Lavorare con Gemini e Google Workspace
Corso dedicato all'ecosistema Google: Gemini integrato in Documenti, Fogli, Presentazioni, Gmail, Drive e Meet, con NotebookLM per lavorare su fonti definite e verificabili.
- Durata:
- 2 sessioni da 4 ore, a 1–2 settimane di distanza
- Modalità:
- online con Zoom
- Partecipanti:
- 10–14 per edizione
- Requisiti:
- computer, connessione stabile e account Google Workspace a pagamento
- Prerequisiti:
- Aver frequentato il livello A1, Fondamenti AI, o disporre di una preparazione equivalente. È richiesta dimestichezza con Documenti, Fogli e Gmail a livello di utilizzo corrente.
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Il corso è avviato al raggiungimento di minimo 10 partecipanti. In alternativa potrà essere ricalendarizzato.
Date in corso di definizione.
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Il percorso porta dall'alfabetizzazione sull'AI generativa all'utilizzo pratico di Gemini negli strumenti di lavoro quotidiano e applica il framework AI Fluency 4D a un ambiente concreto, valorizzando la continuità tra ricerca, documenti e collaborazione. Lavorare direttamente sui propri file e sulle proprie fonti permette di ottenere risultati più integrati, ma richiede anche nuovi criteri di verifica e controllo prima del loro utilizzo professionale.
Che cosa si impara.
Al termine il partecipante è in grado di:
- Distinguere i punti di accesso a Gemini e riconoscere quali funzionalità dipendono dal tipo di account.
- Affidare a Gemini attività di redazione, analisi e sintesi dentro le applicazioni in cui già lavora.
- Costruire un notebook in NotebookLM e ottenere risposte ancorate alle fonti, con citazioni puntuali.
- Configurare una Gem per un'attività ricorrente, con istruzioni e materiali stabili.
- Verificare un risultato prima di utilizzarlo e riconoscere i limiti legati al trattamento dei dati e agli obblighi di trasparenza.
- Riconoscere quali attività del proprio lavoro traggono beneficio dalla delega e quali richiedono ascolto, fiducia e giudizio relazionale.
- Valutare quali effetti l'adozione produce sui ritmi di lavoro e sui ruoli all'interno del proprio gruppo.
12 moduli in due sessioni.
L'app Gemini, l'assistente dentro Docs, Sheets e Gmail, NotebookLM. Che cosa fa ciascuno, in che cosa si distinguono e quali differenze comporta un account personale rispetto a un account Workspace aziendale.
Dove l'ambiente rende di più: ricerca con accesso al web in tempo reale, lavoro dentro Docs e Gmail senza cambiare strumento, analisi su documenti molto lunghi grazie alla context window estesa, risposte ancorate alle proprie fonti. Quali attività si prestano e quali conviene tenere altrove. È la prima competenza del framework 4D, la delega. Il modulo lavora anche sul rovescio della domanda: quali parti del mestiere restano di chi lo esercita, perché è lì che si gioca il timore di sostituzione che accompagna ogni adozione.
Costruzione di un notebook su un tema professionale e interrogazione delle fonti caricate, con risposte ancorate ai testi e citazioni puntuali. È lo strumento adatto quando la risposta deve poter essere verificata alla fonte, ed è il modulo che più spesso cambia il modo di lavorare dei partecipanti.
Come si formula una richiesta e come si stabilisce il perimetro dei materiali su cui il modello deve fondarsi. Differenza tra una risposta generata dal modello e una risposta ancorata alle proprie fonti. È la seconda competenza del framework, la descrizione.
Redazione e revisione in Docs, costruzione di una presentazione, lavoro in Canvas, lo spazio in cui il testo viene generato e modificato passo per passo. Lavoro su casi predisposti per il corso.
Analisi in aula di alcuni dei notebook e dei risultati portati dai partecipanti, con individuazione di ciò che ha funzionato e di ciò che va corretto.
Analisi di un foglio di calcolo, costruzione di tabelle e sintesi, formule. È il terreno in cui l'errore costa di più: il modulo lavora tanto sulle possibilità quanto sul controllo dei risultati.
Gestione della corrispondenza, ricerca dentro i propri materiali, recap delle riunioni e delle decisioni. Che cosa una sintesi automatica coglie bene, che cosa perde, e quali conseguenze ha su una riunione in cui si decide. L'esercitazione mette a confronto una sintesi generata con quello che i presenti ricordano davvero: è il modo più diretto per far emergere che l'ascolto e la lettura di ciò che accade in una stanza non sono delegabili.
Configurazione di una Gem dedicata a un'attività ricorrente, con ruolo, istruzioni e file di riferimento, collegabile al proprio notebook. Uso di Deep Research per produrre un report con citazioni, e criteri per valutarne l'attendibilità.
Come si riconosce un risultato utilizzabile, dove il modello tende ad allucinare e su che cosa, quali verifiche richiede un documento prima di uscire dallo studio o dall'ufficio, e dove resta la responsabilità di chi firma. È la terza competenza del framework, il discernimento.
Trattamento dei dati nell'ambiente Google, con la differenza sostanziale tra account personale e account aziendale, e criteri operativi secondo la nLPD. Obblighi di trasparenza sui contenuti generati introdotti dall'articolo 50 del Regolamento europeo sull'intelligenza artificiale, applicabili dal 2 agosto 2026. È la quarta competenza del framework, la diligenza.
Ciascun partecipante porta a termine un caso proprio e definisce dove Gemini entra stabilmente nel suo lavoro, con quale attività, con quale modalità di verifica e con quali dichiarazioni verso il cliente. La definizione comprende ciò che si sceglie di non delegare, e la ragione della scelta. Il piano comprende l'effetto atteso sui ritmi e sui ruoli del gruppo di lavoro.
Come si lavora.
Sessioni live in cui ogni partecipante lavora direttamente sul proprio ambiente. La didattica applica il framework AI Fluency 4D e utilizza un approccio di coaching: domande, esperienza diretta e confronto guidato, con particolare attenzione all'impatto dell'AI su ruoli, ritmi e relazioni di lavoro.
La prima sessione utilizza casi predisposti, la seconda lavora sui casi reali dei partecipanti. L'intervallo di una o due settimane permette di sperimentare quanto appreso direttamente nel proprio lavoro: non è una pausa, è parte del percorso.
Ogni esercitazione porta a distinguere ciò che l'AI può svolgere meglio e più velocemente da ciò che richiede competenze umane come ascolto, fiducia, intuizione e giudizio.