O b i e t t i v i  

• Comprendere come i principi Lean possano essere potenziati dall’uso dell’Intelligenza Artificiale nelle imprese private.
• Conoscere strumenti AI agentici e non agentici e come integrarli nei processi aziendali.
• Saper utilizzare il prompt engineering per applicazioni pratiche in azienda.
• Analizzare casi di applicazione Lean AI per riduzione sprechi, miglioramento decisionale e supporto operativo.
• Fornire un nuovo metodo di implementazione: dalla Value Stream Map al ciclo PDCA 2.0.
• Riflettere sugli aspetti organizzativi, formativi ed etici legati all’introduzione dell’AI.

P r o g r a m m a

Lean AI nelle Organizzazioni Private

Introduzione e contesto

• L’AI è oggi un abilitatore di efficienza e competitività.
• Perché applicare la Lean Organization anche nelle imprese: eliminazione sprechi, miglioramento continuo, centralità del cliente.
• Dal modello Toyota alla Lean AI: l’Intelligenza Artificiale permette di potenziare i principi lean, adattando i processi in tempo reale e riducendo attività a basso valore.

Strumenti AI a disposizione

• Applicazioni non agentiche:
• Generatori di contenuti (testi, immagini, voce).
• Automazioni semplici (email, compilazione documenti, reportistica).
• Chatbot di base e sistemi di raccomandazione.
• Applicazioni agentiche:
• AI workflow dinamici (che scelgono strumenti in autonomia).
• AI assistant (organizzazione task, analisi dati, suggerimenti operativi).
• AI agent (capacità decisionale e problem solving).
• Integrazione con CRM, ERP, strumenti di BI, , workspace digitali.

Prompt Engineering

• Cos’è un prompt e come incide sulla qualità delle risposte AI.
• Principi per scrivere prompt chiari, strutturati e ripetibili.
• Esempio pratico di applicazione di prompt engeneering “Come anonimizzare i dati dei clienti per GDPR e Sicurezza”
• Buone prassi e errori da non fare nella stesura del prompt

Casi di applicazione Lean AI

• Riduzione sprechi organizzativi analizzanto i muda in logica LeanAi esempi di applicazione (ogni caso sarà sarà illustrato con il prompt e il workflow automatizzato AI)
• Sprechi di processo, le attività a non valore → AI per assegnare le pratiche con classificazione ticket di assistenza per priorità e urgenza.
• Competenze → AI per supportare l’analisi della pratica
• Errori → AI per Controllo qualità documenti (es. contratti, ordini, compliance)
• Disturbi → chatbot interni per knowledge management.
• Sprechi di informazione → Automazione risposte clienti e smistamento posta, intesi, scambio dati e reportistica in real time.
• Attese → Analisi di richieste commerciali (logica semaforo: fattibile, da valutare, da scartare).

Metodologia Lean applicata all’AI

• Dove implementare l’AI: Identificare attività a valore vs non a valore.
• Usare la Value Stream Map per misurare performance e inefficienze, come costruirla da zero usando l’intelligenza artificiale
• Strutturare i progetti AI seguendo il ciclo PDCA 2.0:
• Pianificare → Progettare → Standardizzare → Test pilota → Verificare → Formare e monitorare.

Aspetti organizzativi e governance

• Inserire l’AI nei piani di sviluppo aziendali.
• Audit di sicurezza e compliance (dati, GDPR, bias).
• Avviare su piccoli casi d’uso, misurare ROI e scalare.
• Formazione del personale e definizione di AI policy interna.
• Nozioni di sicurezza informatica, quali pericoli si corrono e come prevenirli: il guardrail