Corso online - Governance dell'Intelligenza Artificiale

Come evolvere verso modelli dinamici e responsabili di gestione dell'Intelligenza Artificiale

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Presentazione

Destinatari

General Counsel / Direttori Affari Legali
Legal Counsel
Compliance Officer / Responsabili Compliance
DPO e Privacy Officer
Ceo e Board Member
AI officer
HR manager

Obiettivi

Il percorso formativo mira a fornire ai partecipanti competenze strategiche e operative per:

Superare la logica della mera compliance - Comprendere come l'AI Act e le normative correlate possano essere interpretate non solo come obblighi, ma come leve per innovare processi, rafforzare controlli e migliorare la competitività aziendale.
Costruire una governance dell'AI adattiva e integrata - Sviluppare modelli organizzativi e framework di controllo che consentano di gestire l'intero ciclo di vita dei sistemi di AI, garantendo robustezza, trasparenza e accountability.
Integrare etica, tecnologia e sicurezza nella governance - Apprendere i principi per un'AI affidabile (fairness, gestione dei bias, trasparenza) e le best practice per la sicurezza by design, prevenendo minacce emergenti e garantendo resilienza dei sistemi.
Interpretare e applicare l'AI Act in chiave operativa - Analizzare la struttura del Regolamento europeo, classificare i sistemi AI e tradurre gli obblighi normativi in processi concreti di risk management, valutazioni d'impatto e policy interne.
Progettare e implementare modelli di governance avanzata - Definire linee guida, standard e flussi decisionali; predisporre comitati e funzioni di controllo (AI board, organismi di vigilanza, audit) per orchestrare la governance in modo efficace.
Gestire la data governance come pilastro della compliance e della qualità - Garantire la qualità, la provenienza e la sicurezza dei dati, integrando i requisiti del GDPR con quelli dell'AI Act e predisponendo controlli per la trasparenza e la protezione dei dati personali.
Anticipare trend e competenze future - Prepararsi alle evoluzioni tecnologiche (AI agentica, modelli aperti, sistemi autonomi) e identificare le skill chiave per i professionisti della governance dell'AI.

Materiale Didattico

Per ciascun incontro saranno resi disponibili:

i materiali didattici utilizzati
la videoregistrazione della singola lezione. Tale registrazione è da considerarsi come semplice materiale didattico e NON rilascia crediti ai fini della formazione professionale continua.

Programma

Con il patrocinio di

Lezioni 1 - 2

Introduzione ed elementi trasversali

Parte 1 - Fondamenti di AI Governance

Approfondimento del concetto di governance nell'ecosistema digitale
Ruoli, responsabilità e flussi decisionali

Parte 2 - Etica dell'AI

Principi per l¿AI affidabile
Gestione dei bias, assicurare equità, trasparenza, accountability

Parte 3 - Tecnologia

Panoramica delle principali tecniche di AI (ML, DL, generativa)
Architetture, pipeline e infrastrutture

Parte 4 - Sicurezza

AI security e robustezza: minacce emergenti
Cybersicurezza by design nei sistemi di AI

Lezione 3

AI Act e compliance operativa

Struttura e principi del Regolamento europeo 2024/1689 (AI Act)
Classificazione dei sistemi: vietati, ad alto rischio, generativi e GPAI
Implicazioni organizzative: dal risk management alle competenze interne
Gestione del rischio e valutazioni d'impatto

Lezioni 4 - 5 - 6

AI Governance avanzata

Parte 1 - Orchestrazione della governance

Modelli organizzativi e di regolazione interna (i.e., linee guida e mappatura dei sistemi)
Definizione di policy, standard interni e flussi di controllo
Predisposizione di framework organizzativi (i.e., Cabina di regia, AI board, comitati etici, funzioni di audit)

Parte 2 - Esecuzione e implementazione

Governance del ciclo di vita dei sistemi (e.g., ML lifecycle management)
Monitoring, incident reporting, misure di mitigazione
Metriche di prestazione, robustezza e fairness

Parte 3 - Progettazione della governance

Framework di risk assessment e risk mitigation
Focus sulla fundamental rights impact assessment (FRIA) e sue intersezioni con la data protection impact assessment (DPIA)
Integrazione con compliance, sicurezza e data management

Lezione 7

Data governance e conclusioni

Parte 1 - Data Governance per l'AI

Qualità del dato, preprocessing, provenance
Trasparenza e controlli sulla qualità del dato
Integrazione con i sistemi di cybersicurezza e protezione dei dati personali(e.g., GDPR e interoperabilità con AI Act)

Parte 2 - Sintesi conclusiva

Trend futuri: e.g., AI agentica, sistemi autonomi, modelli aperti
Le competenze chiave per un futuro professionista della governance dell'AI

Crediti e attestati

Attestati

Al termine dell'iniziativa verrà rilasciato l'attestato di partecipazione.

Qualora previsto dal Regolamento per la formazione professionale continua di appartenenza dell'iscritto, verrà rilasciato anche un attestato di frequenza per i crediti Formativi.