Questo insegnamento si propone di fornire alle studentesse e agli studenti le conoscenze e le competenze necessarie per analizzare criticamente i nuovi modelli di business legati alle tecnologie dell'informazione e della comunicazione. Oltre a comprendere l'implementazione delle tecnologie emergenti, l'obiettivo è sviluppare la capacità di applicarle per innovare e migliorare la gestione d’impresa, identificando le opportunità offerte dall'economia digitale e valutando i punti di forza e di debolezza dei vari modelli di business.

Il corso, di carattere multidisciplinare, si fonda sulle ricerche più recenti sui framework di gestione aziendale, con un focus sull'integrazione delle tecnologie emergenti. Saranno analizzate in modo critico non solo le opportunità, ma anche i limiti, i rischi e le distorsioni che l'intelligenza artificiale (AI) può generare nel presente e nel futuro.

Il corso ha l’obiettivo di fornire alle studentesse e agli studenti un quadro conoscitivo sul fenomeno delle nuove tecnologie, evidenziando come queste influenzino economia, governance e management. Si approfondiranno i temi legati all'innovazione, all'intelligenza artificiale, all'evoluzione dei modelli di business e alla trasformazione del marketing e della comunicazione d’impresa, con particolare attenzione al passaggio dal management lineare a quello circolare e al ruolo delle tecnologie della rete nell'ecosistema aziendale.

1. Perché le nuove tecnologie richiedono Economia, Governance e Management
- Origini e sviluppo dell' Intelligenza Artificiale (AI)
- Dati sull'utilizzo dell'AI in Italia 
-  Il valore dell'AI
-  I rischi dell'AI

2. Innovazione e Intelligenze artificiali e aumentate. Riflessioni evolutive
- L'AI Factory
- Approcci generali al machine learning
- Sperimentazione e AB testing
- Il processo di produzione dell'AI
- Gli attori del processo di produzione e consumo dell'AI

3. Imprenditorialità e Intelligenza artificiale
- Esempi di AI: i Chatbot
- Large language models (LLMs)
- Evoluzione imprenditoriale e AI
- Pregiudizi e resistenze verso l'AI
- Il Metaverso

4. L’innovazione dei modelli di business con e per le tecnologie emergenti
- Il Business model canvas
- L 'adozione dell'AI nel modello di business
- Esempi di Business model canvas

5. Dal management dell’impresa al management dell’ecosistema: il ruolo delle tecnologie della rete
- Limiti dell’AI nel management d’impresa
- Applicazioni e benefici dell' AI nel management
- L'AI come ecosistema innovativo
- La Smart Society

6. Dal Management lineare al management circolare: le tecnologie della rete che curvano la catena del valore
- Management lineare vs management circolare
- AI e management circolare
- Limiti della Circular Economy
- Aree in cui l’ AI può supportare la CE
- Business model, AI e circolarità

7. Come cambia il marketing con le tecnologie emergenti
- AI e marketing
- Vantaggi dell’applicazione dell’IA nel Marketing
- Le tre fasi dell'Artificial Intelligence Marketing
- Esempi di applicazioni di AI nel marketing

8. Come cambia la comunicazione d'impresa con le tecnologie emergenti
- AI-Mediated Communication 
- Utilizzi principali dell'AI per la comunicazione
- La comunicazione aziendale
- Il ruolo dell'AI nella comunicazione aziendale

9. Il knowledge management e l'AI
- Che cos’è il Knowledge Management (KM)
- KM e tecnologie digitali
- KM tra creatività e razionalità
 

Non sono previste propedeuticità in regolamento del corso di studi.

Al termine dell'insegnamento gli studenti e le studentesse acquisiranno:

Conoscenza e capacità di comprensione
 Riconoscere le tecnologie emergenti;
 Identificare i cambiamenti che intervengono nella gestione dell'impresa a causa delle tecnologie emergenti;
 Identificare nuovi modelli di business basati anche sulle tecnologie emergenti;
 Identificare e riconoscere tecniche di analisi dei nuovi modelli di business.

Conoscenza e comprensione applicata
Analizzare e gestire i cambiamenti che intervengono nella gestione dell'impresa a causa delle tecnologie emergenti;
Analizzare e definire il potenziale delle tecnologie emergenti per il proprio business;
Analizzare e gestire le fasi di implementazione dei nuovi modelli di business;
Formulare scelte strategiche innovative coerenti con le condizioni ambientali e di business.

Autonomia di giudizio
Gli studenti e le studentesse svilupperanno una propria autonomia di giudizio nel valutare e interpretare le opportunità offerte dalle tecnologie emergenti per le imprese e la loro capacità di generare valore, nonché le strategie per valorizzare l'innovazione ed esprimere considerazioni critiche. Infine gli studenti e le studentesse sapranno esprimere considerazioni analitiche e di sintesi sugli aspetti fondamentali della disciplina, nonché effettuare collegamenti interdisciplinari.

Abilità comunicative
Gli studenti e le studentesse acquisiranno la terminologia, gli strumenti e le competenze per comunicare gli aspetti teorici e applicativi dell'insegnamento, in forma scritta e orale. Gli studenti e le studentesse sapranno comprendere problemi fornire idee e soluzioni relative alla gestione d'impresa che implementa le tecnologie emergenti. Inoltre sapranno esprimersi con efficacia ad un pubblico esperto e non, attraverso l'impiego di linguaggi grafici e formali.

Capacità di apprendimento 
Gli studenti e le studentesse acquisiranno capacità autonoma di apprendimento e autovalutazione della propria preparazione, che consentirà loro di entrare nel mondo nel lavoro, ovvero proseguire gli studi con un buon grado di autonomia. 

Il materiale didattico predisposto dalla/dal docente in aggiunta ai testi consigliati (come ad esempio diapositive, dispense, esercizi, bibliografia) e le comunicazioni della/del docente specifiche per l'insegnamento sono reperibili all'interno della piattaforma Moodle › blended.uniurb.it

Durante il corso saranno promossi incontri con studiosi/e, operatori/operatrici del settore, nonchè CEO di azienda.

Modalità didattiche

Il corso prevede l’utilizzo di diverse modalità didattiche:

- lezioni frontali;

- proiezione di slides e filmati;

- testimonianze da parte di imprenditori/imprenditrici ed esperti/e di settore;

- discussioni in aula.

Didattica innovativa

- Fruizione di video e contenuti multimediali;
- Esercitazioni e individuali o di gruppo;
- Approfondimenti che le studentesse e gli studenti svolgeranno mediante il materiale caricato nella piattaforma Moodle di Ateneo.
 

Testi di studio

Pironti, M. (2022). Intelligenze artificiali e aumentate: Elementi di economia e management. EGEA spa.

Tutti i capitoli (1,2,3,4,5,6,7,8,9) eccetto il 10 (Finanza e AI).

In aggiunta al libro di testo, si consiglia di approfondire i contenuti dell'insegnamento con le slide del corso.

Modalità di
accertamento

I risultati di apprendimento attesi verranno valutati attraverso una prova scritta suddivisa in due parti:

·  Prima parte strutturata, 20 domande a scelta multipla (ad ogni domanda è attribuito un punteggio pari a 1 per un totale di 20 punti).
Obiettivo di questa parte è quello di valutare la padronanza di conoscenze di tipo dichiarativo e la capacità di comprensione di concetti e rappresentazioni.

·  Seconda parte non strutturata, 2 domande aperte (alla domanda è attribuito un valore massimo di 6 punti ciascuna domanda).
I criteri di valutazione sono: il livello di padronanza delle conoscenze, il grado di adeguatezza e articolazione della risposta e il grado di accuratezza del linguaggio e l’utilizzo di esempi esplicativi ove richiesto. 

Il punteggio massimo conseguibile è 32 punti, equivalente a 30 e lode. La prova è superata se si ottiene un punteggio minimo pari a 18. 

Il tempo a disposizione per rispondere alle domande proposte è di 45 minuti e il voto della prova è espresso in trentesimi.

Disabilità e DSA

Le studentesse e gli studenti che hanno registrato la certificazione di disabilità o la certificazione di DSA presso l'Ufficio Inclusione e diritto allo studio, possono chiedere di utilizzare le mappe concettuali (per parole chiave) durante la prova di esame.

A tal fine, è necessario inviare le mappe, due settimane prima dell’appello di esame, alla o al docente del corso, che ne verificherà la coerenza con le indicazioni delle linee guida di ateneo e potrà chiederne la modifica.

Modalità didattiche

Le studentesse e gli studenti non frequentanti sono invitati a consultare il materiale didattico caricato su Moodle (slide discusse a lezione, seminari, ecc.) attraverso il quale sarà possibile approfondire maggiormente lo studio dei volumi indicati nella sezione “Testi di studio”.

 

Testi di studio

Per dare la possibilità alle studentesse e agli studenti non frequentanti di compensare con lo studio autonomo quanto è svolto durante le lezioni, sono indicati i seguenti materiali riferiti ai medesimi contenuti del programma ai fini di promuoverne la piena comprensione:

Libro di testo:
- Pironti, M. (2022). Intelligenze artificiali e aumentate: Elementi di economia e management. EGEA spa.
Tutti i capitoli (1,2,3,4,5,6,7,8,9) eccetto il 10 (Finanza e AI).

Letture di approfondimento:
- Jarrahi, M. H., Askay, D., Eshraghi, A., & Smith, P. (2023). Artificial intelligence and knowledge management: A partnership between human and AI. Business Horizons, 66(1), 87-99.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0007681322000222

- Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business horizons, 62(1), 15-25.
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0007681318301393
Scaricabile qui: https://www.researchgate.net/publication/328761767_Siri_Siri_in_my_hand_Who's_the_fairest_in_the_land_On_the_interpretations_illustrations_and_implications_of_artificial_intelligence

Modalità di
accertamento

Per le studentesse e studenti non frequentanti valgono le stesse modalità di accertamento delle studentesse e studenti frequentanti.

Disabilità e DSA

Le studentesse e gli studenti che hanno registrato la certificazione di disabilità o la certificazione di DSA presso l'Ufficio Inclusione e diritto allo studio, possono chiedere di utilizzare le mappe concettuali (per parole chiave) durante la prova di esame.

A tal fine, è necessario inviare le mappe, due settimane prima dell’appello di esame, alla o al docente del corso, che ne verificherà la coerenza con le indicazioni delle linee guida di ateneo e potrà chiederne la modifica.

Le slide presentate durante le lezioni, e rese disponibili online, includeranno non solo i contenuti principali del libro di testo, ma anche approfondimenti utili.

Inoltre, verranno caricati sulla piattaforma Moodle diversi articoli in inglese per gli studenti e le studentesse interessati ad approfondire alcuni argomenti del corso.