Dai dati alle decisioni: l’esperienza di Alisa Tarada
Agosto 12, 2026Intelligenza artificiale, data management e business analytics stanno cambiando il modo in cui le imprese interpretano le informazioni, valutano i rischi e prendono decisioni. Per i professionisti, comprendere questi strumenti significa non soltanto acquisire nuove competenze tecniche, ma anche sviluppare un linguaggio comune con chi progetta e implementa soluzioni basate sui dati.
È questa una delle ragioni che hanno portato Alisa Tarada, Risk Manager in UniCredit, a scegliere l’Executive Master in Data Management and Business Analytics di Bologna Business School.
Alla base della sua decisione c’era la consapevolezza che l’intelligenza artificiale stia trasformando profondamente tutti i settori dell’economia e rappresenti una delle competenze più rilevanti per il futuro professionale.
«Ho ritenuto che fosse il momento giusto per approfondire le mie conoscenze e sviluppare competenze concrete in questo ambito», racconta Alisa.
Prima di iniziare il percorso, si aspettava di costruire una preparazione solida nelle tecnologie di data management, business analytics e intelligenza artificiale, attraverso un equilibrio tra teoria e applicazioni pratiche.
L’obiettivo era anche comprendere meglio come utilizzare dati e strumenti di AI per supportare le decisioni aziendali e contribuire allo sviluppo di soluzioni innovative nei contesti professionali.
Comprendere l’AI per collaborare con i team tecnici
Nel suo ruolo di Risk Manager, Alisa considera particolarmente utile aver acquisito una conoscenza generale dei principi dell’intelligenza artificiale.
Questa preparazione consente di partecipare con maggiore consapevolezza ai progetti dedicati allo sviluppo di sistemi AI e di dialogare in modo più efficace con figure professionali dotate di competenze tecniche specialistiche.
«È importante acquisire competenze di base in Python e comprendere i principi fondamentali delle reti neurali e del machine learning», spiega.
Non si tratta necessariamente di diventare specialisti della programmazione o della ricerca, ma di costruire una base sufficientemente solida per comprendere il funzionamento delle applicazioni, valutarne le possibilità e contribuire al loro sviluppo.
La capacità di collaborare con i team tecnici, anche senza essere esperti di ricerca nel settore, rappresenta uno degli aspetti più concreti del percorso.
In un contesto segnato dalla rapida evoluzione dei large language model, questa preparazione comprende anche la conoscenza dei concetti alla base di modelli come GPT e Gemini.
Secondo Alisa, è utile comprenderne il funzionamento, i principali casi d’uso e i limiti. Un passaggio necessario per evitare una lettura superficiale della tecnologia e riconoscere in quali situazioni possa offrire un contributo reale.
Una base per orientarsi nel mondo dei dati
Guardando alla propria esperienza, Alisa consiglierebbe l’Executive Master a chi desidera acquisire una base strutturata nel data management, nella business analytics e nell’intelligenza artificiale.
Allo stesso tempo, sottolinea l’importanza di iniziare il percorso con aspettative realistiche.
«In un solo anno non si diventa programmatori o data scientist, ma il Master offre un’ottima opportunità per iniziare un percorso professionale nel mondo dei dati, anche senza una preparazione tecnica approfondita».
Il valore del programma risiede quindi nella possibilità di avvicinarsi a queste discipline attraverso un percorso progressivo, costruendo conoscenze e strumenti utili anche per chi proviene da funzioni aziendali non strettamente tecnologiche.
Questa impostazione riflette il ruolo sempre più trasversale dei dati all’interno delle organizzazioni. Saperli interpretare, comprendere i modelli che li elaborano e valutarne l’applicazione non è più una competenza riservata a data scientist o sviluppatori.
È una capacità che coinvolge manager, professionisti e decision maker in ambiti diversi, dalla finanza al marketing, dalle operations alla gestione del rischio.
Conciliare studio e attività professionale
Per Alisa, un altro elemento rilevante è l’organizzazione del percorso, pensata per chi continua a lavorare durante il Master.
«Ritengo che sia una scelta particolarmente adatta per chi lavora, grazie all’organizzazione delle lezioni in orario serale, che permette di conciliare studio e attività professionale».
La flessibilità non elimina però l’impegno richiesto. Alcuni corsi possono essere complessi e richiedono tempo, continuità ed energie.
Per questo, il consiglio di Alisa è di affrontare il percorso con determinazione, consapevoli che la qualità dell’esperienza dipende anche dalla disponibilità a mettersi alla prova.
«Alcuni corsi possono essere impegnativi, ma l’investimento viene ripagato dalle competenze acquisite e dalle nuove opportunità professionali che il Master può offrire».
Trasformare la conoscenza in capacità decisionale
L’esperienza di Alisa mostra come un percorso dedicato ai dati e all’intelligenza artificiale possa generare valore anche al di fuori dei ruoli puramente tecnici.
Conoscere i principi del machine learning, delle reti neurali e dei modelli linguistici significa poter partecipare alle conversazioni che accompagnano lo sviluppo di nuovi sistemi, valutarne con maggiore consapevolezza opportunità e limiti e contribuire alle decisioni aziendali.
In questa prospettiva, l’approccio interdisciplinare mette in relazione tecnologia, management ed esperienza professionale, aiutando i partecipanti a leggere la trasformazione digitale da punti di vista complementari.
Il percorso di Alisa evidenzia anche un elemento essenziale: la formazione non conclude un processo di apprendimento, ma ne costituisce l’inizio. Fornisce basi, strumenti e riferimenti per orientarsi in un ambito in continua evoluzione e per continuare a sviluppare competenze nel tempo.
Per chi lavora con dati, decisioni e rischio, comprendere l’intelligenza artificiale significa soprattutto acquisire una nuova capacità di lettura: sapere quali domande porre, quali limiti considerare e come trasformare la conoscenza tecnologica in un contributo concreto per l’impresa.
