Filosofia e logica del corso

Questo non è un corso su “come usare l’AI”, ma su come costruire sistemi autonomi e intelligenti. L’obiettivo è andare oltre l’interfaccia delle chat e imparare a orchestrare la potenza dei modelli linguistici all’interno di flussi di lavoro robusti e personalizzati.

Il percorso è pensato per chi vuole il pieno controllo: non solo sull’AI, ma sull’intera catena di automazione. Impareremo a scegliere lo strumento giusto (ChatGPT o Claude), a costruire la logica del processo (con n8n) e a sviluppare l’infrastruttura sottostante (i server MCP), acquisendo le competenze per creare soluzioni AI che si adattino perfettamente alle esigenze aziendali, e non viceversa.

I tre obiettivi fondamentali del corso

1. Padroneggiare i modelli AI leader (ChatGPT e Claude)
   Comprendere a fondo le specificità, i punti di forza e le funzionalità avanzate di ChatGPT (GPTs) e Claude (Claude Projects), per scegliere e utilizzare il modello più adatto a ogni specifico task.
2. Progettare e costruire workflow complessi con n8n
   Acquisire la piena padronanza di n8n, una potente piattaforma di automazione node-based, per disegnare, implementare e gestire flussi di lavoro che integrano l’AI con qualsiasi altro servizio o API.
3. Sviluppare e integrare infrastrutture AI personalizzate
   Imparare i principi per creare un proprio server MCP (Model Control Plane), ovvero un endpoint API dedicato, e collegarlo ai workflow di automazione per ottenere la massima flessibilità, controllo e riservatezza dei dati.

Modulo 1 – Fondamenta di AI e Prompt Engineering avanzato

Le basi per dialogare con qualsiasi modello AI in modo professionale. Questo modulo crea il linguaggio comune e le tecniche fondamentali per i moduli successivi.

Principi delle AI generative

• Come “ragionano” i modelli Transformer (GPT e Claude)
• Gestione della finestra di contesto e dei token per task complessi
• Limiti, bias e strategie per ottenere risposte affidabili

Tecniche di prompting avanzato e multi‑modello

• Framework di scrittura professionali (es. CRISPE, RISE) e come adattarli ai propri processi
• Tecniche di ragionamento avanzato: Chain of Thought, self‑refining, multi‑perspective analysis
• Prompting comparativo: quando usare ChatGPT e quando preferire Claude in base al compito

Modulo 2 – Sistemi chiusi: ChatGPT (GPTs) e Claude Projects

In questo modulo esploriamo le funzionalità “application‑like” dei due principali modelli, per creare assistenti specializzati e ambienti di lavoro persistenti.

Specializzazione con ChatGPT: i GPTs

• Dalle istruzioni personalizzate alla creazione di un GPT dedicato
• Knowledge base: come addestrare un GPT su documenti e dati personalizzati
• Actions: cenni su come collegare i GPT ad API esterne
• Esercitazione: creazione di un GPT per un task aziendale specifico

Specializzazione con Claude: i Claude Projects

• Introduzione a Claude Projects: creare ambienti di lavoro strutturati
• Configurare un project e definire stili di conversazione
• Gestione di grandi moli di documenti per analisi e sintesi avanzate
• Configurare connettori per il collegamento a server MCP e fonti dati aziendali

Modulo 3 – Introduzione all’automazione “node‑based” con n8n

Sostituiamo gli approcci più semplici con uno strumento potente e flessibile per la creazione di workflow. Questo modulo è interamente dedicato a n8n.

Le basi di n8n

• Cos’è n8n e differenze con Zapier (self‑hosting, flessibilità, modello a nodi)
• L’interfaccia: workflow, nodi (trigger e standard), connessioni, credenziali
• Creare il primo workflow: trigger manuale, elaborazione e notifica

Workflow di base e gestione dati

• Utilizzo dei nodi più comuni: HTTP Request, Read Binary File, Spreadsheet
• Gestione del flusso di dati tra i nodi e uso delle espressioni
• Esercitazione: creare un workflow che legge dati da un Google Sheet e invia una mail personalizzata

Modulo 4 – Integrazione dell’AI nei workflow n8n

Usiamo la potenza di ChatGPT e Claude all’interno dei flussi di lavoro n8n.

Configurare i nodi AI

• Utilizzare il nodo OpenAI per integrare ChatGPT
• Utilizzare il nodo Anthropic per integrare Claude
• Gestione sicura delle credenziali e delle API key

Workflow intelligenti: esempi pratici

• Automatizzare l’analisi del sentiment di email in arrivo
• Creare un workflow che genera report testuali partendo da dati numerici
• Sviluppare un sistema che legge allegati PDF ed esegue compiti basati sul loro contenuto
• Esercitazione: automatizzare la ricezione di una mail, analizzarne il contenuto con Claude e generare una bozza di risposta

Modulo 5 – Sviluppo di un server MCP dedicato

Il modulo più tecnico: impariamo i concetti base per costruire un endpoint API personale, ottenendo il massimo controllo sui processi AI.

Concetti di un server dedicato

• Cos’è un server MCP (Model Control Plane): un’API custom per i servizi AI
• Vantaggi: privacy, costi, personalizzazione e superamento dei limiti delle piattaforme
• Panoramica dell’infrastruttura: cloud (AWS, Google Cloud, ecc.) vs locale, uso di Docker

Creazione di un’API di base

• Introduzione a un framework per API (es. FastAPI in Python)
• Creare un endpoint “Hello World” che riceve dati e restituisce una risposta
• Gestione dell’autenticazione tramite API key
• Esercitazione guidata: deploy di un’API base su un servizio cloud

Modulo 6 – Integrazione finale e progetto pratico

In questo modulo finale colleghiamo i workflow n8n al server MCP creato, costruendo un sistema end‑to‑end.

Collegare n8n a un server custom

• Utilizzare il nodo HTTP Request in n8n per comunicare con il server MCP
• Passare dati in formato JSON al server e processare la risposta
• Gestire errori e timeout nella comunicazione tra n8n e il server

Progetto finale: costruire un flow completo

• Scenario: scegliere un caso d’uso aziendale (es. qualificazione lead, categorizzazione ticket di supporto, gestione richieste clienti).
• Sviluppo:
  1. Progettare il workflow logico in n8n
  2. Sviluppare o espandere la logica sul server MCP per eseguire il task specifico
  3. Integrare i due sistemi in un flusso di automazione funzionante
• Presentazione: ogni partecipante (o gruppo) presenta il proprio progetto funzionante, con mappa del flusso, punti di controllo e possibili estensioni future.