Il corso AI Governance avanzata affronta la progettazione e l’implementazione di un sistema strutturato per governare l’Intelligenza Artificiale all’interno di organizzazioni complesse.
Il percorso supera il livello introduttivo e approfondisce i modelli organizzativi, i processi decisionali, le responsabilità, i controlli e gli strumenti necessari per presidiare l’intero ciclo di vita dei sistemi di IA. Particolare attenzione viene dedicata all’integrazione della governance dell’IA con risk management, compliance, cybersecurity, privacy, data governance, procurement e sistemi di controllo interno.
Durante il corso i partecipanti lavoreranno alla costruzione di un framework aziendale di AI Governance, definendo ruoli, workflow autorizzativi, criteri di classificazione, indicatori, controlli e meccanismi di monitoraggio.
Il percorso tiene conto del Regolamento europeo sull’Intelligenza Artificiale, della norma ISO/IEC 42001 sui sistemi di gestione dell’IA e del NIST AI Risk Management Framework. L’AI Act disciplina lo sviluppo e l’utilizzo dei sistemi di IA secondo un modello basato sul rischio, mentre ISO/IEC 42001 fornisce requisiti per istituire e migliorare un sistema di gestione dell’Intelligenza Artificiale. Il NIST AI RMF organizza invece la gestione del rischio nelle funzioni Govern, Map, Measure e Manage.
Il corso è rivolto a:
- AI Governance Manager;
- AI Compliance Officer;
- responsabili Risk Management;
- responsabili Compliance e Internal Audit;
- Data Protection Officer e Privacy Manager;
- Chief Information Officer;
- Chief Data Officer;
- Chief Technology Officer;
- Chief Information Security Officer;
- responsabili Legal e Affari societari;
- responsabili Data Governance;
- responsabili Innovazione e Trasformazione digitale;
- Project Manager e responsabili di programmi AI;
- responsabili Procurement e Vendor Management;
- dirigenti e manager coinvolti nell’adozione dell’IA;
- consulenti di organizzazione, compliance e gestione dei rischi.
Al termine del percorso i partecipanti saranno in grado di:
- progettare un modello aziendale avanzato di AI Governance;
- definire ruoli, responsabilità e livelli decisionali;
- istituire un AI Governance Board o un comitato equivalente;
- integrare la governance dell’IA con risk management, compliance e controllo interno;
- costruire e mantenere un inventario aziendale dei sistemi di IA;
- classificare sistemi, modelli e casi d’uso in base al rischio;
- progettare workflow di valutazione, approvazione e monitoraggio;
- definire controlli per acquisizione, sviluppo e utilizzo di soluzioni di IA;
- valutare rischi legali, etici, operativi, reputazionali e di cybersecurity;
- predisporre policy, procedure, registri e documentazione di governance;
- definire KPI, KRI e sistemi di reporting direzionale;
- gestire fornitori, piattaforme di IA e servizi basati su modelli general purpose;
- progettare attività di assurance, audit e miglioramento continuo;
- sviluppare una roadmap per l’implementazione della governance dell’IA.
Modulo 1 – Architettura avanzata dell’AI Governance
Modulo 2 – Ruoli, responsabilità e organi decisionali
Modulo 3 – Inventario e classificazione dei sistemi di IA
Modulo 4 – AI Risk Management e valutazione degli impatti
Modulo 5 – Ciclo di vita, controlli e processi autorizzativi
Modulo 6 – Governance dei fornitori e delle soluzioni esterne
Modulo 7 – Policy, procedure e sistema documentale
Modulo 8 – Monitoraggio, KPI, audit e miglioramento continuo
Ai partecipanti potranno essere forniti:
- modello di AI Governance Framework;
- schema dell’AI Governance Board;
- matrice RACI;
- modello di AI System Inventory;
- checklist per la classificazione dei sistemi;
- modello di AI impact assessment;
- scheda per la valutazione dei fornitori;
- workflow per l’approvazione dei casi d’uso;
- catalogo esemplificativo dei controlli;
- modello di dashboard per KPI e KRI;
- checklist per audit di AI Governance;
- schema di roadmap di implementazione.
È richiesta una conoscenza di base dei principi di AI Governance, delle principali applicazioni aziendali dell’Intelligenza Artificiale e del modello di regolamentazione introdotto dall’EU AI Act.
È consigliata la frequenza preliminare di almeno uno dei seguenti corsi:
- AI Governance: progettare e gestire l’uso dell’IA in azienda;
- EU AI Act: obblighi e conformità per le imprese;
- AI Risk Management;
- AI Compliance Officer.
Non sono richieste competenze di programmazione o di sviluppo di modelli di Machine Learning.
Verifica dell’apprendimento
La verifica potrà avvenire attraverso:
- esercitazioni;
- discussione di casi;
- valutazione degli elaborati prodotti;
- test finale;
- eventuale presentazione del project work.
Attestato
Al termine del corso verrà rilasciato un attestato di partecipazione subordinatamente alla frequenza minima prevista, oppure un attestato di frequenza positiva rafforzato dall'esito positivo del test finale.
