AI per il Turismo — Giornata 1

AI per il Turismo

Giornata 1 — Fondamenti tecnici, strategia e prompting

2 marzo 2026

Apertura

Obiettivi di apprendimento

Al termine della giornata sarai in grado di:

Spiegare come funziona un LLM (tokenizzazione, transformer, generazione)
Distinguere fine-tuning, RAG e prompting e scegliere l'approccio corretto
Capire cosa sono gli agenti AI e i loro limiti attuali
Scrivere prompt strutturati ed efficaci per casi d'uso turistici
Identificare opportunità concrete nella tua attività
Applicare le regole base di sicurezza e conformità GDPR

Apertura

Contesto del corso

Chi sono

PhD in Physics, AI Engineer
Consulente e formatore AI
Focus su applicazioni AI per PMI

Come lavoriamo oggi

Teoria + esempi concreti
Domande in qualsiasi momento
Esercizi pratici nel pomeriggio

Obiettivo: capire come funziona l'AI, compiere scelte informate.

Apertura

Programma della Giornata

Orario	Parte	Sessione	Argomenti
10:30 – 11:00	Mattina	Introduzione del corso	AI nel Turismo: Panoramica Definizioni & Falsi miti Il cambio di paradigma
11:00 – 11:30	Mattina	Prima parte	Large Language Models Tokenizzazione & Transformer Context Window
11:30 – 11:45	☕ Break
11:45 – 13:00	Mattina	Seconda parte	Fine-tuning RAG — Retrieval Augmented Generation Agenti AI Tools & Function Calling
13:00 – 14:00	🍽 Pranzo libero
14:00 – 14:55	Pomeriggio	Prima parte	Identificare Opportunità Framework & Matrice Impatto/Sforzo Casi d'uso per settore
14:55 – 15:05	☕ Break
15:05 – 15:50	Pomeriggio	Seconda parte	Prompting Efficace Template & Esempi pratici Sicurezza & Privacy (GDPR)
15:50 – 16:00	Chiusura	Chiusura	Riepilogo Q&A

Apertura

Il filo conduttore della giornata

🔍

Capire

Panoramica AI nel turismo
Come funziona un LLM
Context Window

⚙️

Personalizzare

Fine-tuning
RAG

🤖

Automatizzare

Agenti AI
Tools & Functions
Strumenti pratici

🎯

Applicare

Opportunità nel turismo
Prompting efficace
Sicurezza & GDPR

Sezione 1

AI nel Turismo: Panoramica

Definizioni · Stato dell'arte · Falsi miti · Il cambio di paradigma

Sez. 1 · Panoramica

AI, ML, Deep Learning, AI Generativa

AI — sistemi che eseguono compiti tipicamente umani
ML — apprende da dati, senza regole scritte a mano
Deep Learning — ML con reti neurali profonde
AI Generativa — produce testo, immagini, audio, codice

Sez. 1 · Panoramica

AI nel turismo: dove siamo oggi

Hotel e OTA

Revenue management predittivo
Chatbot prenotazioni
Risposta automatica recensioni

Destinazioni

Itinerari personalizzati
Analisi sentiment turisti
Previsione flussi

Agenzie

Ricerca e confronto automatico
Proposte viaggio generate
Supporto post-vendita

Adozione ancora disomogenea: le grandi OTA sono anni avanti rispetto alle PMI

Sez. 1 · Panoramica

Cosa l'AI non è

Mito	Realtà
"L'AI è sempre accurata"	Produce errori convincenti (allucinazioni)
"Capisce tutto come un umano"	Predice il prossimo token, non ragiona
"È autonoma e imprevedibile"	Segue distribuzioni statistiche sui dati
"Sostituirà tutti"	Automatizza task ripetitivi, non ruoli interi
"È troppo complessa per le PMI"	API e no-code abbassano la barriera d'ingresso

Sez. 1 · Panoramica

Il cambio di paradigma

AI di ricerca (pre-2020)

Modelli specializzati per singolo task
Richiedeva grandi dataset etichettati
Accessibile solo a grandi aziende
Output: classificazioni, previsioni numeriche

AI Generativa (oggi)

Foundation models: un unico modello per centinaia di task
Si istruisce via linguaggio naturale
API accessibili a chiunque
Output: testo, immagini, codice, audio

La soglia d'ingresso si è abbassata drasticamente: un prompt ben scritto sostituisce mesi di sviluppo ML.

Sez. 1 · Panoramica

Challenge

Nella tua attività, quale processo ti occupa più tempo ogni settimana e potrebbe beneficiare dell'AI generativa? Pensa a task che si ripetono, richiedono testo o comunicazione, e hanno un output definibile.

forms.gle/quizGiorno1

Sezione 2

Large Language Models

Come funzionano i modelli linguistici di grandi dimensioni

Sez. 2 · LLM

Cos'è un LLM

Un Large Language Model è una rete neurale addestrata a predire il prossimo token in una sequenza di testo.

Input: "Il miglior hotel di Roma per famiglie è" ↓ [LLM: miliardi di parametri] ↓ Output: "il" → "Grand" → "Hotel" → "Palatino" → ...

"Large" = miliardi di parametri (GPT-4: ~1.8T stimati)
"Language" = opera su testo (e ora anche immagini, audio)
"Model" = una funzione matematica appresa dai dati

Non c'è comprensione, non c'è intenzionalità: è predizione statistica su scala enorme.

Sez. 2 · LLM

Tokenizzazione: il testo diventa numeri

Prima di elaborare il testo, l'LLM lo converte in token (frammenti di parole).

"Prenotazione" → ["Pre", "not", "azione"] → [4921, 1203, 3847] "ChatGPT" → ["Chat", "G", "PT"] → [10314, 38, 2898] "€" → ["€"] → [27975]

~1 token ≈ 0.75 parole in inglese / ~0.6 parole in italiano
Il costo API si misura in token (input + output)
Parole rare o tecniche → più token → più costose

Strumento interattivo: platform.openai.com/tokenizer

Sez. 2 · LLM

L'architettura Transformer (semplificata)

Input tokens ↓ [Embedding: token → vettore numerico] ↓ [Attention: ogni token "guarda" tutti gli altri] ↓ [Feed-forward: trasformazione non lineare] ↓ × N blocchi ↓ [Output: distribuzione probabilità sul vocabolario] ↓ Token con prob. più alta → testo generato

Il meccanismo di self-attention permette al modello di capire il contesto: "banco" in "conto in banca" vs "banco di scuola".

Sez. 2 · LLM

Pre-training: imparare a predire

Cosa succede

Input: trilioni di parole da internet, libri, codice
Obiettivo: predire il token successivo
Durata: settimane su migliaia di GPU
Costo: decine–centinaia di milioni di $

Cosa apprende

Grammatica e sintassi
Fatti sul mondo
Ragionamento logico di base
Stili di scrittura diversi

Il modello "sa" solo quello che era nei dati di training. Notizie recenti o dati aziendali: non li conosce.

Sez. 2 · LLM

Post-training: da predittore a assistente

Base model (solo predizione) ↓ [Supervised Fine-Tuning su istruzioni] ↓ Instruction-tuned model (segue comandi) ↓ [RLHF: feedback umano + reward model] ↓ Modello allineato (utile, sicuro, onesto)

SFT — coppie (istruzione → risposta ideale) scritte da umani
RLHF — valutatori umani confrontano risposte, il modello impara cosa preferiscono
Risultato: il modello "conversa" invece di completare frasi

Sez. 2 · LLM

Parametri di generazione

Parametro	Effetto	Esempio uso
`temperature`	0 = deterministico, 1 = creativo, >1 = caotico	0.2 per FAQ, 0.9 per copywriting
`top_p`	Tronca al top P% di probabilità cumulativa	0.9 default sicuro
`max_tokens`	Limite di token generati	150 per tweet, 2000 per articolo
`stop`	Stringa che interrompe la generazione	"\n\n" per risposte brevi

Per task deterministici (classificazione, estrazione dati): temperature = 0.

Sez. 2 · LLM

I principali modelli oggi

La classifica aggiornata dei modelli è curata da un sito di terze parti — artificialanalysis.ai

Sez. 2 · LLM

Closed vs open source models

Proprietari (third party APIs)

Nessuna infrastruttura da gestire
Aggiornamenti automatici
Costo variabile per token
Dati invitati al provider
Esempio: OpenAI, Anthropic, Google

Open-source / open-weight

Controllo totale dei dati
Costo fisso (hardware)
Richiede competenze tecniche
Personalizzazione completa
Esempio: LLaMA, Mistral, Phi

Per una PMI del turismo: inizia con API, valuta open-source solo se hai requisiti di privacy o volumi elevatissimi.

Sez. 2 · LLM

Consumer grade interfaces vs API

Consumer grade interfaces (ChatGPT, Claude.ai, Gemini)

Uso manuale, sessione per sessione
Nessuna integrazione con sistemi aziendali
Adatte per sperimentazione e uso individuale
Dati non usati per training (piano paid)

API (OpenAI API, Claude API, etc.)

Integrabile in app, CRM, PMS, sito web
Automatizzabile e scalabile
Richiede sviluppo tecnico (o no-code)
Fatturazione a consumo

Sez. 2 · LLM

Come scegliere il modello: criteri per PMI

Qualità del task — modelli top solo se il task è critico (es. risposta a ospiti VIP)
Costo per chiamata — verifica il pricing: input e output token hanno prezzi diversi
Latenza — chatbot real-time richiede modelli veloci (es. GPT-5 mini, Claude Haiku)
Lingua italiana — testa esplicitamente: non tutti i modelli performano uguale in italiano
Conformità dati — verifica DPA, data residency (EU), termini di utilizzo

Regola pratica: usa il modello più piccolo/economico che risolve il tuo problema.

Sez. 2 · LLM

Challenge

Se dovessi introdurre un assistente AI nel tuo team a partire da questa settimana, per quale attività specifica lo useresti? Sceglieresti un'interfaccia consumer (ChatGPT, Claude.ai) o un'integrazione via API — e perché?

forms.gle/quizGiorno1

Sezione 3

Context Window

Memoria di lavoro del modello: limiti e implicazioni pratiche

Sez. 3 · Context Window

Cos'è la context window

La context window è la quantità massima di testo che il modello può "vedere" in un singolo momento di elaborazione.

┌─────────────────────────── Context Window ──────────────────────────────┐ │ System prompt │ Conversazione precedente │ Documenti │ Ultima domanda │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↑ tutto deve stare qui dentro ↑

Modello	Context window	≈ Parole italiane
GPT-4o	128.000 token	~96.000
Claude 3.5 Sonnet	200.000 token	~150.000
Gemini 2 Pro	2.000.000 token	~1.500.000
GPT-4o mini	128.000 token	~96.000

Sez. 3 · Context Window

Cosa succede quando il contesto è pieno

Il modello non può elaborare più testo: la chiamata API restituisce un errore
Alcune implementazioni "tagliano" le parti più vecchie della conversazione
Il modello "dimentica" le informazioni tagliate: nessuna memoria persistente nativa
La qualità delle risposte degrada se il contesto è molto lungo (lost-in-the-middle)

Un PDF di 100 pagine può facilmente saturare contesti di 128k token. Verifica sempre prima di inviare documenti lunghi.

Sez. 3 · Context Window

Gestire il contesto in applicazioni reali

Strategie software

Riassunto progressivo — riassumi la chat ogni N turni
Finestra scorrevole — mantieni solo gli ultimi K scambi
RAG — recupera solo i pezzi rilevanti (→ sezione 5)
Estrazione entità — salva in DB i fatti importanti

Implicazioni di costo

Token di input si pagano ad ogni chiamata
Conversazione lunga = costo crescente
Tenere il system prompt corto conta
Modelli con caching (Claude) riducono i costi

🏨

Assistente Hotel Bellavista

● online

Ho prenotato camera doppia, 14–17 marzo.

Trovata! Camera doppia vista giardino. Come posso aiutarla?

Posso avere un cuscino extra?

Certo, ho annotato la richiesta.

A che ora è la colazione?

Buffet 7:00–10:30, incluso nella sua tariffa.

↕ context window

E il parcheggio? Ho l'auto.

Scoperto gratuito. Garage coperto €15/notte — lo prenoto?

Sì grazie. Posso fare late check-out il 17?

Garage aggiunto. Verifico disponibilità late check-out e la ricontatto stasera.

Perfetto. Avete una spa?

Sì, spa al 2° piano aperta 9:00–21:00. Trattamenti su prenotazione, gratuiti per gli ospiti.

Scrivi un messaggio…

➤

Sez. 3 · Context Window

Context window nel turismo

Scenario	Token stimati	Strategia
Chatbot prenotazioni (chat breve)	1.000–5.000	Nessun problema, modello mini
Analisi di 50 recensioni	~20.000	Batch, un'analisi per volta
Q&A su catalogo completo (500 prodotti)	>100.000	RAG obbligatorio
Risposta singola a cliente	200–800	API diretta, economico

Sez. 3 · Context Window

La tendenza: context window crescenti

2023: GPT-4 con 8k → 32k token
2024: Claude con 200k, Gemini con 1M token
2025: Gemini 2.0 con 2M token (~1.500 pagine)
Direzione: context window "illimitata" a lungo termine

Contesti più grandi non eliminano il bisogno di RAG: la qualità dell'attenzione su testi lunghi resta un problema aperto, e il costo è proporzionale.

Non confondere "può processare 1M token" con "lo fa bene": verifica sempre con benchmark sul tuo caso d'uso.

Sez. 3 · Context Window

Challenge

Quali documenti aziendali (listino prezzi, policy di cancellazione, FAQ, manuale operativo) vorresti che un assistente AI potesse consultare per rispondere agli ospiti? Sono già in formato digitale e aggiornati?

forms.gle/quizGiorno1

Sezione 4

Fine-tuning

Addestrare un modello sui propri dati

Sez. 4 · Fine-tuning

Il continuum dell'adattamento

Zero-shot Few-shot Fine-tuning │ │ │ ▼ ▼ ▼ "Classifica "Ecco 3 esempi, Addestro il modello questa ora classifica" con migliaia di recensione" esempi miei │ │ │ Nessun dato Pochi esempi Dataset necessario Immediato nel prompt Tempo + costo

Per la maggior parte dei casi d'uso turistici, prompting e few-shot sono sufficienti. Fine-tuning solo quando hai un problema concreto che non si risolve altrimenti.

Sez. 4 · Fine-tuning

Tipi di addestramento a confronto

Fase	Dati	Chi lo fa	Costo
Pre-training	Trilioni di token da internet	Solo i lab (OpenAI, Anthropic…)	$10M–$100M+
Supervised FT	Poche centinaia–migliaia di esempi	Aziende, sviluppatori	$100–$10.000
RLHF / RLAIF	Preferenze umane o AI	Principalmente i lab	Elevato
Prompting	Esempi nel testo	Chiunque	Costo chiamata API

Sez. 4 · Fine-tuning

Full fine-tuning vs LoRA

Full fine-tuning

Aggiorna tutti i parametri del modello
Massima capacità di adattamento
Richiede GPU di alto livello
Rischio di "dimenticare" conoscenza base (catastrophic forgetting)

LoRA / PEFT

Aggiunge piccoli adattatori al modello base
Addestra solo una frazione dei parametri (<1%)
GPU consumer grade sufficienti
Il modello base rimane intatto
Tecnica dominante oggi per fine-tuning locale

Sez. 4 · Fine-tuning

Quando vale la pena il fine-tuning

Il modello deve adottare uno stile di comunicazione molto specifico (tono brand, registro)
Task ripetitivo con formato di output rigido (es. JSON strutturato, moduli specifici)
Prompting lungo che si ripete ogni volta: il fine-tuning "incorpora" le istruzioni
Hai centinaia di esempi di alta qualità già validati

Non fare fine-tuning per insegnare nuove informazioni al modello: per quello usa RAG. Il fine-tuning insegna come rispondere, non cosa sapere.

Sez. 4 · Fine-tuning

Requisiti: dati, costi, infrastruttura

Dati

Min. 50–100 esempi (qualità > quantità)
Formato: JSONL con prompt/completion
Devono essere puliti e rappresentativi

Costo (API)

OpenAI FT: ~$8 / 1M token di training
Training una tantum + inference continua
Hosting del modello può avere costo fisso

Infrastruttura

Via API: nessuna infrastruttura
Self-hosted: GPU con 16–80 GB VRAM
Cloud ML: Vertex AI, SageMaker, RunPod

Sez. 4 · Fine-tuning

Esempio: chatbot specializzato per un hotel

Senza fine-tuning

Prompt: "Sei l'assistente di Hotel Bellavista.
Rispondi in modo caldo e professionale.
Ecco le nostre politiche: [500 token]
Ecco i nostri servizi: [800 token]
Domanda cliente: check-out tardivo?"

~1.400 token di contesto ad ogni chiamata

Con fine-tuning

Prompt: "Domanda cliente:
check-out tardivo?"

Tono, politiche e stile già incorporati nel modello

~30 token di contesto ad ogni chiamata

Risparmio sui token di input = risparmio diretto sui costi API a lungo termine.

Sez. 4 · Fine-tuning

Fine-tuning vs prompting: la scelta

Criterio	Usa prompting	Considera fine-tuning
Tempo disponibile	Disponibile subito	Settimane per dati + training
Volume di richieste	Basso / medio	Molto alto (costo contesto)
Stile output	Generico o semi-specifico	Molto rigido o branded
Dati disponibili	Pochi o nessuno	Decine-centinaia di esempi
Competenze tecniche	Nessuna	Sviluppatore o ML engineer

Sez. 4 · Fine-tuning

Challenge

La tua azienda ha uno stile di comunicazione riconoscibile verso gli ospiti? Hai già raccolto esempi di email o risposte che rappresentano il tuo standard — e quanti ne potresti mettere insieme in un mese?

forms.gle/quizGiorno1

Sezione 5

RAG — Retrieval Augmented Generation

Collegare un LLM ai tuoi dati senza addestrarlo

Sez. 5 · RAG

Il problema: l'LLM non conosce i tuoi dati

Cosa l'LLM non sa

Il tuo listino prezzi aggiornato
Le politiche specifiche del tuo hotel
Le disponibilità in tempo reale
I documenti interni aziendali
Le notizie degli ultimi mesi

Le (cattive) alternative

Mettere tutto nel prompt → contesto esplode, costi alti
Fine-tuning → non impara fatti aggiornabili, solo stile
Ignorare il problema → il modello allucinano

RAG = recupera i documenti rilevanti al momento della domanda, inseriscili nel contesto, genera la risposta.

Sez. 5 · RAG

Architettura RAG - Concetto di base

Sez. 5 · RAG

Architettura RAG - Diagramma di un'applicazione

[Documenti aziendali] ──→ [Chunking] ──→ [Embedding] ──→ [Vector DB] │ │ (indicizzazione, una volta) │ Domanda utente ──→ [Embedding domanda] ──→ [Ricerca similarità] │ Top-K chunk rilevanti │ ▼ [Prompt = domanda + chunk rilevanti] ──→ [LLM] ──→ Risposta

Sez. 5 · RAG

Embedding: testo come coordinate

Un modello di embedding converte testo in un vettore di numeri che rappresenta il suo significato.

"camera con vista mare" → [0.12, -0.87, 0.45, 0.33, ...] "stanza vista oceano" → [0.11, -0.85, 0.46, 0.31, ...] ← simile! "colazione inclusa" → [0.78, 0.23, -0.91, 0.55, ...] ← diverso

Testi con significato simile → vettori vicini nello spazio
La similarità coseno misura quanto due testi sono semanticamente correlati
Modelli di embedding: OpenAI text-embedding-3, Cohere, sentence-transformers

Sez. 5 · RAG

Embedding: lo spazio vettoriale

Rappresentazione spazio vettoriale degli embedding

Sez. 5 · RAG

Embedding: vettori di parole

Rappresentazione vettori di parole e riduzione dimensionale

Sez. 5 · RAG

Vector database: cos'è e come funziona

Database tradizionale

Cerca parole esatte

SELECT * FROM faq
WHERE testo LIKE '%check-out%'

Non trova "orario di partenza"

Vector database

Cerca per significato semantico

query = embed("a che ora devo lasciare la stanza?")
results = db.search(query, top_k=3)

Trova check-out, partenza, late check-out…

Soluzioni comuni per database vettoriali: Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector (PostgreSQL), Qdrant

Sez. 5 · RAG

Pipeline RAG: passo per passo

Caricamento documenti — PDF, Word, database, sito web
Chunking — dividi in pezzi di 200–500 token con overlap
Embedding — converti ogni chunk in vettore
Indicizzazione — salva i vettori nel vector DB
— runtime —
Embedding domanda — converti la domanda utente in vettore
Ricerca — trova i top-3/5 chunk più simili
Augmentation — inserisci i chunk nel prompt
Generation — l'LLM risponde basandosi sui chunk

Sez. 5 · RAG

RAG nel turismo: esempi pratici

FAQ dinamiche hotel

Manuale operativo → chunked
Chatbot risponde su politiche, orari, servizi
Aggiornamento: caricare nuovo PDF

Catalogo tour

500 schede tour → indicizzate
"Tour adatto a bambini con snorkeling" → top-3 tour
Risposta con dettagli precisi

Prezzi e disponibilità

Aggiornamento notturno dal PMS
Chatbot risponde con dati freschi
Nessun rischio di informazioni obsolete

Sez. 5 · RAG

RAG vs fine-tuning: tabella comparativa

Aspetto	RAG	Fine-tuning
Aggiornamento dati	Facile (ricarica documenti)	Costoso (riaddestrare)
Trasparenza	Alta (si vede la fonte)	Bassa (dati incorporati)
Allucinazioni su fatti	Ridotte (chunk come ancoraggio)	Presenti
Stile di output	Non cambia il comportamento del modello	Modifica stile e comportamento
Setup tecnico	Medio (vector DB, pipeline)	Medio-alto (dataset, GPU)

Nella pratica spesso si combinano: fine-tuning per stile + RAG per dati aggiornati.

Sez. 5 · RAG

Limiti del RAG

Qualità del chunking — chunk mal tagliati = contesto frammentato = risposta sbagliata
Domande multi-hop — "confronta il prezzo del tour X con il tour Y" richiede più recuperi
Dati non testuali — tabelle complesse, immagini, PDF con layout complesso sono difficili
Latenza aggiuntiva — la ricerca vettoriale aggiunge 50–300ms per query
Hallucination non eliminata — il modello può ancora ignorare il contesto fornito

RAG non è una bacchetta magica: richiede ingegneria attenta e valutazione continua della qualità delle risposte.

Sez. 5 · RAG

Challenge

Se potessi fare una domanda a un assistente AI addestrato sui tuoi documenti aziendali e ricevere una risposta precisa e aggiornata, quale sarebbe quella domanda? A quali documenti gli daresti accesso?

forms.gle/quizGiorno1

Sezione 6

Agenti AI

Sistemi autonomi che pianificano e agiscono nel mondo reale

Sez. 6 · Agenti AI

La differenza: LLM, Assistente, Agente

🧠

LLM puro

Predice il prossimo token
Nessuna memoria
Nessun tool

          Input → Output
        

💬

Assistente

Risponde in linguaggio naturale
Mantiene il contesto
Segue istruzioni di sistema

          Input → Output
        

🤖

Agente

Pianifica task complessi
Usa strumenti ed esegue azioni
Osserva risultati e itera

          Goal → Piano → Azioni → Goal
        

Un agente usa un LLM come motore di ragionamento, ma ha autonomia operativa.

Sez. 6 · Agenti AI

Il ciclo ReAct: Reason → Act → Observe

Goal: "Trova il volo più economico Roma-Tokyo per luglio e aggiungi al calendario" [Reason] → Devo cercare voli per luglio [Act] → cerca_voli("Roma", "Tokyo", "luglio") [Observe] → {risultati: [{prezzo:650, data:"5 lug"}, ...]} [Reason] → Il più economico è 650€ il 5 luglio [Act] → crea_evento_calendario("5 luglio", "volo Tokyo") [Observe] → {status: "creato", id: "evt_123"} [Reason] → Task completato [Output] → "Ho trovato volo €650 (5 lug) e creato l'evento"

Sez. 6 · Agenti AI

Pianificazione e memoria negli agenti

Tipi di memoria

In-context — tutto nella conversazione corrente
Esterna — database, file, vettori persistenti
Procedurale — istruzioni nel system prompt
Episodica — log di sessioni precedenti

Tipi di pianificazione

Chain-of-thought — passo dopo passo nel testo
Tree-of-thought — esplora più percorsi
Plan-and-execute — piano completo poi esecuzione
ReAct — interleave ragionamento e azioni

Sez. 6 · Agenti AI

Multi-agent systems

👤 "Organizza un weekend a Firenze per 2 persone, budget €400"

↓

🎯 Orchestratore

↓

✈️ Agente Voli

API Skyscanner

↓

🏨 Agente Hotel

PMS + Booking API

↓

🗺️ Agente Itinerari

LLM + RAG locale

↓

✅ Piano completo: volo + hotel + itinerario in budget

Concetti chiave

Specializzazione — ogni agente ha un dominio preciso e tool dedicati
Orchestrazione — l'orchestratore assegna task, raccoglie risultati e risolve conflitti
Parallelismo — più agenti lavorano in simultanea, riducendo la latenza
Composabilità — i sotto-agenti sono riutilizzabili in altri workflow

Framework

LangGraph — grafi di agenti con stato esplicito
CrewAI — agenti con ruoli e obiettivi in linguaggio naturale
AutoGen — conversazioni multi-agente (Microsoft)
Claude MCP — protocollo standard per tool e agenti

Sez. 6 · Agenti AI

Agenti AI nel turismo

🏨 Prenotazione automatica

Riceve richiesta, verifica disponibilità PMS, applica politiche tariffarie, genera conferma e invia email al cliente

💰 Ottimizzazione revenue

Analizza storico, eventi locali e competitor → propone automaticamente il piano tariffario settimanale al revenue manager

🔍 Monitoraggio competitor

Scansiona OTA ogni ora, confronta tariffe con le proprie, notifica il team se il gap supera una soglia definita

⭐ Gestione recensioni

Monitora TripAdvisor, Google, Booking in tempo reale, bozza risposte personalizzate e le invia dopo approvazione umana

🗺️ Assistente viaggiatore

Pianifica itinerari su misura, prenota ristoranti e attività, risponde a domande pre e post soggiorno in linguaggio naturale

📊 Report operativi

Aggrega dati da PMS, CRM e canali OTA ogni mattina → genera report KPI con anomalie evidenziate e pronto per il briefing

Gli agenti in produzione richiedono supervisione umana su decisioni ad alto impatto (es. modifiche tariffarie, risposte pubbliche, invio comunicazioni).

Sez. 6 · Agenti AI

Rischi e limitazioni degli agenti

Errori a cascata — un errore in un passo si amplifica nei passi successivi
Loop infiniti — l'agente non termina se non trova la condizione di stop
Prompt injection — dati esterni manipolati per dirottare l'agente
Costi non prevedibili — ogni iterazione consuma token: task complessi costano molto
Azioni irreversibili — inviare email, modificare database, spendere soldi

Regola: ogni azione irreversibile deve avere un punto di approvazione umana esplicita.

Sez. 6 · Agenti AI

Quando gli agenti sono affidabili oggi?

Scenario	Affidabilità	Note
Task semplici con strumenti chiari	Alta	1-3 passi, tool ben definiti
Ricerca e sintesi di informazioni	Alta	Nessuna azione irreversibile
Workflow multi-step (5-10 passi)	Media	Richiede supervisione
Task aperti, goal ambiguo	Bassa	Non raccomandato in produzione
Azioni finanziarie autonome	Non consigliato	Supervisione umana sempre

Sez. 6 · Agenti AI

Challenge

Per quali operazioni saresti disposto ad autorizzare un agente AI ad agire in autonomia — modificare una tariffa, inviare una notifica, aggiornare una prenotazione — e dove vorresti invece mantenere sempre un'approvazione umana?

forms.gle/quizGiorno1

Sezione 7

Tools e Function Calling

Come un LLM esegue azioni nel mondo reale

Sez. 7 · Tools

Dall'LLM al mondo reale

Un LLM da solo produce solo testo. Per fare qualcosa, ha bisogno di strumenti (tools).

Utente: "Qual è la disponibilità del suite del 15 agosto?" LLM riconosce: devo chiamare lo strumento "verifica_disponibilità" ↓ Genera JSON strutturato: {"tool": "verifica_disponibilità", "params": {"camera": "suite", "data": "2026-08-15"}} ↓ Il codice applicativo esegue la chiamata al PMS ↓ Il risultato torna all'LLM come testo ↓ LLM formula la risposta finale all'utente

Sez. 7 · Tools

Function calling: definire strumenti per l'LLM

Ogni strumento viene definito con uno schema che il modello usa per generare chiamate corrette.

{
  "name": "verifica_disponibilita",
  "description": "Controlla disponibilità camere nel PMS",
  "parameters": {
    "tipo_camera": {
      "type": "string",
      "enum": ["standard", "deluxe", "suite"],
      "description": "Tipo di camera richiesta"
    },
    "data_arrivo": {
      "type": "string",
      "format": "date",
      "description": "Data arrivo (YYYY-MM-DD)"
    },
    "notti": {
      "type": "integer",
      "description": "Numero di notti"
    }
  },
  "required": ["tipo_camera", "data_arrivo", "notti"]
}

Sez. 7 · Tools

Esempi di tool nel turismo

Tool	Azione	Sistema integrato
`verifica_disponibilita`	Controlla camere libere	PMS (Opera, Mews, Cloudbeds)
`crea_prenotazione`	Prenota e conferma	PMS + Channel Manager
`cerca_meteo`	Previsioni per destinazione	API meteo
`invia_notifica`	Email/SMS al cliente	CRM, Mailchimp, Twilio
`aggiorna_tariffa`	Modifica prezzi	Revenue management system

Sez. 7 · Tools

Architettura multi-agente

👤 "Prenota una camera doppia per sabato, cena inclusa, ospite celiaco — mandagli conferma"

▼

🧠 Orchestratore

▼

🛏️ Disponibilità

verifica_camere

crea_prenotazione

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Sez. 7 · Tools

MCP: Model Context Protocol

MCP è uno standard aperto (Anthropic, 2024) per collegare LLM a strumenti e fonti di dati in modo interoperabile.

Prima di MCP

Ogni integratore costruisce il proprio formato
Tool non riutilizzabili tra modelli diversi
Manutenzione moltiplicata

Con MCP

Server MCP standard per ogni sistema
Funziona con Claude, GPT-4, Gemini…
Ecosistema di server già pronti (Google Drive, GitHub, database…)

MCP è ancora in fase di adozione ma rappresenta la direzione verso cui si sta muovendo l'industria.

Sez. 7 · Tools

Function calling classico: overhead di contesto

Esempio: ricerca web + generazione articolo (3 fonti) [LLM] → {"tool":"web_search", "query":"AI news"} ← round-trip 1 [LLM] ← {urls: [url_1, url_2, url_3]} → ctx +tok_0 [LLM] → {"tool":"web_fetch", "url": url_1} ← round-trip 2 [LLM] ← {content: "…articolo completo…"} → ctx +tok_1 [LLM] → {"tool":"web_fetch", "url": url_2} ← round-trip 3 [LLM] ← {content: "…articolo completo…"} → ctx +tok_2 [LLM] → {"tool":"web_fetch", "url": url_3} ← round-trip 4 [LLM] ← {content: "…articolo completo…"} → ctx +tok_3 [LLM] → {"tool":"write_blog", "sources": [c_1, c_2, c_3]} ← round-trip 5

Ogni risultato intermedio entra nel contesto: il modello deve elaborare ogni risposta prima di procedere
Con N fonti: 2N + 1 round-trip, occupazione di contesto O(N)
Contesto saturo → degradazione delle performance (lost-in-the-middle); latenza e costo crescono linearmente

Sez. 7 · Tools

Programmatic Tool Calling

Function calling classico

→ web_search("AI news") [ctx +tok_0] ← {urls: [...]} → web_fetch(url_1) [ctx +tok_1] ← {content: "..."} → web_fetch(url_2) [ctx +tok_2] ← {content: "..."} → write_blog(c_1, c_2, c_3) 5 round-trip · tutti i contenuti nel contesto

Programmatic Tool Calling

# Il modello genera questo codice:
results = web_search("AI news")

content_list = []
for r in results:
    content = web_fetch(r.url)
    content_list.append(content)

write_blog(content_list)

1 round-trip · solo l'output finale rientra nel contesto LLM

Anziché emettere un JSON per ogni tool call, il modello genera codice (Python / TypeScript) in cui i tool sono funzioni chiamabili. Il codice viene eseguito nell'execution environment; i risultati intermedi risiedono in variabili locali, non nel contesto del modello. Disponibile da Claude Opus/Sonnet 4.5+.

Sez. 7 · Tools

Code Execution: abilitazione e impatto

Come abilitarlo (Anthropic API)

tools = [
  # 1. Aggiungere l'execution environment
  {"type": "code_execution_20250522",
   "name": "code_execution"},

  # 2. Segnare i tool richiamabili da codice
  {
    "name": "query_database",
    "description": "...",
    "input_schema": {...},
    "allowed": ["code_execution"]
  }
]

Il tool code_execution fornisce la sandbox; allowed espone la funzione come callable nell'ambiente.

Capacità sbloccate

Batch processing — cicli for su N elementi, eseguiti in parallelo
Conditional tool selection — if/else sul risultato di un tool per decidere il tool successivo
Data filtering locale — trasformazione e aggregazione dei risultati prima di inserirli nel contesto
Riduzione round-trip — da 2N+1 chiamate a 1 (richiesta) + 1 (risposta finale)

Riduzione misurata: 37–50 % di token per task equivalenti.
Benchmark Anthropic: contesto a parità di task circa 4× inferiore rispetto al function calling classico.

Sez. 7 · Tools

Ottimizzazioni avanzate per agenti ad alta efficienza

Dynamic Web Filtering

Il sistema filtra automaticamente il contenuto delle pagine web recuperate durante il web search
Solo le sezioni semanticamente rilevanti alla query entrano nel contesto
Riduzione token di input: 24 % in media (range 33–62 % a seconda del contenuto)
Attivazione: aggiungere il tool web_search — il filtering è applicato automaticamente

Tool Search

Con molti server MCP, caricare tutte le definizioni in contesto è proibitivo
Un tool speciale search_tool cerca le definizioni rilevanti su richiesta, via regex o query BM25
Risparmio: ~95 % del contesto occupato da definizioni di tool
Deferred loading: la definizione viene caricata solo al momento dell'uso e rimossa dopo, liberando spazio

Tool Use Examples

Aggiungere esempi di input nella definizione del tool (approccio few-shot a livello di schema)
Cinque esempi sono sufficienti nella maggior parte dei casi
Accuratezza nella chiamata corretta del tool: 70 % → 90 %
Particolarmente utile per tool con molti parametri o input strutturati complessi

Le tre ottimizzazioni sono ortogonali e cumulabili: combinarle riduce simultaneamente latenza, consumo di token e tasso di errore negli agenti con elevato numero di tool.

Sez. 7 · Tools

Challenge

Quali sistemi usi oggi nella tua attività (PMS, CRM, channel manager, email)? Quale integrazione con un assistente AI genererebbe il valore immediato più alto — e perché?

forms.gle/quizGiorno1

Pausa

Pranzo

Si riprende nel pomeriggio

Sezione 7b

Strumenti AI: guida pratica

ChatGPT, Claude, Copilot e Gemini — accesso, costi e prime attività concrete

Sez. 7b · Strumenti AI

Il panorama degli strumenti grade

Strumento	Azienda	Punto di forza	Gratis?
ChatGPT	OpenAI	Uso generale, il più noto; immagini (DALL-E 3)	Sì (limitato)
Claude.ai	Anthropic	Scrittura lunga, analisi documenti PDF	Sì (limitato)
Microsoft Copilot	Microsoft	Integrato in Outlook, Teams, Excel, Word	Sì (web)
Google Gemini	Google	Integrato in Gmail, Docs, Drive, Sheets	Sì (base)

Tutti e quattro funzionano via browser — nessuna installazione richiesta. La versione gratuita è sufficiente per iniziare a sperimentare.

Sez. 7b · Strumenti AI

ChatGPT — chatgpt.com

Per il turismo

Rispondere a recensioni positive e negative
Scrivere post social (Instagram, Facebook)
Creare itinerari personalizzati su richiesta
Tradurre comunicazioni in più lingue
Generare descrizioni di camere e pacchetti

Piani

Free — GPT-5.2 limitato
Plus — $20/mese · GPT-5.2 illimitato, file, immagini

Prima attività:

Vai su chatgpt.com → incolla una recensione negativa recente → scrivi:

"Rispondi in tono professionale e comprensivo, max 100 parole, in italiano."

Non inserire nome, email o dati personali dell'ospite nel prompt.

Sez. 7b · Strumenti AI

Claude.ai — claude.ai

Per il turismo

Analizzare documenti lunghi (contratti, policy, PDF)
Rispondere a domande sul contenuto di un documento
Scrivere testi articolati nel tono del brand
Riepilogare feedback e identificare pattern
Ragionare su scenari complessi (scelte tariffarie, offerte)

Piani

Free — Claude Sonnet, Haiku (uso giornaliero limitato)
Pro — $18/mese · Claude Opus, uso esteso, file, Progetti

Prima attività:

Vai su claude.ai → carica il PDF della tua policy di cancellazione → scrivi:

"Se un ospite cancella 8 giorni prima, ha diritto a rimborso? Rispondi in modo chiaro e sintetico."

La funzione Progetti (piano Pro) salva contesto fisso — policy, tono, istruzioni — senza doverlo riscrivere ad ogni conversazione.

Sez. 7b · Strumenti AI

Microsoft Copilot — copilot.microsoft.com

Per il turismo

Outlook — bozza email di benvenuto, pre-arrivo, follow-up
Teams — riassunto riunione con action items
Excel — analisi dati prenotazioni, grafici occupazione
Word — contratti tipo, offerte commerciali
Web (gratuito) — ricerca con fonti, risposta in tempo reale

Piani

Free — copilot.microsoft.com (GPT-5.1 + web search)
M365 Copilot — $30/utente/mese · integrato nelle app Office

Prima attività (gratuita):

Vai su copilot.microsoft.com → scrivi:

"Scrivi un'email di benvenuto per un ospite che arriva domani al mio boutique hotel a Firenze. Tono caldo, max 80 parole."

Se usi già Microsoft 365, verifica con il tuo fornitore IT se il piano M365 Copilot è già attivabile sul tuo tenant.

Sez. 7b · Strumenti AI

Google Gemini — gemini.google.com

Per il turismo

Gmail — bozza risposte a richieste di prenotazione
Google Docs — generazione offerte, guide locali, comunicati
Google Sheets — analisi dati con linguaggio naturale
Ricerca web in tempo reale (prezzi competitor, eventi locali)
Analisi immagini — foto struttura, menu, allestimenti

Piani

Free — Gemini 2.5 Flash su gemini.google.com
Google One AI Premium — €21.99/mese · Gemini 3.1 Pro + Workspace

Prima attività:

Vai su gemini.google.com → incolla 5–10 recensioni recenti → scrivi:

"Analizza queste recensioni: elenca i 3 punti di forza e le 2 aree di miglioramento più citati."

Chi usa già Google Workspace ottiene il valore maggiore dal piano a pagamento, grazie alle integrazioni native con Gmail e Drive.

Sez. 7b · Strumenti AI

Quale strumento scegliere

Se…	Usa	Piano
Usi già Microsoft 365 (Outlook, Teams, Excel)	Microsoft Copilot M365	$30/utente/mese
Usi già Google Workspace (Gmail, Drive)	Google Gemini	€21.99/mese
Vuoi analizzare documenti e scrivere testi articolati	Claude.ai	Free per iniziare, Pro ($18/mese) per uso quotidiano
Vuoi l'opzione più versatile, con generazione immagini	ChatGPT	Free per iniziare, Plus ($20/mese) per uso quotidiano

Non devi scegliere uno solo. Inizia gratis, passa al piano a pagamento solo se lo usi ogni giorno.

Sez. 7b · Strumenti AI

Challenge

Tra i quattro strumenti presentati (ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini), quale proveresti per primo nella tua attività — e per quale compito specifico?

forms.gle/quizGiorno1

Sezione 8

Identificare Opportunità

Dove l'AI crea valore nella tua attività turistica

Sez. 8 · Opportunità

Framework: mappare i processi ripetitivi

Il punto di partenza per identificare opportunità AI è una mappa dei processi aziendali ripetitivi.

Segnali che un task è adatto all'AI

Si ripete più di 10 volte al giorno
Richiede elaborazione testo / linguaggio
Ha un output definibile e verificabile
Un nuovo collaboratore lo imparerebbe in < 1 ora
Non richiede empatia profonda o relazione

Segnali che un task NON è adatto

Ogni caso è unico e complesso
Richiede giudizio etico o legale
Relazione umana è il valore centrale
Errori hanno conseguenze gravi
Dati strutturati puri (usa DB classico)

Sez. 8 · Opportunità

Matrice impatto / sforzo per l'AI

alto

IMPATTO

basso

⚡ Quick wins

Fare subito

🎯 Strategici

Pianificare con cura

⏳ Rimandare

Bassa priorità

✗ Evitare ora

Alto costo, basso ritorno

basso

SFORZO →

alto

Quick wins: risposta a recensioni, generazione post social, FAQ chatbot, traduzione email ospiti
Strategici: revenue management AI, prenotazioni automatizzate, RAG su catalogo, agente multicanale

Sez. 8 · Opportunità

Adatti vs non adatti all'AI generativa

Adatti	Non adatti (o non ancora)
Rispondere a email tipo con personalizzazione	Gestione conflitti complessi con ospiti
Generare descrizioni di camere / pacchetti	Decisioni legali (rimborsi, danni)
Riepilogare feedback e recensioni	Supervisione operativa fisica
Proporre itinerari personalizzati	Relazioni con clienti VIP ad alto valore
Tradurre comunicazioni multilingua	Valutazioni HR su performance collaboratori

Sez. 8 · Opportunità

Casi d'uso per settore

Hotel / B&B

Chatbot prenotazioni e FAQ
Check-in/out automatizzato via chat
Risposta automatica a recensioni
Upsell personalizzato pre-arrivo
Sommario feedback mensile

Ristoranti

Generazione descrizioni menu
Risposta a prenotazioni e richieste dietetiche
Post social automatizzati
Analisi recensioni TripAdvisor

Agenzie viaggi / DMC

Proposte itinerari personalizzati
Ricerca e confronto fornitori
Email follow-up automatiche
Elaborazione briefing clienti

Sez. 8 · Opportunità

Esercizio: identifica 3 processi nella tua attività

10 minuti — lavoro individuale

Pensa ai task che svolgi (o fa il tuo team) ripetutamente ogni settimana
Per ognuno, valuta: Alta/Media/Bassa frequenza × Alto/Medio/Basso impatto se automatizzato
Posizionalo sulla matrice impatto/sforzo

Task	Frequenza	Impatto	Sforzo stimato
1.
2.
3.

Sez. 8 · Opportunità

Challenge

Hai completato la matrice impatto/sforzo. Qual è il tuo "quick win" — il processo ad alto impatto e basso sforzo che potresti automatizzare entro le prossime quattro settimane? Qual è il primo passo concreto?

forms.gle/quizGiorno1

Sezione 9

Prompting Efficace

Comunicare con i modelli AI in modo preciso e sistematico

Sez. 9 · Prompting

Anatomia di un prompt: 5 componenti

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │ RUOLO "Sei un esperto di marketing turistico..." │ ├──────────────────────────────────────────────────────────┤ │ CONTESTO "L'hotel si chiama Bellavista, 4 stelle, │ │ target famiglie, Amalfi Coast..." │ ├──────────────────────────────────────────────────────────┤ │ COMPITO "Scrivi una risposta alla recensione sotto" │ ├──────────────────────────────────────────────────────────┤ │ FORMATO "Max 120 parole, tono caldo, no gergo" │ ├──────────────────────────────────────────────────────────┤ │ VINCOLI "Non promettere rimborsi. Non menzionare │ │ i competitor." │ └──────────────────────────────────────────────────────────┘

Non è necessario usare sempre tutti e 5: aggiungi solo ciò che serve. Un prompt più lungo non è sempre migliore.

Sez. 9 · Prompting

Zero-shot, few-shot, chain-of-thought

Zero-shot

Nessun esempio, solo istruzione

"Classifica questa recensione
come positiva o negativa:
'La colazione era fredda'"

Veloce, economico, sufficiente per task semplici

Few-shot

2-5 esempi prima del task

"Positiva: 'Vista mozzafiato'
Negativa: 'Stanza piccola'
Classifica: 'Colazione fredda'"

Migliora precisione e formato output

Chain-of-thought

Chiedi ragionamento esplicito

"Ragiona passo per passo:
1) Identifica il problema
2) Valuta il tono
3) Dai la classificazione"

Task complessi, ragionamento, calcoli

Sez. 9 · Prompting

Prompt templating: strutture riutilizzabili

Un template è un prompt con variabili da riempire a runtime.

Sei il responsabile delle relazioni con gli ospiti di {{nome_struttura}}.

Hai ricevuto questa recensione su {{piattaforma}}:
---
{{testo_recensione}}
---

Scrivi una risposta professionale che:
- Ringrazi l'ospite per il feedback
- Risponda specificamente al punto principale
- {{istruzione_specifica}}
- Rimanga sotto {{max_parole}} parole

I template si salvano in un documento condiviso e si passano ad ogni membro del team: prompt engineering come risorsa aziendale.

Sez. 9 · Prompting

Esempio pratico: post social

Prompt

"Sei il social media manager
di Agriturismo Le Colline.

Scrivi 3 varianti di post Instagram
per promuovere il weekend di
degustazione vini del 15 marzo.

Formato:
- Emoji all'inizio
- Max 150 caratteri
- 3-5 hashtag rilevanti
- Tono caldo e autentico"

Output atteso

🍷 Sabato 15 marzo vi aspettiamo
tra i nostri vigneti per una
degustazione indimenticabile.
#agriturismo #vino #toscana

🌿 Weekend di gusto e natura:
degustazione con vista sulle colline.
Posti limitati!
#wine #tuscany #weekend

✨ Ogni sorso racconta la nostra
terra. Vi aspettiamo il 15 marzo.
#degustazione #vino #italianwine

Sez. 9 · Prompting

Esempio pratico: risposta a recensioni

Recensione (negativa)

"Camera deludente, diversa dalle foto. Il bagno era piccolo e il WiFi non funzionava. Non tornerò." — 2 stelle

Prompt

"Rispondi a questa recensione negativa.
Tono: professionale e comprensivo.
Riconosci i problemi specifici.
Offri un contatto diretto.
Max 100 parole. Non essere difensivo."

Output

"Gentile ospite, la ringraziamo per il suo feedback. Siamo dispiaciuti che l'esperienza non abbia soddisfatto le sue aspettative, in particolare riguardo alla camera e alla connettività. Questi sono aspetti su cui stiamo attivamente lavorando. Le chiediamo di contattarci direttamente a ospiti@hotel.it per poterci confrontare e, se possibile, rimediare. Speriamo di poterla riaccogliere con un'esperienza all'altezza delle sue aspettative."

Sez. 9 · Prompting

Esempio pratico: itinerari personalizzati

Sei un esperto di turismo in Sicilia orientale.

Crea un itinerario di 5 giorni per:
- Coppia, 35-40 anni
- Interessi: storia greco-romana, cucina locale, passeggiate moderate
- Budget: medio-alto
- Periodo: aprile
- Base: Siracusa
- Senza guida: autonomi in auto

Per ogni giorno indica:
- Mattina / pomeriggio / sera
- Tempo di guida stimato
- 1 ristorante consigliato con specialità tipica
- 1 nota pratica (prenotazione consigliata, orari, ecc.)

Sez. 9 · Prompting

Esempi pratici: FAQ e descrizioni

FAQ automatizzate

"Dai questa policy di cancellazione:
[testo policy]

Rispondi a questa domanda di un ospite:
'Se cancello 10 giorni prima
ricevo il rimborso completo?'

Sii preciso, breve, in tono amichevole."

Descrizione pacchetto

"Scrivi una descrizione commerciale
per questo pacchetto:
- 3 notti suite vista mare
- Colazione inclusa
- Accesso SPA illimitato
- Cena romantica (1 sera)
- Prezzo: €480 a notte

Target: coppie, occasioni speciali.
Max 80 parole. Tono evocativo."

Sez. 9 · Prompting

Errori comuni nel prompting

Errore	Effetto	Soluzione
Prompt troppo vago	Output generico, inutilizzabile	Specifica formato, lunghezza, tono
Nessun contesto aziendale	Risposta generica, non branded	Aggiungi nome, settore, valori
Dire cosa NON fare solo	Il modello non sa cosa fare	Di' COSA vuoi, non solo cosa evitare
Task multipli in un prompt	Risultato mediocre su tutto	Un prompt = un task
Nessuna struttura output	Formato imprevedibile	Specifica: "rispondi in lista", "usa JSON"

Sez. 9 · Prompting

Debugging sistematico del prompt

1. Scrivi il prompt iniziale ↓ 2. Testa con 3-5 input diversi ↓ 3. Identifica dove fallisce ├─ Output troppo lungo? → aggiungi "max X parole" ├─ Tono sbagliato? → specifica meglio il ruolo ├─ Formato errato? → aggiungi esempio (few-shot) └─ Informazione mancante? → aggiungi contesto ↓ 4. Modifica UN elemento alla volta ↓ 5. Ritesta, confronta ↓ 6. Salva il prompt che funziona nel template library

Sez. 9 · Prompting

Prompt per analisi recensioni

Analizza le seguenti recensioni di un hotel e produce un report strutturato.

Recensioni:
---
{{lista_recensioni}}
---

Per ogni recensione, identifica:
1. Sentiment complessivo: Positivo / Neutro / Negativo
2. Temi principali menzionati (max 3 per recensione)
3. Punteggio implicito 1-5

Poi produci:
- Top 3 punti di forza ricorrenti
- Top 3 aree di miglioramento
- 1 azione concreta raccomandata

Formato output: JSON strutturato

Con 50 recensioni al mese, questa analisi automatica vale ore di lavoro manuale.

Sez. 9 · Prompting

Prompt Engineering vs. Context Engineering

Fonte: anthropic.com/engineering/…context-engineering

Prompt Engineering

Ottimizzazione del testo del singolo prompt: ruolo, istruzione, formato, vincoli, esempi few-shot.

Context Engineering

Progettazione dell'intero contesto passato al modello:

Strumenti — quali tool sono disponibili e con quali definizioni
Documenti recuperati — chunk RAG, risultati web, file di progetto
Storia della conversazione — quali turni mantenere o compattare
Output strutturati — risultati di tool call precedenti nel contesto

Il salto concettuale: la qualità dell'output dipende più da cosa è nel contesto che dalla formulazione del prompt. Rilevante soprattutto per sistemi agentici.

Sez. 9 · Prompting

Challenge

Hai già usato ChatGPT, Claude o strumenti simili per un task lavorativo? Descrivi un caso in cui il risultato ti ha sorpreso — in positivo o in negativo — e cosa avresti fatto diversamente con il prompt.

forms.gle/quizGiorno1

Sezione 10

Sicurezza e Privacy

GDPR, rischi pratici e uso responsabile dell'AI

Sez. 10 · Sicurezza

GDPR e AI: obblighi e responsabilità

Principi GDPR rilevanti

Minimizzazione dei dati — usa solo i dati necessari
Limitazione della finalità — non riutilizzare dati per altri scopi
Responsabilità — sei il titolare del trattamento
Privacy by design — progetta con la privacy in mente

Cosa cambia con l'AI

I dati inviati all'API possono essere usati per il training (controlla i termini)
Decisioni automatizzate richiedono trasparenza (Art. 22)
Profilazione ospiti → base giuridica necessaria
Data breach include anche leak tramite prompt

Sez. 10 · Sicurezza

Rischi specifici: cosa può andare storto

Rischio	Descrizione	Impatto
Prompt injection	Un input malevolo altera il comportamento del modello	Dati esposti, azioni non autorizzate
Data leakage	Il modello "ricorda" dati sensibili inseriti nel contesto	Esposizione dati clienti/aziendali
Model inversion	Attacchi che estraggono dati dai parametri del modello	Rilevante solo per fine-tuning su dati sensibili
Allucinazioni nei dati fattuali	Il modello inventa prezzi, policy, informazioni legali	Danni reputazionali, contestazioni

Sez. 10 · Sicurezza

Regole pratiche: cosa non inserire mai in un prompt

Non inserire mai:

Dati personali identificativi (nome + email + telefono insieme)
Numero carta di credito, dati bancari, documenti d'identità
Credenziali di accesso (password, API key, token)
Dati sanitari o preferenze sensibili degli ospiti
Segreti industriali o contratti riservati

Se hai dubbi: anonimizza prima. "L'ospite X ha prenotato…" → "Un ospite ha prenotato…"

Per batch processing di dati clienti: usa sempre pseudonimizzazione e conserva la mappatura in locale.

Sez. 10 · Sicurezza

Servizi AI con garanzie enterprise

Opzioni enterprise

OpenAI Enterprise / API — dati non usati per training, SOC 2
Azure OpenAI — data residency EU, isolamento tenant, DPA Microsoft
Anthropic Claude API — dati non per training, privacy policy solida
Google Vertex AI — data residency, GDPR compliance

Cosa verificare

I dati vengono usati per training? (no per piani a pagamento)
Dove sono processati i dati? (data residency)
C'è un DPA (Data Processing Agreement) disponibile?
Certificazioni: SOC 2, ISO 27001, GDPR?

Le versioni consumer grade gratuite (ChatGPT free) non offrono le stesse garanzie delle API a pagamento.

Sez. 10 · Sicurezza

Checklist: uso sicuro dell'AI in una PMI del turismo

Ho firmato un DPA con il provider AI
Shadow AI: i collaboratori non inseriscono dati personali clienti nei prompt
Uso piani a pagamento (no training sui dati)
Ho aggiornato il registro dei trattamenti
Informativa privacy aggiornata (menzione tool AI)
Output dell'AI verificati da umano prima di inviare
Nessuna API key nel codice del sito / app
Accesso agli strumenti AI limitato agli utenti necessari
Auditing: Log delle operazioni AI critiche conservati
Piano di risposta a data breach aggiornato

Sez. 10 · Sicurezza

Challenge

Nella tua azienda, chi ha accesso agli strumenti AI e quali dati degli ospiti circolano nei prompt? Sono già in atto misure — come un DPA firmato o una policy interna — per garantire l'uso sicuro e conforme al GDPR?

forms.gle/quizGiorno1

Sezione 11

Chiusura Giornata 1

Riepilogo · Risorse · Prossimi passi

Sez. 11 · Chiusura

Riepilogo — Fondamenti tecnici

Concetti chiave

LLM = predizione statistica su scala enorme
Token = unità base di costo e contesto
Context window = memoria di lavoro del modello
Fine-tuning = stile e formato, non nuovi fatti
RAG = i tuoi dati + LLM senza addestrare
Agenti = LLM + strumenti + autonomia limitata
Function calling = interfaccia tra LLM e sistemi reali

LLM ──→ Context Window │ ├── Prompting (immediato, economico) ├── Fine-tuning (stile, volume) ├── RAG (dati aggiornati) └── Agenti (autonomia, rischio) Scegli la tecnica giusta per il tuo problema specifico

Sez. 11 · Chiusura

Riepilogo — Strategia e prompting

Identificare opportunità

Processi ripetitivi con output definibile
Matrice impatto/sforzo
Quick wins prima

Prompting efficace

5 componenti: Ruolo, Contesto, Compito, Formato, Vincoli
Template riutilizzabili
Itera un elemento alla volta

Sicurezza

No dati sensibili nei prompt
DPA con il provider
Verifica umana degli output critici

L'AI non è un sostituto del giudizio umano: è un amplificatore della produttività.

Sez. 11 · Chiusura

Risorse per approfondire

Letture

The Alignment Problem — Brian Christian
Co-Intelligence — Ethan Mollick
Anthropic Research Blog
OpenAI Research
Claude API Docs — guide tecniche e concetti approfonditi

Corsi online

deeplearning.ai — corsi pratici, gratuiti
fast.ai — ML applicato
Prompt Engineering Guide

Strumenti da esplorare

Claude.ai — interfaccia Anthropic
ChatGPT — interfaccia OpenAI
Perplexity — ricerca con AI
Make / n8n — automazioni no-code con AI
Dify / Flowise — RAG e chatbot no-code

Community

r/LocalLLaMA (Reddit)
Hugging Face community

Slide della giornata disponibili a questo link.

Domande?

Grazie per la giornata.

Appuntamento al Giorno 2.

Sezione 12

Glossario

Abbreviazioni e termini usati durante la giornata

Sez. 12 · Glossario

Abbreviazioni e termini chiave

Turismo & Business

OTA	Online Travel Agency — piattaforme di prenotazione online (Booking.com, Expedia, Airbnb)
PMS	Property Management System — gestionale hotel per prenotazioni, camere e fatturazione
CRM	Customer Relationship Management — sistema per gestire dati e relazioni con i clienti
KPI	Key Performance Indicator — indicatore chiave di performance aziendale
FAQ	Frequently Asked Questions — domande frequenti con risposte precompilate
DMC	Destination Management Company — operatore locale che organizza servizi turistici in loco
B2B / B2C	Business-to-Business / Business-to-Consumer — tipo di relazione commerciale

AI & Tecnologia

LLM	Large Language Model — modello AI addestrato su grandi quantità di testo
ML	Machine Learning — disciplina dell'AI che apprende da dati senza regole esplicite
RAG	Retrieval Augmented Generation — tecnica che collega un LLM a documenti esterni
API	Application Programming Interface — interfaccia per la comunicazione tra sistemi software
MCP	Model Context Protocol — standard Anthropic per collegare agenti AI a strumenti esterni
GPU	Graphics Processing Unit — processore specializzato usato per addestrare modelli AI
GDPR	General Data Protection Regulation — regolamento UE sulla protezione dei dati personali
DPA	Data Processing Agreement — accordo contrattuale sul trattamento dei dati con fornitori terzi
SOC 2	Service Organization Control 2 — certificazione di sicurezza per fornitori cloud