è quella dell'information systems manager nelle organizzazioni.

L'insegnamento presenterà e analizzerà i modelli teorici e gli strumenti analitici necessari per comprendere il comportamento del consumatore e quali fattori contribuiscono a formare le scelte e a costituire i meccanismi della (auto)valutazione della soddisfazione dei bisogni e delle aspettative. Approfondimenti specifici riguarderanno i processi relazionali ed interazionali dell’attore sociale nei principali contesti di consumo. Ai fini dell’analisi dei comportamenti di consumo, saranno forniti strumenti per comprendere l’interazione tra processi cognitivi, dimensioni motivazionali, affettive e di personalità, processi di costruzione sociale della conoscenza e dinamiche culturali.

Il Corso si propone di offrire una trattazione completa e aggiornata del management della comunicazione di impresa, e di fornire agli studenti i concetti e gli strumenti della corporate communication. In particolare, alla fine del Corso gli studenti avranno acquisito conoscenze e competenze sui seguenti argomenti:
· l'importanza e il ruolo strategico della Comunicazione nelle imprese contemporanee e nella promozione di processi di innovazione sociale e culturale.
· le questioni fondamentali che definiscono l'area tradizionale della corporate communication (pubblicità, relazioni pubbliche, media relations, comunicazione organizzativa, Csr)
· the key issues and perspectives of specific disciplines and emerging areas of enterprise communication (). le questioni e le prospettive fondamentali delle discipline specifiche e delle nuove frontiere della comunicazione di impresa (social media, comunicazione di crisi, brandjournalism, comunicazione interculturale)
· competenze di scrittura professionale e di public speaking.

Le attività formative e conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro mirano a rafforzare le competenze trasversali e pratiche degli studenti, facilitando l’inserimento nel mondo del lavoro e la preparazione a contesti professionali complessi. Tali attività comprendono la partecipazione a seminari, laboratori, tirocini e percorsi con certificazioni online o micro-credenziali, in collaborazione con aziende e istituzioni di riferimento. L’obiettivo è arricchire il profilo professionale degli studenti con competenze aggiuntive, migliorando adattabilità, produttività e capacità di affrontare situazioni concrete in ambito finanziario, assicurativo e tecnologico. Gli studenti parteciperanno a esperienze pratiche e collaborative che favoriscono lo sviluppo di autonomia di giudizio, pensiero critico, capacità analitiche e comunicative, acquisendo strumenti utili per la definizione e il perseguimento di obiettivi personali e professionali. Al termine del percorso, gli studenti saranno in grado di applicare le conoscenze trasversali acquisite, interagire efficacemente con professionisti ed esperti, comprendere le dinamiche del mondo del lavoro.

Lo studente puo' scegliere una tra diverse attività effettuate in collaborazione con aziende:

Warm up your skills con ICCREA BANCA

Il corso si propone di fornire agli studenti una buona individuazione dei fabbisogni di soft skills, attraverso una valutazione iniziale per definire le priorità di miglioramento e gli obiettivi da raggiungere. Sviluppo delle soft skills attraverso delle situazioni pratiche, integrando la loro valutazione (attraverso l'osservazione) nella attività e lavori di gruppo per realizzare un progetto o raggiungere un obiettivo comune.

National Financial Accounting (su piattaforma IDEA-Moodle https://idea.uniroma1.it/course/view.php?id=116 )

"Vai oltre i titoli: impara a leggere i numeri che guidano le crisi, le politiche e l'economia globale".

Perché non si è vista arrivare la crisi finanziaria del 2008? E potremmo perderci la prossima? Dietro ogni titolo su debito, commercio o inflazione si nasconde una storia più profonda nei numeri. Questo corso ti aiuterà a scoprirla.

Nell'arco di sei settimane, esplorerai come famiglie, imprese, governi e il resto del mondo si collegano attraverso conti finanziari, bilanci e flussi commerciali. Esamineremo le finanze pubbliche, gli squilibri globali e le lezioni delle crisi passate, dal 2007-2009 al COVID-19. Lungo il percorso, imparerai a leggere e utilizzare i principali rapporti istituzionali del FMI, della BCE, della BRI, dell'OCSE e di altri.

Al termine del corso, sarai in grado di leggere i conti finanziari in modo critico, collegarli al pensiero economico e partecipare ai dibattiti che plasmano il nostro futuro. Che tu stia analizzando i bilanci governativi, le bilance commerciali o i report di stabilità, avrai a disposizione gli strumenti per andare oltre i titoli dei giornali e magari persino per metterli in discussione.

• Percorso Warm up your skill con ICCREA BANCA
• Testi di riferimento: Materiale fornito da ICCREA BANCA
• Percorso National Financial Accounting
• Tirocinio in azienda
• Testi di riferimento: Piattaforma TSP dei tirocini

La valutazione sarà basata su un test a risposta multipla per i percorsi con aziende e sulle attività proposte. Gli incontri saranno offerti sia in presenza che online.

Il materiale verrà fornito dall'azienda o professionista, non ci sono testi di riferimento

Il corso riguarda l’applicazione dei principi di Qualità e Sostenibilità all’interno della catena produttiva con un’attenzione speciale allo sviluppo tecnologico, al design e alle applicazioni. Il corso mira a fornire agli studenti conoscenze sulle diverse strategie per l'implementazione di Sistemi di Gestione al fine di migliorare il Management della Qualità e della Sostenibilità. Il corso si propone inoltre di fornire agli studenti capacità patiche nella valutazione e nell'analisi di casi pratici di realtà aziendali volte a migliorare le performances di qualità e sostenibilità.

Il corso mira a fornire agli studenti conoscenze sulle diverse strategie per l'implementazione di Sistemi di Gestione al fine di migliorare il Management della Qualità e della Sostenibilità. Il corso si propone inoltre di fornire agli studenti capacità patiche nella valutazione e nell'analisi di casi pratici di realtà aziendali volte a migliorare le performances di qualità e sostenibilità. Il corso include lezioni frontali e lavori di gruppo.

Argomenti affrontati nel corso:

Evoluzione storica della Qualità, Certificazione, ISO 9000, ISO 22000 e altri standard relativi al settore agro-alimentare, Sviluppo Sostenibile, Management della Sostenibilità, Corporate Sustainability, Economia Circolare, ISO 14000, LCA, EMAS, Eco Design, Qualità e sostenibilità applicate al sistema agro-alimentare

• Qualità: evoluzione storica e concetti di base (6 ore)
• Testi di riferimento: Materiale didattico fornito dal docente
• TQM (3 ore)
• Testi di riferimento: Materiale didattico fornito dal docente
• Certificazione di qualità (2 ore)
• Testi di riferimento: Materiale didattico fornito dal docente
• ISO 9000 (6 ore)
• Testi di riferimento: Materiale didattico fornito dal docente
• ISO 22000 e HACCP (5 ore)
• Testi di riferimento: Materiale didattico fornito dal docente
• Progetti Qualità (12 ore)
• Testi di riferimento: Materiale didattico fornito dal docente
• Sostenibilità, svulippo Sostenibile e SDGs (6 ore)
• Testi di riferimento: Materiale didattico fornito dal docente
• Management Responsabile e Sostenibile (5 ore)
• Testi di riferimento: Materiale didattico fornito dal docente
• ISO 14000 e EMAS (6 ore)
• Testi di riferimento: Materiale didattico fornito dal docente
• LCA (4 ore)
• Testi di riferimento: Materiale didattico fornito dal docente
• Economia Circolare ed EcoDesign (5 ore)
• Testi di riferimento: Materiale didattico fornito dal docente
• Progetti Sostenibilità (12 ore)
• Testi di riferimento: Materiale didattico fornito dal docente

Esami come da calendario accademico. L’esame consiste di una prova scritta integrata di 1h 30min. Verranno proposte 10 domande a risposta multipla (1 punto ciascuna) e 2 domande a risposta aperta (max 10 punti ciascuna). Il voto verrà calcolato in base alla somma dei punteggi ottenuti.

Verrà considerata la chiarezza e l’organizzazione espositiva, la proprietà di linguaggio e la padronanza delle tematiche specifiche del corso.

Il criterio di misurazione dell’apprendimento consiste nell’attribuzione di un voto finale espresso in trentesimi, in base alla seguente griglia:

30-30 con lode (eccellente): ottima conoscenza di argomenti, ottimo uso del linguaggio, ottime capacità di analisi. Lo studente risulta in grado di applicare la sua conoscenza per risolvere i problemi posti;

27-29 (molto buono): buona conoscenza degli argomenti, buon uso del linguaggio. Lo studente risulta in grado di applicare la sua conoscenza per risolvere i problemi posti;

24-26 (buono): conoscenze di base degli argomenti principali, corretto uso del linguaggio. Lo studente possiede limitata capacità di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi posti;

20-23 (soddisfacente): Conoscenza ma non piena padronanza dei principali argomenti del corso; uso soddisfacente il linguaggio. Lo studente ha scarsa capacità di applicare in modo indipendente le conoscenze acquisite;

18-19 (sufficiente): Sufficiente conoscenza di base dei principali argomenti del corso e scarso linguaggio tecnico. Lo studente possiede capacità estremamente limitata di implementare in modo indipendente le conoscenze acquisite;

insufficiente: Lo studente non possiede una conoscenza accettabile dei contenuti degli

argomenti trattati nel corso.

Il voto finale espresso in trentesimi, verrà assegnato facendo la media dei punteggi ottenuti nelle singole domande di esame.

Durante il corso sarà possibile effettuare due presentazioni di gruppo (1 ora ciascuna) di approfondimento su un argomento a scelta (uno sulla qualità l'altro sulla sostenibilità) e due test in itinere (uno sulla qualità l'altro sulla sostenibilità di 15 domande chiuse ciascuno) che consentiranno, qualora il punteggio raggiunto sia sufficiente per tutti e quattro, di evitare l'esame scritto.

Materiale didattico messo a disposizione del docente.