L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle organizzazioni richiede un sistema strutturato di responsabilità, regole, controlli e processi decisionali. Non è sufficiente introdurre singoli strumenti o pubblicare una policy aziendale: occorre definire un vero e proprio framework di AI Governance, capace di accompagnare l’intero ciclo di vita dei sistemi e dei casi d’uso di IA.
Il corso fornisce un metodo operativo per progettare e implementare un framework aziendale di AI Governance, definendo ruoli, responsabilità, procedure di approvazione, classificazione dei rischi, controlli, documentazione, monitoraggio e gestione degli incidenti.
L’impostazione integra i principi dell’EU AI Act, della norma ISO/IEC 42001 e del NIST AI Risk Management Framework. L’AI Act adotta infatti un approccio basato sul rischio, mentre ISO/IEC 42001 disciplina la creazione e il miglioramento continuo di un sistema di gestione dell’intelligenza artificiale. Il NIST AI RMF propone inoltre un modello strutturato per governare, individuare, misurare e gestire i rischi connessi all’IA.
Durante il percorso i partecipanti lavoreranno alla costruzione progressiva di un modello di governance applicabile alla propria organizzazione.
Il corso è rivolto a:
- AI Governance Manager e AI Compliance Officer;
- responsabili compliance, risk management e internal audit;
- responsabili privacy e Data Protection Officer;
- CIO, CTO, CISO e responsabili dei sistemi informativi;
- responsabili innovazione e trasformazione digitale;
- responsabili qualità e sistemi di gestione;
- responsabili legali e affari societari;
- project manager e responsabili di iniziative di IA;
- manager coinvolti nella selezione o nell’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale;
- consulenti direzionali, organizzativi e tecnologici.
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
- comprendere le componenti fondamentali di un framework di AI Governance;
- analizzare il contesto organizzativo e il livello di maturità nell’adozione dell’IA;
- identificare applicazioni, strumenti, modelli e processi aziendali che utilizzano l’intelligenza artificiale;
- costruire un inventario dei sistemi e dei casi d’uso di IA;
- classificare i casi d’uso in base a impatto, criticità e livello di rischio;
- definire ruoli, responsabilità e organismi decisionali;
- progettare il processo di proposta, valutazione, approvazione e monitoraggio delle iniziative di IA;
- stabilire controlli per privacy, sicurezza, trasparenza, qualità, supervisione umana e gestione dei fornitori;
- predisporre la documentazione essenziale del framework;
- definire indicatori, verifiche periodiche e meccanismi di miglioramento continuo;
- elaborare una roadmap per l’implementazione della governance dell’IA.
Modulo 1 – Progettare il modello di AI Governance
Dalla gestione degli strumenti alla governance aziendale
Analisi del contesto organizzativo
Modulo 2 – Inventario, classificazione e valutazione dei casi d’uso
Costruire l’inventario aziendale dell’IA
Strutturare l’AI Register
Classificazione del rischio
Modulo 3 – Ruoli, processi decisionali e sistema dei controlli
Definire la struttura organizzativa
Processo di approvazione dei casi d’uso
Definire i controlli
Modulo 4 – Documentazione, monitoraggio e implementazione
Documentazione del framework
Monitoraggio e miglioramento continuo
Roadmap di implementazione
Il corso adotta una metodologia operativa e laboratoriale, alternando:
- inquadramenti metodologici e normativi;
- analisi di casi aziendali;
- checklist e modelli di autovalutazione;
- esercitazioni progressive;
- simulazioni dei processi di approvazione;
- costruzione guidata di registri e matrici;
- confronto tra differenti modelli organizzativi;
- project work conclusivo.
La trattazione normativa viene utilizzata come riferimento per progettare processi concretamente applicabili, evitando un’impostazione esclusivamente giuridica o teorica.
Ai partecipanti potranno essere forniti modelli personalizzabili di:
- AI Governance Framework;
- AI Register;
- scheda di valutazione del rischio;
- matrice RACI;
- checklist di due diligence;
- modulo di approvazione dei casi d’uso;
- registro degli incidenti;
- piano di monitoraggio;
- roadmap di implementazione.
È consigliata una conoscenza generale:
- dei principali utilizzi aziendali dell’intelligenza artificiale;
- dei concetti fondamentali dell’EU AI Act;
- dei processi organizzativi, di compliance o di gestione del rischio.
Non sono richieste competenze di programmazione o sviluppo di modelli di machine learning.
Verifica dell’apprendimento
- valutazione degli elaborati prodotti;
- test finale;
- eventuale project work.
Attestato
- Al termine del corso verrà rilasciato un attestato di frequenza se questa sia >=80% delle ore, oppure un attestato di frequenza "positiva" cioé rafforzato dall'esito positivo del test finale.
Al termine del percorso ogni partecipante disporrà di una struttura metodologica utilizzabile per avviare o rafforzare la governance dell’intelligenza artificiale nella propria organizzazione.
Il risultato non sarà soltanto la conoscenza dei principi di riferimento, ma una prima architettura operativa composta da:
- perimetro della governance;
- inventario dei sistemi di IA;
- criteri di classificazione;
- ruoli e responsabilità;
- processo decisionale;
- sistema dei controlli;
- documentazione minima;
- piano di monitoraggio;
- roadmap di implementazione.
