{"id":34716,"date":"2025-12-03T12:10:46","date_gmt":"2025-12-03T11:10:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=34716"},"modified":"2025-12-03T12:13:01","modified_gmt":"2025-12-03T11:13:01","slug":"lintelligenza-artificiale-generativa-e-la-nascita-delle-competenze-del-futuro-un-hackathon-con-ibm-unisa-e-codemotion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/dev-life-it\/eventi\/lintelligenza-artificiale-generativa-e-la-nascita-delle-competenze-del-futuro-un-hackathon-con-ibm-unisa-e-codemotion\/","title":{"rendered":"L\u2019Intelligenza artificiale generativa e la nascita delle competenze del futuro: Un Hackathon con IBM, UniSa e Codemotion"},"content":{"rendered":"\n

La trasformazione digitale<\/strong> impone oggi una sinergia indispensabile e sempre pi\u00f9 stretta tra il mondo accademico e quello imprenditoriale. \u00c8 precisamente in questo dialogo vitale che germogliano nuove competenze, si verifica un’accelerazione della ricerca applicata e si plasmano i professionisti capaci di affrontare le sfide di domani.<\/p>\n\n\n\n

Con questo obiettivo, l\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Salerno (UniSa), in partnership con IBM SkillsBuild<\/strong> e con la collaborazione di Codemotion<\/strong>, ha promosso un Hackathon<\/strong> focalizzato sul futuro delle competenze e sull’Intelligenza Artificiale Generativa <\/strong>. L’iniziativa, un lavoro di squadra e il risultato di una collaborazione strutturata, ha generato un impatto significativo sugli studenti, sul sistema educativo e sulle aziende interessate a investire nei talenti emergenti.<\/p>\n\n\n\n

Un percorso dedicato alla GenAI<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

L’Hackathon, svoltosi nel mese di novembre, ha rappresentato il culmine di un percorso formativo dedicato interamente alla GenAI. Gli studenti e le studentesse di UniSa, provenienti da diversi corsi di studio, hanno avuto l\u2019opportunit\u00e0 di immergersi in questo campo attraverso due workshop specifici su LLM (Large Language Models)<\/strong> e AI Agents<\/strong>, oltre a un webinar sui RAG (Retrieval-Augmented Generation)<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Il percorso ha visto la partecipazione di oltre 70 studenti<\/strong>, con 15 finalisti<\/strong> impegnati nella sfida. L’obiettivo centrale era lo sviluppo di agenti AI<\/strong> volti a migliorare la vita universitaria<\/strong>, sfruttando tecnologie all’avanguardia come watsonxOrchestrate, Python e watsonx.ai. Le idee presentate hanno subito dimostrato quanto rapidamente stiano crescendo la maturit\u00e0, la visione e le competenze degli studenti sui temi dell\u2019AI.<\/p>\n\n\n\n

L’Ateneo ha sottolineato come la connessione tra universit\u00e0 e aziende sia fondamentale per creare le competenze del futuro. A testimonianza dell’importanza dell’evento, sono intervenuti per IBM Italia Alessandra Santacroce<\/strong> (Direttore Relazioni istituzionali) e Marina Bastianelli<\/strong> (Academy Manager for Italy Market), mentre per l\u2019Ateneo hanno partecipato il Magnifico Rettore Virgilio D’Antonio<\/strong>, il Delegato del Rettore per ICT e Transizione digitale Mario Vento<\/strong>, e il Delegato del Rettore alla Terza Missione ORLANDO TROISI<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

La creativit\u00e0 e l’innovazione: Analisi dei progetti finalisti<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

I 16 progetti individuati hanno spaziato su diverse aree critiche della vita universitaria, dalla gestione didattica alla burocrazia, fino al benessere psicologico. Ogni proposta ha evidenziato la capacit\u00e0 degli studenti di toccare problemi reali e proporre soluzioni concrete basate sull’Intelligenza Artificiale.<\/p>\n\n\n\n

1. Supporto didattico e gestione del materiale<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Vincenzo Pietrorusso <\/strong> si \u00e8 concentrato sulla gestione del materiale fornito dai professori, un’esigenza sentita per gli studenti. Il suo agente era concepito per verificare se tutti i documenti su Moodle o piattaforme e-learning fossero stati scaricati, controllare la sincronizzazione con Drive e identificare il materiale mancante o le percentuali di download. Per la demo, il collegamento a Drive e i dati di base sono stati simulati con una “base knowledge”. L\u2019obiettivo evolutivo del progetto \u00e8 l’implementazione dello scrapping<\/em> completo da Moodle. L’agente interagisce in linguaggio naturale<\/strong> e pu\u00f2 riassumere i contenuti, fare collegamenti tra concetti o rispondere a domande specifiche. Sebbene implementato come sistema monoagent<\/em>, future implementazioni potrebbero includere pi\u00f9 agenti per la ricerca su internet o la creazione di quiz di valutazione. \u00c8 stato notato che l\u2019agente potrebbe essere esteso anche ai docenti per valutare la coerenza dei programmi o identificare ripetizioni, semplicemente aggiungendo i contenuti di tutti i corsi alla base di conoscenza.<\/p>\n\n\n\n

Mattia Maucioni <\/strong> ha presentato un “CS Companion agent”, un compagno di corso virtuale per l’aiuto nello studio e nello svolgimento dei compiti. L\u2019approccio di Mattia \u00e8 stato basato sul codice<\/strong> e non sulla piattaforma, interfacciandosi a Watson AI per utilizzare il modello Lama. Il sistema usa lo scraping<\/em> periodico dell’e-learning per acquisire risorse didattiche e assignment<\/em>, salvando il tutto in un database MongoDB<\/strong>. L’interfaccia \u00e8 stata creata tramite Fast API<\/strong>. L’agente \u00e8 orchestrato usando Crew<\/strong>, suddividendosi in quattro agenti: un router<\/em> e tre agenti specializzati (per gli assignment<\/em>, le risorse didattiche e la gestione dei PDF). Questa architettura permette all’agente di rispondere a domande, riassumere lezioni o aiutare nella realizzazione degli assignment<\/em> senza che lo studente debba inviare manualmente il materiale.<\/p>\n\n\n\n

Achille Ercole <\/strong> ha ideato Edulop<\/strong>, una piattaforma concepita per integrarsi nelle piattaforme e-learning esistenti, con l’obiettivo di migliorare la qualit\u00e0 dell’insegnamento. L’agente si concentra sul flow<\/em> di correzione e assessment<\/em>. Partendo dai materiali caricati dai professori, l’AI genera quiz<\/strong>. Processando i risultati degli studenti, Edulop produce un report<\/strong> per il docente, indicando gli argomenti che necessitano di maggiore attenzione o di essere rivisti. L’implementazione attuale si \u00e8 focalizzata sulla generazione di domande e risposte in formato JSON<\/strong> basate su una base di conoscenza PDF, creando un workflow<\/em> piuttosto che un chatbot<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

2. Orientamento e carriera professionale<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Manuel Cieri <\/strong> ha sviluppato un UniSa Advisor<\/strong> o Career Advisor<\/strong> per affrontare il problema del disallineamento tra domanda e offerta lavorativa per gli studenti. L’agente mette a disposizione informazioni su tirocini e offerte di lavoro, aiutando anche a preparare lettere di presentazione e ad adattare il curriculum vitae in base alle esigenze specifiche. Il sistema \u00e8 istruito per raccogliere informazioni preliminari sull’utente (interessi e capacit\u00e0) prima di suggerire il tirocinio pi\u00f9 idoneo. Il vantaggio principale \u00e8 l’abbassamento della barriera per l’ingresso nel mondo del lavoro. Il prossimo passo evolutivo fondamentale consiste nel connettersi a dati reali, come le piattaforme aziendali affiliate all’universit\u00e0, LinkedIn o repository GitHub, per poter adattare i diversi tipi di curriculum alle varie offerte.<\/p>\n\n\n\n

3. Logistica, organizzazione e vita del campus<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Antonio Martino e Davide Iannone <\/strong>hanno creato un optimizer della vita universitaria<\/strong>. L’agente risponde al problema dei “gap” (spacchi) di tempo tra le lezioni (a volte solo un’ora), tempo insufficiente per decidere come sfruttare al meglio la pausa. L’agente suggerisce attivit\u00e0 come seminari disponibili o lezioni interessanti (fungendo da learning agent<\/em> che comprende i trend<\/em> dell’utente). Alternativamente, pu\u00f2 prenotare un posto disponibile in biblioteca. Hanno implementato una base di conoscenza e connessioni con Open API<\/strong>. Una futura evoluzione include la creazione di una bacheca smart digitale<\/strong> per eventi esterni, notificando e persino iscrivendo lo studente in base al suo percorso di studio.<\/p>\n\n\n\n

Emanuel Scotto Di Minico <\/strong> ha affrontato un problema logistico critico in un campus grande: la navigazione interna<\/strong>. Il suo agente fornisce indicazioni passo passo<\/strong> per raggiungere una destinazione specifica (come un’aula), partendo dalla posizione iniziale dell’utente. Cruciale \u00e8 la capacit\u00e0 dell’agente di gestire la navigazione tra i vari piani<\/strong> dell’edificio. Il meccanismo si basa su CSP (Constraint Satisfaction Problems)<\/strong> che definiscono le stanze adiacenti per ogni piano. Questa idea \u00e8 stata accolta con grande entusiasmo dai giudici, che hanno suggerito l’aggiunta della stima del tempo di arrivo e la considerazione della variante per studenti con disabilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Angelo Infante <\/strong> ha sviluppato un agente che, oltre a supportare lo studio relativo agli esami, mirava a fare ricerche sul web<\/strong> per aumentare la conoscenza dello studente. La sfida principale che i giudici hanno sollevato riguardava l\u2019affidabilit\u00e0 delle fonti internet. Angelo ha risposto che si potrebbe dare come input<\/em> all’agente di selezionare solo siti certificati<\/strong> o relativi all’universit\u00e0, evitando lo scraping<\/em> indiscriminato.<\/p>\n\n\n\n

4. Burocrazia e gestione amministrativa<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Domenico Amorelli <\/strong> ha creato un agente per ottimizzare e facilitare l’esperienza burocratica, con l\u2019obiettivo di sostituire il concetto di segreteria e ridurre i passaggi necessari. Si \u00e8 concentrato su tre ambiti: pagamento delle tasse<\/strong> (calcolo della rata precisa in base alla fascia di reddito e allo stato dello studente), gestione dei tirocini<\/strong> (contattare il docente, aggiornare le ore) e registrazione del voto<\/strong>. Il prototipo \u00e8 in grado di calcolare la data in maniera precisa e, grazie a un tool<\/em>, mandare notifiche su Teams<\/strong> per ricordare scadenze di pagamento o accettazione del voto.<\/p>\n\n\n\n

Gennaro D’Ambrosio <\/strong> ha affrontato la difficolt\u00e0 nell’accesso alle pratiche burocratiche<\/strong> a causa dei lunghi e complessi PDF ufficiali (immatricolazioni, borse di studio, calendari). Il suo agente \u00e8 progettato per semplificare queste procedure. La business knowledge base<\/em> \u00e8 costruita dai documenti ufficiali dell’Ateneo, e l\u2019agente estrae le informazioni per fornire una guida step-by-step<\/em><\/strong> intuitiva. Data la natura deterministica delle procedure, il rischio di allucinazioni \u00e8 considerato meno grave. Gennaro ha confermato che l’agente potrebbe potenzialmente gestire anche regolamenti di differenti anni di immatricolazione<\/strong>, purch\u00e9 i PDF relativi a tutte le annate siano presenti nella base di conoscenza.<\/p>\n\n\n\n

Nicola e Francesco Moscufo <\/strong>, con la loro piattaforma Unisai<\/strong>, hanno incluso anche la gestione amministrativa<\/strong>. Il sistema permette di visualizzare la panoramica della carriera universitaria, sapere quando e come pagare le tasse e accedere all\u2019orientamento. Hanno dovuto creare uno script<\/em> per scripare i dati e costruire un database vettoriale<\/strong>, integrato poi con $\\text{Watson}$. In futuro, un agente dedicato potrebbe fornire link alle mappe per raggiungere i luoghi fisici.<\/p>\n\n\n\n

5. Ricerca e supporto ai docenti<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Ciro Cutolo <\/strong> ha creato l\u2019agente RED<\/strong> (Research and Development), un assistente dedicato ai ricercatori e agli engineer<\/em>. RED mira a semplificare processi tediosi come l’analisi dello stato dell\u2019arte<\/strong> e la ricerca di dataset open access<\/em><\/strong> (ad esempio, su Kaggle). L’agente risponde con descrizioni dettagliate di modelli e performance. Per garantire l\u2019affidabilit\u00e0, la ricerca \u00e8 mediata da policy<\/em> che indirizzano l\u2019agente verso articoli proposti da riviste autorevoli, classificate tramite i quantili SJR<\/strong>. Ciro ha affrontato il problema delle allucinazioni limitando strettamente il modello sul task<\/em> e definendo prompt<\/em> precisi, pur riconoscendo che l\u2019alta esperienza degli utenti (ricercatori) li rende capaci di discernere l\u2019attendibilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Ren\u00e9 Vlachos Tsaousis <\/strong> ha pensato all\u2019Academic email agent<\/strong>, mirato a supportare attivamente i docenti nel rispondere alle numerose richieste degli studenti. L’agente effettua una scrematura delle email<\/strong>, raggruppandole per argomento e, in modo innovativo, fornendo una valutazione del sentimento<\/strong> (urgente, ansioso, aggressivo, pretensivo) per stabilire la priorit\u00e0 di risposta. Fornisce anche un messaggio preimpostato, che il docente deve comunque confermare. Il sistema si interfaccia con un database contenente slide e materiale didattico del docente specifico, garantendo risposte immediate e pertinenti. Pu\u00f2 anche reindirizzare le domande di non competenza alla segreteria. L’idea del sentiment<\/em> analysis \u00e8 stata riconosciuta come un potenziale tool<\/em> di grande utilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

6. Benessere e sessioni d\u2019esame<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Federica De Maio <\/strong> ha sviluppato un agente per aiutare gli studenti a gestire la propria sessione d\u2019esame<\/strong>. L’agente accede alle date e al contenuto degli esami (come difficolt\u00e0 e carico applicativo presenti sul sito UniSa). Pu\u00f2 combinare gli esami in base alle date e riassumere il contenuto dei corsi. L’idea futura \u00e8 di integrare un sistema di votazione\/rating<\/strong> da parte degli studenti che hanno gi\u00e0 sostenuto l’esame, per valutare il carico di studio effettivo e fornire un’informazione utile sulla preparazione necessaria.<\/p>\n\n\n\n

Luigi Giacchetti <\/strong> ha presentato Anisi<\/strong> (Universit\u00e0 + AI), focalizzato sul potenziamento dello sportello psicologico<\/strong> universitario. L’agente \u00e8 pensato per interagire via chat (tramite Watson X), conducendo una sentiment analysis<\/em> giornaliera sull’andamento emotivo dello studente (ad esempio, dopo un esame). Luigi ha precisato che l’agente non deve sostituire lo psicologo, ma fungere da supporto, rispondendo in maniera calma. Il modello \u00e8 stato istruito con un prompt<\/em> che ne definisce il comportamento. L’idea ha toccato una tematica molto delicata e di grande impatto sociale, guadagnandosi la menzione di “vincitore morale”.<\/p>\n\n\n\n

Il valore della collaborazione e la visione del futuro<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

L’Hackathon non \u00e8 stato solo un momento di competizione, ma una chiara dimostrazione di come la collaborazione tra Universit\u00e0 e Impresa generi valore tangibile.<\/p>\n\n\n\n

Marina Bastianelli<\/strong> di IBM ha espresso un ringraziamento all’Universit\u00e0 di Salerno per aver ospitato l’iniziativa, lodando l’attenzione e la partecipazione dimostrate dagli studenti. Ha enfatizzato un aspetto cruciale per il mercato del lavoro: l’importanza della comunicazione<\/strong> e della capacit\u00e0 di presentare idee e competenze in tempi ristretti, definendo l’Hackathon come un “banco di prova”. Marina Bastianelli ha concluso con l\u2019auspicio che, grazie al successo ottenuto, la partnership possa portare a un piano ancora pi\u00f9 ampio e sfidante l’anno prossimo.<\/p>\n\n\n\n

Anche la dottoressa Alessia Saggese<\/strong> e il professor Orlando Troisi<\/strong> hanno sottolineato l’eccezionalit\u00e0 delle idee emerse, sfidando gli studenti a realizzarle concretamente. Troisi, Delegato alla Terza Missione, ha evidenziato come i temi dell\u2019AI non riguardino pi\u00f9 solo l’Informatica o l’Ingegneria Informatica, citando la partecipazione di studenti dell’area umanistica e di una finalista di digital marketing<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Il Rettore Virgilio D’Antonio, per aver creduto in questo progetto, \u00e8 stato ringraziato, riconoscendo che l’Hackathon \u00e8 solo “un primo passo di un percorso pi\u00f9 ampio”.<\/p>\n\n\n\n

Il professor Troisi ha riaffermato che l’obiettivo dell’Ateneo \u00e8 mettere lo studente al centro delle iniziative. Le idee presentate, ha concluso, sono “reali” e rappresentano una solida base per il vero trasferimento tecnologico<\/strong> all’interno dell’universit\u00e0, poich\u00e9 gli studenti hanno saputo toccare e risolvere problemi concreti. Il professore si \u00e8 offerto di supportare personalmente gli studenti nella futura creazione di una startup o di un progetto imprenditoriale basato sulle loro innovazioni.<\/p>\n\n\n\n

A ulteriore riconoscimento dell’impegno profuso, \u00e8 stato deciso di premiare tutti i partecipanti all’Hackathon con un Certificato (CFP – Crediti Formativi Professionali), al di l\u00e0 del premio destinato ai vincitori.<\/p>\n\n\n\n

In sintesi, la giornata ha celebrato la potenza dell’Intelligenza Artificiale Generativa come strumento per la risoluzione di problemi quotidiani e ha confermato il valore inestimabile di una collaborazione strutturata che unisce le risorse accademiche e le tecnologie avanzate di aziende leader come IBM e Codemotion, formando cos\u00ec i talenti del futuro<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La trasformazione digitale impone oggi una sinergia indispensabile e sempre pi\u00f9 stretta tra il mondo accademico e quello imprenditoriale. \u00c8 precisamente in questo dialogo vitale che germogliano nuove competenze, si verifica un’accelerazione della ricerca applicata e si plasmano i professionisti capaci di affrontare le sfide di domani. 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