AI literacy per team
Prima ancora degli strumenti, serve un linguaggio comune: cosa possono fare, quali limiti hanno, dove servono controlli e quali pratiche minime evitare nel lavoro quotidiano.
Cosa dovrebbe sapere un team
Tipi di uso possibili, affidabilita variabile degli output, rischi legati ai dati e importanza della revisione umana.
Perche serve
Senza una base comune, lo stesso strumento viene usato in modi incoerenti, con aspettative confuse e piu errori operativi.
Da cosa partire
Una formazione introduttiva breve, esempi concreti, poche regole chiare e un perimetro di sperimentazione condiviso.
Trasforma la literacy in una prova concreta
Dopo aver chiarito linguaggio e limiti, il passo piu utile e scaricare la checklist operativa e usarla per una prova breve con ruoli, dati e criteri di revisione piu espliciti.
Una base minima prima di allargare l’uso
Prima di scegliere nuovi tool, conviene verificare che il team abbia chiari il perimetro dei dati, il ruolo della revisione umana e la logica di una prova iniziale breve.