per l'Education
Laboratorio HP GenAI Agentic Lab
AI a scuola: rivoluzione didattica, responsabilità reale
L’IA abilita personalizzazione e nuovi percorsi per ogni studente. Al contempo impone scelte solide su protezione dei dati, sostenibilità degli investimenti e indipendenza da fornitori.
✅ Opportunità straordinaria: apprendimento personalizzato, nuovi laboratori, competenze spendibili.
❓ Interrogativi cruciali: dati dei minori, obsolescenza, lock‑in, variabilità dei costi.
🎯 La nostra risposta: architettura on‑premise, modelli in italiano, framework open‑source e supporto ai docenti.
Navigare le regole senza frenare l’innovazione
Le applicazioni educative rientrano tra i sistemi ad alto rischio: servono trasparenza, tracciabilità e valutazioni d’impatto. Il Lab è progettato con privacy by design per semplificare audit e conformità sostanziale.
📄 Trasparenza dei processi decisionali (documentazione e supervisione umana).
🧭 Tracciabilità & log per audit indipendenti.
🧮 DPIA e assessment continuativi nel ciclo di vita.
I 5 pilastri di un laboratorio IA sostenibile
🔒 Sovranità del dato
Dati ed elaborazione nel perimetro dell’istituto; controllo su conservazione, accessi, crittografia.
I dati degli studenti vengono gestiti solo all’interno dell’istituto, senza mai essere inviati a server esterni. La scuola controlla direttamente chi può accedere alle informazioni, come vengono protette e per quanto tempo restano archiviate. Questo elimina rischi legati a fornitori terzi e offre alle famiglie la certezza che i dati dei figli non lasciano mai la scuola.
🧩 Versatilità nel tempo
Architettura modulare: dal pilota all’istituto intero, proteggendo l’investimento.
Il laboratorio può partire in piccolo e crescere facilmente grazie a un’architettura modulare e scalabile, adattandosi ai programmi ministeriali senza dipendere da piattaforme proprietarie. L’hardware mantiene valore nel tempo e può essere aggiornato liberamente, mentre la struttura flessibile consente di integrare nuove applicazioni didattiche secondo le esigenze future.
🛡️ Indipendenza strategica
Standard aperti, nessun lock‑in, roadmap sotto il tuo controllo.
L’elaborazione locale permette di scegliere e aggiornare liberamente le tecnologie, senza vincoli contrattuali o rischi di aumenti improvvisi dei costi. La scuola gestisce direttamente l’infrastruttura, garantendo continuità operativa e trasparenza sui dati e sui modelli AI utilizzati.
✅ Conformità normativa
Allineamento a GDPR & AI Act con documentazione e log.
La conformità normativa si fonda su processi trasparenti e documentati, con log e policy sempre disponibili per audit. La scuola aggiorna regolarmente la valutazione d’impatto (DPIA) per i sistemi ad alto rischio, seguendo l’evoluzione delle normative e delle tecnologie.
✨ Semplicità implementativa
UI in italiano, tutorial, supporto dedicato ai docenti.
Il laboratorio offre interfacce user-friendly con dashboard intuitive e operazioni rapide in italiano, supportate da documentazione chiara, esempi pratici e video tutorial brevi. I docenti possono contare su un helpdesk dedicato, consulenza personalizzata e suggerimenti specifici per il proprio indirizzo di studi. La formazione continua è garantita da video-lezioni on-demand e un follow-up dopo i primi mesi di utilizzo.
HP GenAI Agentic Lab: dai principi alla pratica
Ecosistema on‑premise che unisce workstation ottimizzate per AI, LLM locale in lingua italiana e framework open‑source per creare assistenti agentici. Inclusi percorso formativo docenti e ore di consulenza.
- CPU multicore & GPU con ampia VRAM
- LLM italiano locale
- Framework per agenti (plugin, memoria, RAG)
- Formazione docenti + 25h assistenza/consulenza
🖥️ Layer 1—Hardware: workstation HP dimensionate per inferenza AI.
🧠 Layer 2—LLM: modello locale in italiano, dati sempre in sede.
🐾 Layer 3—Framework: agenti con plugin, memoria e RAG.
🏫 Layer 4—Didattica: use case ed esercizi per classi
Potenza e sicurezza in due configurazioni
Scegliere la scala: Base per pilota ed espansione progressiva o Advanced per carichi intensivi multi‑classe; entrambe con Windows 11 Pro + Linux e 5 anni on‑site.
Tabella sintetica:
| Base – HP Z2 Mini G1a | Advanced – HP Z6 G5a | |
|---|---|---|
| CPU AMD | AMD Ryzen AI MAX+ PRO 395 (16c/32t) | AMD Threadripper Pro 7965WX (24c/48t) |
| RAM | Min. 32 GB | 128 GB |
| Storage | 2,5 TB | 4,5 TB |
| GPU | AMD Radeon 8060S (fino a 96 GB) | AMD Radeon Pro W7900 48 GB |
| Rete | 1×2.5 GbE | 1×1 GbE + 2×10 GbE |
| OS | Windows 11 Pro + Linux | Windows 11 Pro + Linux |
| Garanzia | 5 anni on‑site | 5 anni on‑site |
Software: locale, modulare, didattico
🧠 LLM italiano locale (Vitruvian‑1 Smart)
Accesso perpetuo a un modello in lingua italiana ospitato localmente: comprensione nativa, efficienza energetica e piena aderenza al quadro europeo. Nessun dato degli studenti transita su cloud esterni.
🐾 Framework per agenti (predisposizione per Cheshire Cat)
- Plugin & architettura modulare
- Memoria a lungo termine
- RAG (Retrieval Augmented Generation)
- Interfaccia web user‑friendly
- Compatibile con più LLM, deploy via Docker
Crescita guidata per docenti e istituto
Video‑lezioni on‑demand con esercizi pronti per l’aula e 25 ore con esperti per setup, progettazione di casi d’uso e troubleshooting.
- Ritmi flessibili, linguaggio didattico
- Template operativi e buone pratiche
- Supporto in italiano pensato per i calendari scolastici
Esempi concreti
Scopri come è possibile utilizzare questo laboratorio con esempi di esercizi che si applicano in diversi ambiti:
Progetti in ambito scolastico (Scuola)
Nell’ambito scolastico, chatbot e agenti AI possono supportare studenti e docenti automatizzando le FAQ, aiutando nei compiti e fornendo assistenza personalizzata nello studio. Questi progetti mirano a migliorare l’esperienza educativa quotidiana.
Assistente Progetti di Ricerca – Tipo: chatbot di ricerca e brainstorming.
Un agente AI che aiuta gli studenti a raccogliere informazioni e organizzare idee per progetti, tesine o relazioni. Obiettivo: facilitare lo svolgimento di ricerche complesse, insegnando anche come strutturare un lavoro. Ad esempio, uno studente deve preparare una tesina sul cambiamento climatico: il chatbot può suggerire una possibile scaletta (es. definizione del problema, cause, impatti, soluzioni), indicare fonti attendibili (articoli, siti istituzionali – eventualmente caricati in locale), e rispondere a domande specifiche (“Cosa si intende per effetto serra?”, “Dati sull’aumento medio della temperatura negli ultimi 50 anni?”). Può anche proporre idee originali, come collegamenti interdisciplinari (ad es. letteratura e clima). Tecnologie coinvolte: il bot potrebbe utilizzare tecniche di Retrieval Augmented Generation, cercando in un mini-database offline di documenti scolastici o in contenuti concessi (Wikipedia locale, dispense fornite dai docenti) e poi sintetizzando le informazioni. In questo modo, gli studenti imparano a fare ricerca con il supporto AI, mantenendo però un approccio critico sulle fonti.Tutor Linguistico Virtuale – Tipo: chatbot conversazionale per pratica linguistica.
Un agente con cui gli studenti possono conversare in lingua straniera (inglese, francese, ecc.) per migliorare vocaboli e grammatica. Obiettivo: simulare un dialogo naturale in lingua, correggere errori e proporre nuove espressioni. Può assumere ruoli (es. turista, intervistatore) e adattare la difficoltà al livello dell’utente, offrendo un’esperienza di immersone linguistica personalizzata.Chatbot Segreteria Scolastica – Tipo: assistente virtuale informativo.
Un chatbot che risponde alle FAQ degli studenti e genitori sulla vita scolastica: orario delle lezioni, calendario degli esami, procedure per giustificare assenze, informazioni su progetti e open day, ecc. Obiettivo: offrire un helpdesk attivo 24/7 per la scuola, riducendo il carico di lavoro della segreteria reale. Ad esempio, chiedendo “Quando sono le vacanze di Pasqua?”, il bot fornirà le date precise dal calendario scolastico.Generatore di Quiz ed Esercizi – Tipo: agente generativo di contenuti didattici.
Questo progetto realizza un bot in grado di generare automaticamente quiz, domande ed esercizi su un dato argomento o testo. Obiettivo: aiutare i docenti a preparare verifiche, questionari o attività di esercitazione in pochi secondi. Ad esempio, l’insegnante fornisce il capitolo di un libro o indica un argomento (“Photosynthesis in plants”) e l’AI produce una batteria di 5 domande a scelta multipla e 5 domande aperte, con soluzione aspettata. Il docente ottiene così materiale subito utilizzabile o modificabile. Ciò consente di variare le domande da una classe all’altra o di proporre esercizi personalizzati per studenti con diversi livelli, il tutto con minima fatica. Side benefit: il sistema potrebbe anche generare le soluzioni o spiegazioni per ogni domanda, facilitando la correzione o il feedback agli studenti.Rilevatore di Plagio e AI nei Compiti – Tipo: agente di riconoscimento testuale.
Negli ultimi tempi, con l’uso diffuso di ChatGPT, gli insegnanti si chiedono come distinguere un elaborato originale da uno generato dall’AI. Questo progetto mira a creare un assistente che analizzi un testo scritto dallo studente e segnali indizi di generazione artificiale o plagio. Obiettivo: aiutare i docenti a individuare compiti non autentici, promuovendo un uso etico dell’AI a scuola. Tecniche possibili: l’agente controlla la presenza di caratteristiche tipiche dei testi generati, come linguaggio insolitamente formale e impeccabile ma impersonale, mancanza di errori o di opinioni personali marcate. Inoltre, può confrontare il compito con fonti note (documenti interni, libri di testo digitali, repository di temi di anni precedenti) per vedere se ci sono parti copiate. Se rileva anomalie, avvisa il docente con un punteggio di probabilità o evidenziando le frasi sospette. Nota: uno strumento del genere va usato con cautela – serve più da “segnalatore” che prova definitiva – ma può essere utile per riportare l’attenzione sul valore originale del lavoro studentesco.Mentore di Programmazione – Tipo: assistente coding/debugging virtuale.
Un chatbot specializzato che aiuta gli studenti a imparare a programmare e a risolvere problemi di coding. Obiettivo: offrire un supporto on-demand durante lo sviluppo di codice, simile a un “pair programmer” o un assistente del docente. Ad esempio, uno studente scrive un codice Python e ottiene un errore: può copiare l’errore nel chatbot che, analizzando il traceback o il codice, gli spiega cosa significa e suggerisce dove mettere le mani (“Sembra un IndexError – stai cercando di accedere a un elemento fuori range di una lista, controlla il loop X” oppure “Manca un due punti alla linea Y”). Oppure il bot può spiegare concetti (“Spiegami la differenza tra lista e dizionario in Python”) o proporre esercizi aggiuntivi se uno studente vuole mettersi alla prova. Questo agente sfrutta la conoscenza del LLM in ambito programmazione (sul genere di Codex di OpenAI) per comprendere codice e istruzioni tecniche. Potrebbe eventualmente avere capacità di eseguire in locale piccoli segmenti di codice in sicurezza per testare soluzioni (se gli studenti integrano un interprete controllato). Importante: il mentore dovrebbe incoraggiare il ragionamento e non fornire sempre e subito il codice risolutivo, seguendo un approccio didattico (simile allo “Study Mode” che stimola la riflessione prima della soluzione). Ciò guida gli studenti a imparare dagli errori invece di dipendere passivamente dall’AI. [infodata.i…e24ore.com]Tutor di Laboratorio Scientifico – Tipo: agente conversazionale interattivo.
L’idea è un chatbot che guida gli studenti durante esperimenti o attività di laboratorio, quasi fosse un assistente di laboratorio virtuale. Obiettivo: assicurare che gli studenti seguano le procedure corrette e comprendano il significato di ogni passo. Esempio d’uso: in un esperimento di chimica, lo studente può chiedere “Qual è il prossimo passaggio dopo aver aggiunto il reagente X?” e il bot, conoscendo il protocollo pre-caricato, risponde illustrando la fase successiva e ricordando precauzioni di sicurezza (“Ora mescola lentamente per 2 minuti, fai attenzione ai fumi ed evita di toccare il recipiente perché potrebbe scaldarsi”). Se lo studente è incerto su un risultato (“La soluzione sarebbe dovuta diventare blu?”), il tutor può spiegare cosa aspettarsi e perché (un’occasione per inserire un richiamo teorico: “Sì, dovrebbe diventare blu perché si è formato il complesso di rame… che indica presenza di proteine”). Il bot può anche fare domande allo studente durante il processo (“Che cosa pensi succeda se aggiungiamo più reagente?”) per mantenere alta l’attenzione e stimolare la riflessione. Tecnologicamente, questo agente combina script predefiniti (per le procedure note) con la flessibilità del LLM per rispondere a domande impreviste. In assenza di laboratorio fisico, potrebbe anche simulare virtualmente l’esperimento descrivendo cosa accadrebbe step-by-step come in una pratica mentale dell’attività.Consigliere di Orientamento Scolastico – Tipo: chatbot consulenziale guidato.
Contesto: Orientamento (scelte accademiche e professionali). Questo agente AI supporta gli studenti (soprattutto degli ultimi anni) nel riflettere sul proprio futuro scolastico o lavorativo, offrendo consigli personalizzati su indirizzi di studio, università o carriere possibili. Obiettivo: integrare il lavoro dei docenti orientatori, fornendo a ogni studente un “coach” con cui esplorare i propri interessi e punti di forza. Funzionamento: attraverso un dialogo, l’AI chiede allo studente quali materie gli piacciono, in cosa riesce meglio, quali sono i suoi hobby e aspirazioni. Incrociando queste informazioni con una base dati (ad esempio un elenco di corsi universitari, o di specializzazioni tecniche post-diploma, magari caricata in locale), il chatbot suggerisce alcune opzioni (“Potresti considerare Ingegneria Informatica o corsi professionalizzanti come perito informatico, dato che ami programmare e sei bravo in matematica”). L’agente fornisce informazioni su ogni opzione: durata degli studi, materie chiave, prospettive lavorative, istituti vicini che offrono quel corso. Può anche proporre piccole attività di autovalutazione: per esempio un quiz attitudinale sulle preferenze professionali, e adattare i consigli in base al risultato. Il valore aggiunto è la personalizzazione: l’AI può analizzare molti fattori dello studente (anche il rendimento scolastico se fornito, o la personalità emersa dal dialogo) e individuare percorsi adatti, anche considerando le evoluzioni del mercato del lavoro e competenze future richieste. Ovviamente il chatbot non sostituisce il confronto reale con orientatori e famiglie, ma prepara lo studente con un ventaglio di idee e lo aiuta ad esplorare possibilità che magari non conosceva.Chatbot di Supporto Emotivo per Studenti – Tipo: agente conversazionale empatico.
L’adolescenza è un periodo complesso e spesso gli studenti affrontano ansia, stress, insicurezze legate alla scuola o alla vita personale. Questo progetto propone un chatbot con cui i ragazzi possano sfogarsi e ricevere consigli di base, in modo anonimo e riservato. Obiettivo: offrire uno spazio di ascolto attivo 24/7 per piccoli sfoghi o consigli, e allo stesso tempo indirizzare a figure professionali quando necessario. Il chatbot sarebbe addestrato a riconoscere i temi comuni (ansia per interrogazioni, difficoltà nelle amicizie, problemi di autostima, ecc.) e rispondere con tono comprensivo, frasi di conforto e suggerimenti semplici (es. tecniche di respirazione per calmarsi, oppure consigliare di parlarne con un amico fidato o un insegnante referente). Note importanti:- Limitazioni: Deve essere chiaro che non è uno psicologo, ma un “amico virtuale” per un primo aiuto. Se emergono parole chiave gravi (depressione seria, intenzioni autolesive), il bot può incoraggiare immediatamente a cercare aiuto professionale, fornendo magari i contatti del servizio psicologico scolastico o di emergenza.
- Vantaggi: Molti adolescenti preferiscono inizialmente confidarsi con un AI per non sentirsi giudicati. Una ricerca citata mostra che il 25% dei giovani 12-18 anni ha già usato chatbot per parlare dei propri problemi, trovandoli utili nel 77% dei casi. Un chatbot è sempre disponibile, non richiede appuntamento, e il 45% dei ragazzi dichiara di preferire la chat anonima per temi delicati. Questi dati indicano che uno strumento simile, pur con i suoi limiti, può colmare almeno in parte il vuoto quando uno studente in crisi non sa con chi parlare nell’immediato.
- Integrazione: Il progetto potrebbe essere sviluppato insieme al referente benessere della scuola, per tarare le risposte in linea con le risorse disponibili localmente (sportelli d’ascolto, numeri utili, ecc.). L’AI operando in locale garantisce che le conversazioni restino private e non siano condivise su cloud, un aspetto cruciale per la privacy emotiva di questi giovani utenti.
Assistente di Apprendimento Inclusivo – Tipo: agente adattivo multimodale.
La diversità di bisogni in classe è alta: c’è chi ha disturbi specifici dell’apprendimento, chi non ha piena padronanza dell’italiano, chi ha disabilità sensoriali. Questo progetto mira a creare un agente AI che adatti i materiali e le spiegazioni alle esigenze di ciascuno studente, promuovendo un apprendimento realmente inclusivo. Obiettivo: fornire supporti personalizzati per garantire che tutti possano seguire le lezioni al meglio. Funzionalità possibili:- Semplificazione del Testo: lo studente incolla un testo (es. il PDF di una dispensa o un articolo) e chiede al bot di spiegarglielo in parole semplici. L’AI produce una versione semplificata, con frasi brevi e vocabolario di base, utile per studenti con DSA o anche per chi studia in lingua non madre.
- Modalità Multilingue: per studenti stranieri o genitori non italofoni, il chatbot può tradurre comunicazioni scolastiche (avvisi, circolari) in altre lingue offline, oppure spiegare termini italiani difficili nella lingua madre dello studente. Ad esempio, uno studente appena arrivato dalla Cina può chiedere in cinese chiarimenti su un compito e ricevere spiegazioni in cinese sul contenuto, attingendo a una base di traduzione integrata.
- Supporto Auditivo/Visivo: integrando tool di sintesi vocale, il bot potrebbe leggere ad alta voce un testo (per non vedenti o dislessici) oppure, viceversa, trascrivere in testo comprensibile un audio (lezione registrata) filtrando rumori e parlato poco chiaro, per aiutare chi ha disabilità uditive.
- Adattamento ritmo e stile: l’agente può fornire esempi ed esercizi aggiuntivi se vede che un alunno non ha ancora afferrato un concetto, oppure suggerire strumenti compensativi (mappe concettuali generate automaticamente sulla base di un capitolo, che l’AI può creare in tempo reale). Strumenti come questi riflettono i principi dell’Universal Design for Learning, offrendo molteplici modalità di rappresentazione e coinvolgimento. In breve, il chatbot funge da “facilitatore” che colma il gap tra il materiale didattico standard e le esigenze individuali, assicurando che nessuno resti indietro.
Guida Anti-Bullismo AI – Tipo: assistente informativo e di segnalazione.
Il bullismo (anche nella forma online di cyberbullismo) è un problema purtroppo presente nelle scuole. Questo progetto propone un agente AI che aiuti a prevenire e gestire situazioni di bullismo, sia educando gli studenti sia offrendo un canale sicuro per segnalazioni. Obiettivo: aumentare la consapevolezza e dare voce a chi subisce o osserva atti di bullismo, integrando le iniziative anti-bullismo della scuola. Caratteristiche:- Educazione e Consigli: Il chatbot può rispondere a domande come “Cosa devo fare se vedo un compagno prendere in giro pesantemente un altro?” oppure “Come posso capire se sto subendo bullismo?”. Fornirà consigli basati sul regolamento scolastico e linee guida nazionali, incoraggiando all’assertività, a non ricambiare con violenza, e a cercare aiuto da adulti di riferimento. Può anche spiegare le differenze tra scherzo e bullismo, cosa dice la legge sul cyberbullismo, ecc., in linguaggio adatto ai ragazzi.
- Raccolta Segnalazioni Anonime: Ispirandosi ad app come BattBull sviluppata da studenti italiani, il chatbot potrebbe includere una funzione di segnalazione anonima: lo studente invia un messaggio descrivendo un episodio (es. “Un gruppo su WhatsApp sta diffondendo foto imbarazzanti di Tizio”) e il sistema, garantendo l’anonimato, registra la segnalazione in un database accessibile ai soli referenti (dirigente, referenti antibullismo). In questo modo chi ha paura di esporsi di persona può comunque far arrivare l’informazione a chi di dovere. Ovviamente, per ragioni etiche, tale funzionalità andrebbe implementata in accordo con la scuola, stabilendo processi chiari su chi riceve le segnalazioni e come vengono gestite.
- Supporto immediato: In modalità conversazione, se uno studente vittima cerca aiuto, il bot può fornire conforto (“Mi dispiace per quello che stai passando, non è colpa tua”), ricordare che non è solo e incitarlo a parlare con un adulto di fiducia. Può anche suggerire strategie pratiche (es. bloccare l’account dell’aggressore, salvare le prove dei messaggi senza condividerle in giro, ecc.).
- Privacy: Tutto avviene localmente, quindi i dati delicati non lasciano i server della scuola. Il progetto diventerebbe un tassello della strategia scolastica contro il bullismo, mostrando anche come la tecnologia può essere usata per il bene della comunità scolastica.
Generatore Automatico Orario Scolastico – Tipo: sistema AI di ottimizzazione (orario classi).
La stesura dell’orario delle lezioni per tutte le classi e docenti a inizio anno è un noto incubo logistico per le scuole: è un problema di scheduling complesso con tantissimi vincoli (orari dei docenti, disponibilità aule speciali, ore consecutive da evitare, limitare buchi per i prof, ecc.). Questo progetto ambizioso sfida gli studenti a creare un algoritmo intelligente, guidato dall’AI, per generare un orario settimanale ottimizzato. Obiettivo: automatizzare (in parte) la creazione dell’orario scolastico rispettando quanto più possibile tutti i vincoli, con possibilità di intervento umano guidato. Si potrebbe formulare così: il chatbot chiede all’utente (il vice-preside responsabile orari) i parametri di input, ad esempio:- Numero di classi, materie e ore settimanali per materia per ciascuna classe (es. 4A: 5 matematica, 4 italiano, 3 inglese…).
- Elenco docenti con classi assegnate (es. Prof Rossi insegna matematica a 4A, 4B, 5A, non può fare più di 4 ore al giorno, preferisce non avere la prima ora il lunedì).
- Vincoli: es. laboratorio informatica max 20 posti, quindi la classe con 28 studenti deve essere divisa su due ore separate, ecc.
Chatbot Informativo per Eventi e Club Scolastici – Tipo: assistente informativo (FAQ interattiva).
La vita di una scuola non è fatta solo di lezioni: ci sono gare sportive, recite, club pomeridiani (teatro, debate, coding, volontariato…), open day, ecc. Un chatbot dedicato può fungere da sportello informazioni interno su tutte queste attività. Obiettivo: rendere immediato per studenti e famiglie trovare informazioni e partecipare attivamente alla vita scolastica oltre le classi. Cosa può fare:- Rispondere a domande tipo: “Quando è la prossima assemblea d’istituto?”, “Dove si terrà il concerto di Natale?”, “Come posso iscrivermi al club di robotica?”. Invece di sfogliare circolari o bacheche, si chiede al bot e otteniamo subito la risposta aggiornata. Ad esempio, “La prossima assemblea d’istituto è il 12 gennaio alle 10:00 in aula magna, tema: sostenibilità ambientale a scuola. Ospite: associazione PlasticFree.” oppure “Per unirti al club di robotica, parla con il prof. Neri (laboratorio di informatica, martedì alle 14) oppure compila il modulo disponibile sul sito nella sezione ‘Club studenteschi'”.
- Fornire calendari: Se chiedi “Cosa c’è in programma questo mese?”, il chatbot elenca tutti gli eventi/club meeting previsti nel mese corrente con date e orari.
- Iscrizioni e feedback: potrebbe raccogliere adesioni a eventi (“Vuoi partecipare alla gara di matematica del 5 marzo? Rispondi SÌ e ti segnerò tra i partecipanti.”) oppure feedback dopo un evento (“Hai partecipato al cineforum, ti va di lasciare un commento o suggerimento per il prossimo film?”).
Progetti per la Biblioteca
Le biblioteche possono beneficiare di agenti AI che migliorano l’accesso alle informazioni e ai servizi bibliotecari. Chatbot dedicati possono rispondere alle domande degli utenti in modo efficace e preciso, fornendo informazioni su orari, catalogo e servizi, migliorando la disponibilità del servizio 24/7.
Bibliotecario Virtuale – Tipo: assistente conversazionale informativo.
Un chatbot che funge da bibliotecario virtuale, rispondendo alle domande del pubblico: ad esempio orari di apertura, come fare una tessera bibliotecaria, stato dei prestiti, regole di prestito/reso dei libri. Obiettivo: offrire un punto informazioni immediato ai lettori, riducendo le attese e rendendo i servizi accessibili anche fuori orario di apertura.Consigliere di Lettura – Tipo: agente raccomandazione libri.
Questo progetto implementa un sistema di consiglio librario personalizzato. L’utente descrive i suoi gusti o indica alcuni libri apprezzati, e l’agente AI suggerisce nuovi titoli da leggere. Obiettivo: aiutare gli utenti a scoprire libri affini ai loro interessi, simulando il consiglio di un bibliotecario esperto.Ricerca Catalogo Assistita – Tipo: chatbot di ricerca informazioni.
Un agente che permette di interrogare il catalogo bibliotecario tramite linguaggio naturale, anziché usare l’interfaccia tradizionale. Obiettivo: rendere più intuitiva la ricerca di libri o materiali.Raccontastorie Automatico – Tipo: agente creativo (generativo di testi).
Si tratta di un bot che crea e narra storie brevi su richiesta. Obiettivo: intrattenere ed educare, ad esempio durante attività con bambini in biblioteca o sui canali social della biblioteca.Progetti per i Servizi Sociali
Nei servizi sociali, agenti AI possono facilitare l’accesso dei cittadini alle informazioni e alle risorse di assistenza. I chatbot pubblici possono rispondere rapidamente a domande frequenti, gestire richieste e guidare gli utenti nei processi burocratici di assistenza, liberando tempo agli operatori umani per i casi più complessi.
Sportello Sociale Virtuale – Tipo: chatbot informativo per cittadini.
Un assistente virtuale che funge da sportello informativo online per il comune o l’ASL, rispondendo a domande su servizi al cittadino: come richiedere il reddito di cittadinanza (o altri sussidi), iscriversi all’asilo nido, accesso a servizi per disabili, ecc. Obiettivo: offrire un unico punto di accesso immediato per le richieste comuni, in modo chiaro e aggiornato. Ad esempio, se qualcuno chiede “Come faccio ad ottenere l’esenzione dal ticket sanitario?”, il chatbot elenca criteri e procedura, eventualmente fornendo link a moduli da scaricare. Il tutto senza far perdere tempo in coda agli sportelli fisici.Guida agli Aiuti e Sussidi – Tipo: agente consulente (dialogo guidato).
Questo agente AI fa una sorta di triage dei bisogni: attraverso alcune domande interattive all’utente, individua quali servizi o sussidi sociali potrebbero fare al caso suo. Obiettivo: orientare l’utenza verso l’aiuto corretto. Esempio: un cittadino potrebbe descrivere la propria situazione (“Sono disoccupato con due figli a carico e mio padre anziano non autosufficiente”) e il bot, conoscendo i criteri di vari programmi di assistenza, suggerirà: assegno familiare X, contributo affitto Y, assistenza domiciliare anziani Z, indicando come accedervi. Questo richiede che gli studenti raccolgano in un dataset strutturato i vari programmi di welfare e le loro condizioni, per poi far ragionare l’LLM sulla base di quelle regole.Assistente per Anziani – Tipo: chatbot companion e promemoria.
Un agente pensato per l’utenza anziana o i loro caregiver. Il bot potrebbe avere doppia modalità: conversazione semplice (chiacchierare del più e del meno, raccontare barzellette, ricordare vecchie canzoni o fatti storici per stimolare la memoria) e funzione promemoria (orari delle medicine, appuntamenti medici, attività consigliate). Obiettivo: fornire compagnia e aiutare nella routine quotidiana. Ad esempio, l’assistente potrebbe salutare la mattina con “Buongiorno Mario, ricordati della pillola per la pressione alle 9. Vuoi che ti dica il menu del pranzo alla mensa oggi o preferisci fare due chiacchiere?”. Questo progetto tocca temi di accessibilità (linguaggio molto semplice, magari integrazione vocale) e mostra l’AI come supporto socio-sanitario di base.Orientatore al Lavoro AI – Tipo: chatbot consulenziale.
Un agente che aiuta le persone in cerca di lavoro o formazione. L’utente può indicare il proprio profilo (“Diploma liceo artistico, nessuna esperienza, interessato al graphic design”) e il bot suggerirà possibili passi: ad esempio corsi regionali di grafica, tirocini disponibili, oppure consigli su come migliorare il CV. Obiettivo: fornire consigli personalizzati su corsi professionali, opportunità formative o offerte di lavoro locali. Il chatbot potrebbe attingere a dati pubblici (liste di corsi, annunci di lavoro locali aggiornati manualmente) e alle best practice di orientamento (magazzino di consigli su colloqui, scrittura CV). Automated job matching completo sarebbe complesso, ma anche solo guidare verso risorse esistenti sarebbe utile.Coordinatore di Volontariato – Tipo: assistente organizzativo.
Un chatbot per gestire volontari e iniziative solidali. Il bot può rispondere alle domande dei volontari (es. “Dove si tiene la raccolta alimentare di sabato?”), raccogliere nuove adesioni (“Mi offro come volontario per il doposcuola”), o segnalare carenze (“Servono 2 volontari in più per la mensa dei poveri lunedì”). Può anche inviare promemoria automatici prima degli eventi (“Ricorda: domani hai turno al banco alimentare alle 9:00, presso la sede X”). Obiettivo: semplificare la comunicazione tra organizzatori e volontari in una piccola associazione o gruppo parrocchiale. Questo progetto unisce gestione di un piccolo database (eventi, iscritti, turni) e interazione NL.Progetti per il Commercio Locale
Nel commercio al dettaglio, i chatbot sono strumenti sempre più diffusi per migliorare il servizio clienti. Possono guidare i consumatori nella ricerca di prodotti, rispondere alle domande frequenti e assistere con ordini e prenotazioni, offrendo un’esperienza d’acquisto interattiva e immediata.
Commesso Virtuale (Negozio di Quartiere) – Tipo: chatbot per clienti (FAQ e prodotti).
Un assistente virtuale per un negozio locale (es. cartoleria, abbigliamento, elettronica) che risponde alle domande dei clienti su prodotti e servizi. Obiettivo: fornire informazioni rapide su disponibilità di articoli, prezzi, promozioni, orari del negozio. Ad esempio, un utente può chiedere: “Avete quaderni a righe formato A4 in negozio?” e il bot, consultando un inventario locale, risponde se il prodotto è disponibile e magari quanti pezzi restano. Oppure: “Fate sconti per studenti?” con la risposta pre-configurata. Ciò aiuta i piccoli commercianti a dare risposte 24/7 ai clienti, similmente a come i grandi e-commerce hanno i loro chatbot.Assistente Ristorante (FoodBot) – Tipo: chatbot interattivo per ristorazione.
Un agente AI per un ristorante, pizzeria o bar locale, integrato magari sul sito web o WhatsApp. Obiettivo: gestire richieste comuni dei clienti, come prenotazione di un tavolo, informazioni sul menù, orari e servizi (asporto, allergie). Ad esempio, il cliente può scrivere “Posso prenotare un tavolo per 4 persone stasera alle 20?” e il bot verificare la disponibilità su un calendario (semplice gestione slot) e confermare la prenotazione. Oppure rispondere a “Che opzioni vegane avete in menu?”. Questo progetto tocca integrazione con un database di prenotazioni e con dati testuali (il menu) per fornire risposte pertinenti. In tal modo, migliora il servizio al cliente senza dover chiamare telefonicamente il locale.Personal Shopper di Quartiere – Tipo: agente di raccomandazione/intermediario.
Immaginiamo un chatbot cittadino che aiuta a trovare prodotti o servizi tra vari negozi locali. Obiettivo: indirizzare i cittadini al negozio giusto in base a ciò che cercano, promuovendo le attività locali. Ad esempio, un utente chiede: “Devo fare un regalo di compleanno a un bimbo di 5 anni, idee?” e l’agente elabora alcune opzioni indicando negozi in città (es. “Potresti vedere i giochi educativi da Bottega Bimbi in centro, oppure un libro illustrato da Libri&Favole“). Oppure “Dove trovo scarpe da trekking economiche?” con risposta indicando un negozio sportivo con indirizzo e orari. Per realizzarlo, gli studenti potrebbero creare una piccola base di conoscenza con le categorie di merce dei negozi aderenti, simulando una rete di commercianti cittadini. Il progetto allena sia la gestione dialogica che l’integrazione di dati geografici/commerciali.Bot di Prenotazione Servizi – Tipo: assistente prenotazioni.
Questo agente AI si concentra su attività locali su appuntamento – ad es. un salone di bellezza, un centro estetico, l’officina del meccanico o lo studio dentistico. Obiettivo: permettere ai clienti di prenotare un appuntamento o un servizio via chat in modo semplice. Ad esempio, il bot per un salone di bellezza potrebbe gestire richieste come: “Vorrei fissare una manicure sabato pomeriggio” – controlla gli slot liberi e propone un orario. Oppure risponde a: “Quanto costa un tagliando auto completo?” richiamando listino e info fornite dal meccanico. Gli studenti imparano qui a gestire un calendario (disponibilità orarie) e a interfacciare eventualmente un sistema di scheduling locale. Un ulteriore spunto è inviare promemoria automatici prima dell’appuntamento (“Ricorda: domani alle 15 hai appuntamento dal parrucchiere”). Questo riduce il lavoro di segreteria e migliora la soddisfazione dei clienti.Progetti per il Turismo Locale
Nel settore turistico, assistenti virtuali possono arricchire l’esperienza dei visitatori offrendo informazioni personalizzate su attrazioni, eventi e servizi locali. Un agente AI può fare da guida turistica sempre disponibile, suggerendo itinerari e rispondendo alle curiosità, oppure aiutare in compiti pratici come la traduzione di frasi utili.
Guida Turistica Virtuale – Tipo: chatbot informativo culturale.
Un assistente che fornisce informazioni su luoghi di interesse e patrimonio culturale locale. Obiettivo: aiutare turisti e cittadini a conoscere meglio la loro città. Un utente può chiedere “Dimmi qualcosa sul Duomo di Milano” e il bot risponderà con storia e curiosità architettoniche; oppure “Cosa posso visitare in mezza giornata a Firenze?” e il bot proporrà un itinerario ottimizzato con 2-3 tappe imperdibili. Questo agente può essere addestrato con informazioni da fonti ufficiali (es. siti turistici comunali, Wikipedia locale) magari caricate nella memoria del Cheshire Cat per risposte accurate. Integrando mappe statiche o link, diventa un vero cicerone virtuale disponibile h24.Pianificatore di Itinerario – Tipo: agente pianificatore/dialogico.
Simile alla guida, ma focalizzato nel costruire itinerari personalizzati in base alle preferenze dell’utente. Obiettivo: fungere da tour operator virtuale. Ad esempio, l’utente indica “Ho 3 giorni per visitare Napoli, amo l’arte e il cibo” – il bot allora suggerisce un possibile programma giornaliero (mattina musei, pranzo tipico in trattoria, pomeriggio visita a un quartiere storico, ecc.), tenendo conto degli orari di apertura e distanze. Può fare domande di rifinitura (“Preferisci musei d’arte o di storia?”) per adattare meglio il piano. Gli studenti qui combinano conoscenze su API geografiche (calcolo percorsi, distanze) e logiche decisionali. Il modello AI orchestrerà i vari vincoli, mostrando la potenza di planning + AI conversazionale.InfoPoint Multilingue – Tipo: chatbot traduttore/guida pratica.
Un agente pensato per città turistiche con molti visitatori stranieri. Obiettivo: fornire un punto informazioni digitale capace di interagire in più lingue per rispondere a domande pratiche: trasporti, servizi, emergenze. Ad esempio, un turista inglese chiede in chat “Where can I buy a bus ticket in Rome?” e il bot risponde in inglese con le opzioni (edicola, app ATAC, etc.). Se poi un turista francese domanda “Pouvez-vous me recommander un bon restaurant de cuisine locale ?”, l’agente fornisce un consiglio in francese. Il focus è sia sull’integrazione di un servizio di traduzione (se il modello locale non è multilingua abbastanza, si può usare un dizionario offline o traduzioni predefinite per frasi comuni) sia sul dataset di FAQ cittadine (in più lingue). Un plus: il bot potrebbe tradurre frasi utili richieste dall’utente, es: “Come si dice ‘Vorrei due biglietti’ in italiano?” – rispondendo con la traduzione corretta e magari la pronuncia.Bot Eventi Locali – Tipo: assistente eventi e intrattenimento.
Un chatbot che informa su eventi e manifestazioni locali (sagre, concerti, mercatini, partite, spettacoli). Obiettivo: far conoscere ai cittadini e ai turisti cosa c’è da fare in zona in un dato periodo. L’utente può chiedere “Cosa succede in città questo weekend?” e l’agente elenca gli eventi in calendario (es. “Sabato sera concerto in piazza, domenica mercato dell’antiquariato…”). Oppure domande specifiche: “Ci sono visite guidate gratuite oggi?”. Per implementarlo, gli studenti possono aggregare dati da calendari comunali o siti come Pro Loco (anche manualmente per il progetto) e far sì che il bot filtri per data e categoria. Possono anche impostare notifiche push su richiesta (es. il bot invia un messaggio il giorno prima di un evento a chi ne ha fatto richiesta). Questo esercizio tocca la gestione di database di eventi, filtri e trigger temporali, oltre al dialogo naturale.Progetti per gli Impianti Sportivi
Nei centri sportivi e nel contesto sportivo locale, agenti AI possono semplificare la gestione e coinvolgere la comunità. Possono automatizzare la prenotazione di strutture, fornire informazioni su orari e attività e persino offrire consigli sportivi, migliorando l’accesso allo sport per tutti.
Assistente Centro Sportivo – Tipo: chatbot informativo.
Un agente che risponde alle domande su orari, corsi e tariffe di un centro sportivo. Obiettivo: offrire agli utenti un canale rapido per ottenere informazioni logistiche. Ad esempio: “Quando c’è acquagym per adulti?” oppure “Quanto costa l’abbonamento mensile in palestra?”. Il bot, basato sui dati forniti dal centro, risponde con gli orari dei corsi o il listino prezzi corrente. Può anche spiegare regolamenti (es. certificato medico obbligatorio?) e indirizzare a moduli di iscrizione online. In pratica sostituisce in parte le chiamate al centralino, migliorando la comunicazione con i cittadini.Bot Prenotazione Campi – Tipo: assistente transazionale.
Molti campi da calcetto, tennis o palestre di quartiere richiedono prenotazione. Questo agente permette agli utenti di prenotare un campo o iscriversi a una sessione via chat. Obiettivo: semplificare e digitalizzare la prenotazione di spazi sportivi. L’utente indica ciò che vuole (“Vorrei prenotare il campo da tennis numero 2, domani alle 18”) e il bot verifica la disponibilità in un calendario interno, quindi conferma la prenotazione registrandola. Se occupato, propone orari alternativi. Può gestire anche liste di attesa o cancellazioni (“Devo disdire la prenotazione del campo da calcetto di stasera”). Un progetto del genere permette agli studenti di lavorare con algoritmi di booking e prevenire conflitti di orario, oltre a inviare magari email/WhatsApp di conferma automatica. Questo migliora l’accessibilità degli impianti, evitando telefonate o code.Coach Virtuale Fitness – Tipo: chatbot consulente/allenatore.
Un agente AI che fornisce consigli di allenamento personalizzati e motivazione. Obiettivo: aiutare gli utenti a mantenere uno stile di vita attivo, offrendo schede di esercizi o suggerendo routine in base agli obiettivi. Ad esempio, un utente dice “Voglio allenarmi a casa 3 volte a settimana per dimagrire” – il bot potrebbe proporre un programma settimanale con esercizi a corpo libero, aumentando gradualmente l’intensità. Oppure: “Ho 15 minuti al giorno, che esercizi posso fare in ufficio?”. Il bot attinge da un archivio di esercizi e consigli fitness validati (inseriti dagli studenti con l’aiuto magari di un professore di educazione fisica), e costruisce risposte motivate e sicure. Può anche chiedere feedback (“L’allenamento di ieri è stato troppo intenso?”) per adattare il successivo. Così gli studenti imparano a gestire dialoghi adattativi e a integrare conoscenze strutturate (esercizi con requisiti muscolari, etc.) con la generazione naturale di incoraggiamento.News e Risultati Sportivi Locali – Tipo: chatbot informativo.
Un agent che tiene aggiornati sui risultati delle partite locali e sulle notizie sportive del territorio. Obiettivo: coinvolgere la comunità sportiva locale, specialmente per dilettanti e giovanili. Un utente potrebbe chiedere “Chi ha vinto la partita di basket U18 ieri?” e il bot risponde con il punteggio e magari i marcatori se dati disponibili. Oppure “Quando è la prossima gara podistica in città?”. Questo richiede alimentare il sistema con i risultati e calendari (che potrebbero essere inseriti manualmente settimanalmente dagli studenti o presi da siti se accessibili in locale). Il chatbot potrebbe anche inviare notifiche: ad esempio, ogni domenica sera pubblicare automaticamente i risultati di calcio dilettanti. Per gli studenti, è un progetto di web scraping/local data entry + sintesi automatica: imparano a raccogliere dati (in modo etico e senza superare i limiti di privacy) e a farli comunicare dal bot con frasi naturali.Vantaggi concreti per scuola, docenti e studenti
Prestazioni costanti
Latenza prevedibile anche con classi multiple, indipendente dalla congestione Internet.
Controllo totale sui dati
Custodia diretta, policy trasparenti, dati nel perimetro dell’istituto.
Forte attenzione alla privacy
Privacy by design, nessun addestramento di terzi sui dati degli studenti.
Autonomia operativa
Aggiorni quando decidi tu, zero lock‑in su piattaforme proprietarie.
Costi prevedibili
CAPEX chiaro, OPEX sotto controllo su orizzonte 5–7 anni.
Conformità ai regolamenti
DPIA, log, trasparenza e auditability integrati nel processo.
FAQ
I dati degli studenti lasciano mai l’istituto?
>> No: elaborazione e storage sono on‑premise su workstation dedicate.Come gestiamo la conformità GDPR/AI Act?
>> Il Lab include documentazione e pratiche per DPIA, tracciabilità e supervisione umana.Possiamo iniziare con un pilota?
>> Sì: architettura scalabile dal progetto su poche classi all’estensione d’istituto.Siamo vincolati a un fornitore?
>> No: software open e compatibile con diversi LLM; nessun lock‑in.Brochure del laboratorio HP GenAI Agentic Lab
Questo documento descrive nel dettaglio la struttura del laboratorio e ne delinea gli obiettivi e i vantaggi.
Per qualunque richiesta di informazione o consulenza:
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