Docente di Generative AI

Se hai passato del tempo a generare immagini, video, audio e testi con l’AI – non per curiosità di una sera, ma dentro progetti veri, con un brief, una deadline e un risultato da difendere davanti a qualcuno – e ti è piaciuto spiegare agli altri come ci sei arrivato, allora sai già di cosa stiamo parlando.

Se desidera saperne di più su questa opportunità o sta pensando di candidarsi, la preghiamo di leggere le seguenti informazioni.

Questa non è una docenza accademica fatta di slide sull’architettura dei modelli generativi. Insegnerai a produrre risultati con la generative AI, come ad esempio una campagna visual, uno spot, un podcast, un’identità di marca, un set di asset per un cliente, e a farlo con un metodo che regga anche quando il tool cambia.

Davanti a te avrai professionisti del campo: marketer, designer, copywriter, videomaker, founder, professionisti che devono portare risultati in azienda lunedì mattina. Non vogliono sapere cosa si può fare in teoria, vogliono vedersi fare e capire come replicarlo.

Ci aspettiamo anche che ogni “settimana” trovi un modo per far evolvere il materiale. In quest’area il panorama si muove in fretta: un workflow di sei mesi fa spesso è già da riscrivere. Quello che costruirai non servirà solo alla tua aula, perché diventerà patrimonio del corpo docenti e dei percorsi Data Masters.

COSA FARAI (all’inizio)

Entrerai in percorsi già attivi, con studenti, calendario e piattaforma. Il tuo primo obiettivo è capire chi hai in aula (da dove partono, cosa devono portare a casa, dove si bloccano) e costruire lezioni che lascino un metodo, non una lista di tool.

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• Terrai lezioni live su moduli di Generative AI applicata alla produzione di contenuti: immagini, video, audio e voce, copywriting, design.
  
• Progetterai esercitazioni e project work a partire da brief realistici, quelli che gli studenti si ritroveranno davvero sulla scrivania.
  
• Mostrerai workflow completi end-to-end, dall’idea all’asset finito, inclusi editing, iterazione e controllo qualità. La parte che nessun tutorial su YouTube fa vedere fino in fondo.
  
• Terrai aggiornati i tuoi materiali quando escono modelli e strumenti nuovi, distinguendo quello che cambia davvero il lavoro da quello che è solo rumore.
  
• Risponderai alle domande degli studenti sui canali dedicati e darai feedback sui loro elaborati.
  

Non erediti un modulo blindato da leggere. Erediti uno spazio in cui costruire, e tu sei l’owner del tuo contenuto.

Cerchiamo una persona curiosa e propositiva, con un’attitudine che possa permetterti ad esempio di:

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• Proporre nuovi moduli o interi percorsi su aree che oggi non copriamo.
  
• Portare in aula use case presi dal tuo lavoro reale, con numeri, vincoli e compromessi veri.
  
• Contribuire a contenuti per la formazione aziendale B2B, dove i casi d’uso creativi sono sempre più richiesti.
  
• Tenere webinar, masterclass e contenuti divulgativi per il pubblico Data Masters.
  
• Testare nuovi strumenti e valutarne l’impatto didattico prima di proporne l’adozione nei percorsi.
  
• Individuare i punti in cui gli studenti si bloccano sistematicamente e trasformarli in miglioramenti del materiale.
  

Entrare in una startup EdTech significa che il tuo percorso lo costruiamo insieme. Nei primi mesi emergerà naturalmente dove sei più forte, e da lì decidiamo insieme dove andare.

Se scopri che la parte che ti entusiasma è la progettazione didattica, il percorso naturale è verso un ruolo di riferimento sull’area Generative AI creativa: struttura dei percorsi, scelta dei topic, coordinamento con gli altri docenti.

Se invece ti accorgi che ti accende di più il contatto con le aziende, c’è la strada della delivery B2B e della consulenza, dove si lavora con team interni che devono integrare la generative AI nei processi di marketing, comunicazione e produzione contenuti.

Non ti diciamo oggi dove finirai. Ti diciamo che non rimarrai fermo.

Ti riconosci in queste cose:

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• Hai già “messo le mani in pasta” e hai realizzato progetti veri con l’AI generativa, pubblicati, commissionati o usati da qualcuno. Non ci interessa tanto quale strumento hai usato, quanto il problema che hai risolto, la soluzione che hai costruito e il risultato che hai ottenuto.
  
• Non ti sei fermato al prompt. Conosci i workflow: controllo dello stile, coerenza tra asset, iterazione, editing e post-produzione, integrazione tra strumenti diversi. Sai perché una cosa viene bene e sai rifarla.
  
• Sai spiegare. Hai esperienza di docenza, mentoring, talk o contenuti formativi, oppure non hai mai insegnato in aula ma quando racconti come lavori le persone capiscono e riescono a rifarlo.
  
• Distingui quello che funziona da quello che fa solo effe