L’offerta di percorsi sull’intelligenza artificiale si moltiplica anche in Italia. La domanda che conta, però, non è quanta formazione, ma con quali contenuti: perché la competenza tecnica, da sola, non basta a portare l’AI dentro un’organizzazione. Un caso lombardo mostra cosa succede quando la formazione nasce accanto alle imprese, e cosa il mondo della sanità può imparare da lì.
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La domanda cresce. E l’offerta, in che direzione si muove?
Che la domanda di formazione sull’intelligenza artificiale stia esplodendo è un fatto sotto gli occhi di tutti. Master, corsi executive, percorsi brevi, certificazioni: l’offerta si è ampliata con una rapidità che pochi altri temi hanno conosciuto. Con una sempre più proficua consapevolezza delle sinergie tra formazione in presenza e formazione a distanza.
È una risposta sana a un bisogno reale, non c’è dubbio.
La domanda utile, però, è un’altra, e riguarda il contenuto più che la quantità: verso dove si sta muovendo quell’offerta? Perché un percorso che si concentra soltanto sugli strumenti, per quanto eccellente, lascia scoperta la parte più difficile del mestiere: capire dove quella tecnologia crea davvero valore dentro un’organizzazione, chi ne cambia i processi, quali logiche di mercato e di industria ne condizionano l’adozione. Sono competenze diverse da quelle tecniche, e non si acquisiscono per osmosi.
Ho osservato in questi mesi un fenomeno che mi pare istruttivo, e che vale la pena raccontare: dove la formazione nasce accanto alle imprese, e non solo dentro l’accademia, tende a fare spontaneamente due movimenti. Si ibrida, mescolando saperi che di norma restano separati, e si radica, avvicinandosi fisicamente ai luoghi dove le imprese operano. Non sono due mosse casuali. Sono la risposta a una domanda che arriva dal territorio e che ha una forma precisa.
Un caso concreto lo mostra bene. E, dettaglio non secondario che approfondiremo, non viene dalla sanità.
Cremona: un percorso nato ibrido, e nato dal territorio
A marzo 2026 è partita, nel campus di Cremona dell’Università Cattolica del Sacro Cuore, la prima edizione del Master universitario di primo livello in Intelligenza Artificiale e Data Science per le Imprese, il Master MIA.
È promosso congiuntamente dall’Università Cattolica, attraverso ALTIS Graduate School of Sustainable Management, e dal Politecnico di Milano, e rilascia un doppio titolo firmato dai rispettivi atenei. Vale la pena sottolinearlo: è la prima collaborazione strategica tra due istituzioni, che nell’immaginario comune rappresentano tradizioni formative ben distinte, quando non alternative. L’incontro sotto l’ombrello dell’AI è un chiaro segnale dell’evoluzione della formazione accademica.
La struttura racconta già molto: dodici mesi complessivi, di cui sei di formazione in aula a Cremona e almeno tre di stage in azienda. Sul piano dei contenuti, il Politecnico porta il proprio rigore tecnico-ingegneristico, dal deep learning ai linguaggi che le imprese chiedono davvero, Python, R, SQL, mentre la Cattolica porta la tradizione statistica, economica e manageriale. Non due blocchi affiancati, ma un curriculum costruito perché quei saperi si intreccino: l’analisi dei dati applicata a marketing e vendite, produzione, supply chain, finanza, gestione delle persone.
Un elemento altrettanto significativo è l’origine di questo percorso.
Il progetto nasce da un impulso arrivato dal territorio, non da una scrivania accademica: un imprenditore, benefattore di entrambi gli atenei, ha chiesto esplicitamente che tra le due istituzioni ci fosse relazione e scambio.
Da questo legame ha avuto origine anche il lungo lavoro di progettazione del master, tre anni per arrivare all’avvio, che ha incontrato un secondo bisogno altrettanto concreto: quello di un territorio a forte vocazione agro-alimentare che sentiva l’esigenza di muoversi verso l’industria e la manifattura avanzata.
Il terzo elemento chiude il quadro, e per me è il più eloquente: il Master è stato progettato in dialogo con il mondo produttivo e, alla prima edizione, conta già ventidue aziende partner.
Non sponsor silenziosi, ma realtà che collaborano attivamente alle attività formative con laboratori, visite in azienda, testimonianze e percorsi di stage. La loro composizione dice molto. Ci sono grandi nomi internazionali della consulenza e della tecnologia, accanto a imprese profondamente radicate nel cremonese e a realtà specializzate, dalla manifattura ai servizi digitali. Non manca, una società attiva nel medicale.
Prossimità e comprensione come vantaggi naturali.
La composizione delle competenze voluta da una domanda autentica genera naturalmente due importanti vantaggi distintivi.
Il primo è la prossimità. La competenza che serve alle imprese cremonesi esisteva già, e si trovava a ottanta chilometri di distanza. Portare fisicamente due atenei di Milano dentro un campus di provincia agevola radicalmente chi può accedervi, e soprattutto, chi entra in aula insieme: non solo studenti, ma le imprese che quel territorio lo abitano.
È una scelta che chiede rinunce, perché si è periferici rispetto a Milano e questo pesa in termini di visibilità e di bacino, ma che in cambio permette di respirare le esigenze reali di chi lavora a pochi chilometri. E di godere dei vantaggi di una realtà più autentica e meno “spinta” della metropoli.
Il secondo è la comprensione. La formazione che serve oggi non è quella che spiega come funziona un modello: è quella che affianca al sapere tecnico la lettura dei vantaggi che questi modelli generano in azienda. Le aziende italiane, si sa, sono quasi totalmente piccole e medie imprese, fortemente legate al contesto ed alla storia locale. Per relazionarsi e comprendere a fondo come accompagnarle nella transizione AI è molto importante “respirare” la loro realtà.
Il confronto con la sanità
Qui il confronto con il mondo sanitario che frequento quotidianamente diventa inevitabile.
Il mondo manifatturiero, per ragioni sue, cioè la pressione competitiva sui margini e un rapporto storicamente più stretto tra impresa e formazione tecnica, è arrivato prima a questa consapevolezza. La sanità, che esprime una domanda di competenze non meno urgente, ha questo passo ancora in gran parte davanti a sé: la formazione sull’AI per i professionisti resta prevalentemente clinica, informatica e normativa, e assai raramente prevede che siano le imprese a entrare in aula a raccontare come funziona davvero il mercato delle tecnologie che quei professionisti si troveranno tra le mani.
Questa distanza, pur rispettando tutte le normative e assicurando la massima indipendenza di analisi, è un gap da ridurre. Specialmente in un momento in cui la conoscenza di come si muove il mercato tecnologico ha un’influenza sempre più rapida e variabile sul lavoro quotidiano.
Non è una colpa: è una fase. Ma è anche il motivo per cui vale la pena guardare con attenzione a esperienze come questa, che maturano fuori dal nostro perimetro e che hanno molto da insegnarci.
Il punto di vista di chi l’ha costruito
Chi progetta un percorso formativo sull’intelligenza artificiale si trova oggi davanti a una difficoltà meno evidente di quanto sembri. Non è scegliere quali algoritmi insegnare o quali linguaggi di programmazione inserire nel piano didattico. La vera sfida è costruire un percorso nel quale competenze che appartengono a culture molto diverse smettano di vivere una accanto all’altra e inizino davvero a dialogare.
È stato probabilmente questo l’aspetto più impegnativo del lavoro che ha portato alla nascita del Master MIA. L’integrazione tra la tradizione ingegneristica del Politecnico di Milano e quella statistico-economico-manageriale dell’Università Cattolica non poteva ridursi a una semplice suddivisione degli insegnamenti. Sarebbe stato il modo più semplice di procedere, ma anche il meno utile. L’obiettivo era diverso: fare in modo che ogni competenza trovasse senso alla luce delle altre.
Per questo il percorso alterna continuamente prospettive differenti. Lo studente studia i modelli matematici, ma subito dopo è chiamato a ragionare su quali processi aziendali quei modelli possano migliorare. Approfondisce tecniche di machine learning, ma nello stesso tempo deve comprenderne la sostenibilità economica, l’impatto organizzativo, i limiti operativi e le implicazioni decisionali. L’intelligenza artificiale non viene presentata come un insieme di strumenti, ma come una leva di trasformazione che richiede linguaggi diversi per essere compresa.
Il livellamento iniziale della classe
Questa impostazione ha richiesto anche un’altra scelta, meno visibile ma altrettanto importante: dedicare molta attenzione al livellamento iniziale della classe. Gli studenti arrivano infatti da percorsi molto eterogenei. Alcuni possiedono solide basi quantitative, altri conoscono bene il funzionamento delle imprese, altri ancora provengono da discipline completamente diverse. Pensare di costruire una formazione avanzata senza prima creare un linguaggio comune avrebbe significato lasciare indietro una parte dell’aula. Nel progettare il Master si è quindi preferito investire tempo nelle fondamenta, affinché tutti potessero affrontare il resto del percorso con gli stessi strumenti concettuali. È un investimento che rallenta la partenza, ma accelera tutto ciò che viene dopo.
C’è poi un aspetto che ha accompagnato la progettazione fin dall’inizio e che si potrebbe considerare determinante: il legame con il territorio. Scegliere Cremona non ha significato semplicemente spostare un master fuori da Milano, ma assumere un diverso punto di osservazione. In questi anni si è cercato di ascoltare con continuità le imprese, le associazioni di categoria, gli enti locali e gli altri attori che contribuiscono allo sviluppo economico del territorio. Non per rincorrere esigenze contingenti, ma per comprendere quali competenze sarebbero realmente servite nel medio periodo. Un percorso universitario deve certamente mantenere autonomia e visione di lungo termine, ma rischia di perdere rilevanza se smette di confrontarsi con i problemi concreti delle organizzazioni. La prossimità territoriale rende questo dialogo più naturale, continuo e autentico: permette di cogliere bisogni che difficilmente emergerebbero osservando le imprese da lontano e, allo stesso tempo, aiuta le imprese a percepire l’università come un interlocutore con cui costruire insieme, e non semplicemente come un fornitore di formazione.
Il ruolo delle aziende partner
L’altro elemento che ha orientato ogni scelta progettuale è stato il rapporto con le aziende partner. Le ventidue imprese coinvolte non hanno semplicemente offerto disponibilità per gli stage. Hanno contribuito a definire il profilo professionale che il master intende formare. Dalle loro esigenze emerge con sorprendente continuità una richiesta precisa. Naturalmente cercano competenze tecniche solide, ma questo è solo il punto di partenza. Chiedono persone capaci di comprendere i processi aziendali, dialogare con funzioni diverse, interpretare i dati nel contesto del business e trasformare un’opportunità tecnologica in un progetto concretamente realizzabile.
In altre parole, chiedono figure che sappiano fare da ponte. Tra tecnologia e organizzazione. Tra analisi dei dati e decisioni. Tra ricerca e impresa.
È forse questa la lezione più importante imparata durante questi anni di progettazione. L’intelligenza artificiale sta rendendo sempre più preziose le competenze specialistiche, ma allo stesso tempo aumenta il valore di chi riesce a collegarle. La formazione del futuro, probabilmente, non sarà quella che aggiungerà continuamente nuove discipline. Sarà quella che riuscirà a farle parlare tra loro.
Un tavolo in movimento
C’è un ultimo aspetto che mi sembra la lezione più preziosa di questa esperienza, e riguarda il metodo di costruzione.
Tre anni di lavoro prima di partire. Una prima edizione avviata da pochi mesi, con un’aula che ha già una composizione interessante: accanto alla maggioranza lombarda, partecipanti arrivati da diverse altre regioni italiane.
E una direzione di evoluzione già individuata: dare più peso ai progetti sul campo, cioè al punto in cui la competenza incontra il problema reale di un’impresa.
Sembra poco appariscente. È invece esattamente il metodo che suggeriamo alle organizzazioni che adottano l’intelligenza artificiale: partire con delle “quick win”, misurare e correggere, scalare progressivamente. Un percorso formativo con questo DNA ha già insegnato qualcosa, indipendentemente dai suoi contenuti.
Per questo credo che l’edizione che si prepara, le cui iscrizioni sono già aperte, meriti di essere osservata con attenzione, e non solo dagli addetti ai lavori della formazione.
Il tavolo dell’intelligenza artificiale è un oggetto in continuo e rapido movimento.
Man mano che si apparecchia ci si rende conto che servono diverse gambe. Alle competenze informatiche, di dominio specifico e normative, si sono recentemente aggiunte quelle riguardanti l’impatto organizzativo.
Oggi serve una quinta gamba, e non è un lusso: la capacità di leggere le dinamiche industriali di ciò che adottiamo. È quella che stabilizza tutte le altre, perché permette di indirizzare i propri investimenti conoscendo i macro-trend ed il loro recepimento, in modo da ridurre (se non evitare) le sorprese. Agevola inoltre la scelta tecnologica in maniera consapevole ma, soprattutto, indipendente da pressioni specifiche.
L’impostazione del percorso formativo qui descritto punta a questa struttura solida.
Lo fa grazie a precise scelte fatte nel tempo:
- un impulso nato dal tessuto industriale locale, testimoniato tanto dalla richiesta iniziale di un imprenditore quanto dall’adesione di ventidue aziende
- un contenuto armonicamente ibrido, che tiene insieme due tradizioni accademiche diverse in un titolo unico
- la volontà della prossimità, dello stare accanto alle piccole e medie imprese e respirarne le esigenze invece di osservarle da lontano.
Se un territorio a vocazione agro-alimentare ha saputo costruirsi questo ponte in tre anni, mettendo insieme realtà che hanno creduto al progetto prima ancora di vederlo funzionare, forse la domanda da farsi non è se sia possibile. È perché non ci siano più esempi simili di sana “contaminazione collaborativa”.
Perché l’intelligenza artificiale non si compra, si costruisce dalla base connettendo il lavoro delle persone e rendendo concretamente più avanzate le organizzazioni che le ospitano.
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