Il corso "A.I. per il Design" risponde a una trasformazione in atto: i modelli di Intelligenza Artificiale generativa stanno ridefinendo il mestiere del designer della comunicazione, dell'autore di contenuti e del…
Scheda dell'insegnamento
Obiettivi formativi
Il corso "A.I. per il Design" risponde a una trasformazione in atto: i modelli di
Intelligenza Artificiale generativa stanno ridefinendo il mestiere del designer
della comunicazione, dell'autore di contenuti e del professionista della
comunicazione pubblica, d'impresa e per il patrimonio culturale. Saperli usare
con metodo, lucidità critica e responsabilità è oggi una competenza
fondamentale.
L'obiettivo formativo è duplice. Da un lato fornire agli studenti gli strumenti pratici
per integrare la GenAI nel proprio workflow progettuale come co-pilot, non come
sostituto, del designer/comunicatore: prompting strutturato, generazione e
revisione di testi, immagini, audio e video, personalizzazione del messaggio per
segmenti di pubblico diversi.
Dall'altro costruire una postura critica e consapevole rispetto a ciò che l'AI
generativa significa: il suo impatto ambientale (energia, acqua, emissioni), i suoi
bias rappresentazionali, le implicazioni di copyright, l'inquadramento normativo
(AI Act europeo, GDPR), il rapporto con la verità e la fiducia nei contesti di
comunicazione pubblica e culturale.
Il corso si articola in tre fasi tra loro consequenziali e integrate: (1) fondamenti
operativi della GenAI per il design della comunicazione; (2) AI etica e
sostenibile, esplorata nella sua duplice dimensione di "AI per la sostenibilità" e
di "sostenibilità dell'AI"; (3) applicazione delle conoscenze acquisite a un brief
reale di comunicazione pubblica, d'impresa o per il patrimonio culturale.
Al termine del corso gli studenti ottengono un voto in trentesimi (18-30 e lode)
verbalizzato in carriera e saranno in grado di operare in autonomia come
designer-comunicatori capaci di integrare l'AI nei loro progetti professionali in
modo etico, sostenibile, normativamente conforme e creativamente efficace.
Programma
4 FASE 1 - Fondamenti di GenAI per il design della comunicazione. Cosa sono LLM, modelli text-to-image, text-
to-video, text-to-audio. Mappa degli strumenti GenAI per il designer-comunicatore. Architettura di base di un
sistema generativo (cenni). Limiti dei modelli: hallucination, bias, dipendenza dal prompt.
3 FASE 2 (parte 1) - AI per la sostenibilità. La cornice "Sustainable AI" (van Wynsberghe, 2021): l'AI come
strumento per affrontare gli SDGs. Casi-studio di AI applicata a energia, mobilità, agricoltura, salute,
patrimonio culturale. Limiti e leverage points (Meadows).
3 FASE 2 (parte 2) - Sostenibilità dell'AI e quadro normativo. Footprint energetico, idrico ed emissivo dei modelli
generativi (Toderas 2025, Wang 2024). AI Green Paradox. Quadro normativo europeo: AI Act, GDPR,
copyright. AI literacy obbligatoria (art. 4 AI Act).
4 FASE 3 (plenarie) - Brief del progetto individuale e metodologia. Presentazione del brief di riferimento per il
progetto individuale finale (PA, terzo settore, B Corp, patrimonio culturale). Lezioni metodologiche su tailoring
del messaggio, segmentazione dell'audience, riconoscimento degli stadi motivazionali (Bak & Chin, 2024),
narrazione persuasiva assistita da AI, dossier critico individuale.
4 ESERCITAZIONE E1 - Prompting attribuito per testo. Esercizio guidato in aula su prompt attribuiti (system role
+ style rules + domain rules + task) per copy istituzionale e copy pubblicitario, con LLM (ChatGPT, Claude).
Iterazione e peer-review. Consegna dell'Esercitazione M1.
4 ESERCITAZIONE E2 - Generazione immagini e moodboard. Esercizio guidato di costruzione di moodboard e
asset visivi con text-to-image (Midjourney, Imagen, DALL-E). Dal brief all'output multimodale integrato (testo +
immagine).
4 ESERCITAZIONE E3 - Discussione critica: audit di campagne AI-generated. Analisi critica in piccoli gruppi di
campagne pubbliche reali realizzate con GenAI: bias, footprint, conformità AI Act/GDPR/copyright, qualità
comunicativa. Plenaria di confronto. Consegna dell'Esercitazione M2.
5 WORKSHOP PROGETTUALE E4 - Ideazione. Lavoro individuale sul brief reale: ricerca audience, archetipi di
pubblico, naming, claim, tone of voice. Co-design assistito da AI. Revisione human-in-the-loop sotto tutorship
del docente.
5 WORKSHOP PROGETTUALE E5 - Produzione asset e pitch finale. Produzione asset multimodali (visivi,
audio, eventualmente video) della campagna. Iterazione, test rapido con utenti quando possibile. Pitch finale
individuale di 15 minuti (+ 10' Q&A) davanti al docente e, quando previsto, al committente esterno.
ORE Altro
4 SEMINARI DI ESPERTI ESTERNI. Testimonianze e seminari di designer, professionisti della comunicazione,
ricercatori AI & ETICA o sustainable design. Visita virtuale o reale a studi/laboratori che integrano la GenAI nel
proprio workflow.
Modalità d'esame
MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DELLE PROVE
La valutazione è interamente individuale ed è espressa in trentesimi (18-30 e
lode). Si compone di tre prove:
(a) Esercitazioni intermedie individuali: due elaborati consegnati via Teams al
termine delle Fasi 1 e 2 (prompt attribuito + audit critico di una campagna AI-
generated).
(b) Progetto individuale finale: mini-campagna di comunicazione (pubblica,
d'impresa o culturale) realizzata in autonomia con AI generativa, accompagnata
da un dossier critico individuale di 2000-3000 parole su scelte etiche, sostenibili
e normative.
(c) Prova orale individuale finale: la prova orale consiste in un colloquio, volto ad
accertare il possesso delle competenze e delle conoscenze disciplinari previste
dal corso, ed è articolata in un minimo di tre domande sul programma teorico
(fondamenti GenAI e SLM, prompt engineering, sustainable AI, AI Act, casi-
studio). Le domande tenderanno a verificare a) le conoscenze acquisite, b) le
capacità elaborative e di applicazione delle conoscenze a specifici esempi, c) il
possesso di un'adeguata capacità espositiva. Si sottolinea l'importanza della
padronanza del linguaggio della disciplina, della precisione nell'utilizzo dei
termini e della capacità di articolare i ragionamenti in maniera chiara e completa.
L'esame si considera superato con voto maggiore o uguale a 18/30.
FREQUENTANTI / NON FREQUENTANTI
Si considera frequentante chi partecipa ad almeno il 75% delle ore (30/40).
Per gli studenti frequentanti la valutazione è quella sopra descritta.
Per gli studenti non frequentanti la valutazione mantiene gli stessi pesi e gli
stessi deliverable individuali: le due esercitazioni intermedie sono obbligatorie e
si consegnano insieme al progetto individuale finale, con consegna almeno 7
giorni prima della sessione d'esame; la prova orale finale include un riferimento
esplicito ai testi consigliati, in modo da compensare la mancata partecipazione
alle discussioni d'aula. È consigliato concordare con il docente un piano di
studio individuale in orario di ricevimento entro le prime due settimane di corso.
DISAMINA DEI VOTI
30 - 30 e lode: a) Conoscenza avanzata degli argomenti e comprensione critica
delle teorie e dei principi della disciplina; b) Capacità avanzata di applicare le
conoscenze e di risoluzione dei problemi proposti anche in modo innovativo; c)
Piena proprietà di linguaggio specifico; d) Capacità di organizzare in maniera
autonoma e innovativa il lavoro.
26 - 29: a) Conoscenze esaurienti e specialistiche accompagnate da
consapevolezza critica; b) Completa capacità di applicare le conoscenze
acquisite e di sviluppare soluzioni creative a problemi astratti; c) Buona
padronanza del linguaggio specialistico; d) Capacità di organizzare in maniera
autonoma il lavoro.
22 - 25: a) Conoscenza di fatti, principi, processi e concetti generali
dell'insegnamento; b) Basilari capacità di applicare metodi, strumenti, materiali e
informazioni relativi all'insegnamento; c) Basilare padronanza del linguaggio
specialistico; d) Basilari capacità di organizzare in maniera autonoma il lavoro.
18 - 21: a) Minima conoscenza dei principali argomenti dell'insegnamento; b)
Minima capacità di applicare autonomamente le conoscenze acquisite; c)
Minima padronanza del linguaggio tecnico; d) Minima capacità di organizzare in
maniera autonoma il lavoro.
Agli studenti con disabilità e neurodiversità saranno garantiti gli strumenti
compensativi e le misure dispensative individuate dal CeNDis - Centro di
Ateneo per la disabilità e la neurodiversità - in base alle specifiche esigenze e in
attuazione della normativa vigente.
Agli studenti ristretti saranno garantiti i bisogni educativi speciali anche
mediante didattica a distanza ed e-learning, in conformità alle Linee Guida
CNUPP 2023, al fine di assicurare continuità e personalizzazione al percorso
universitario.
Erasmus students are kindly requested to contact the professor as soon as
possible for further information on course contents and readings.
Testi di riferimento
TESTI DI RIFERIMENTO
- van Wynsberghe A. (2021), Sustainable AI: AI for sustainability and the
sustainability of AI, AI and Ethics, 1(3). - Floridi L. (2022), Etica dell'intelligenza artificiale. Sviluppi, opportunità, sfide,
Raffaello Cortina, Milano. - Falcinelli R. (2022), Filosofia del Graphic Design, Einaudi, Torino.
- Crawford K. (2021), Né intelligente né artificiale. Il lato oscuro dell'IA, il Mulino,
Bologna.
LETTURE DI APPROFONDIMENTO - Bender E. et al. (2021), On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language
Models Be Too Big?, FAccT '21. - Toderas M. (2025), Artificial Intelligence for Sustainability: A Systematic
Review and Critical Analysis of AI Applications, Challenges, and Future
Directions. Sustainability, 17(17), 8049. (MDPI, framework PRISMA.) - AI Act (Regolamento UE 2024/1689), testo ufficiale e linee guida applicative
per la comunicazione. - European Commission (2022), DigComp 2.2 - Digital Competence Framework
for Citizens. - Mollick E. (2024), Co-Intelligence: Living and Working with AI, Portfolio.
DISPENSE A CURA DEL DOCENTE
Il docente fornirà all'interno del corso materiali, articoli scientifici, prompt-library
di riferimento, video-tutorial e schede sintetiche su strumenti specifici,
costantemente aggiornati per riflettere la rapida evoluzione del campo.
LECTURE NOTES BY THE TEACHER
The lecturer will provide course materials including scientific articles, a reference
prompt-library, video tutorials and tool-specific briefs, continuously updated to
reflect the fast pace of GenAI evolution.
Codice insegnamento 25935