La supervisione umana rappresenta uno dei principali strumenti per prevenire o ridurre i rischi derivanti dall’utilizzo dei sistemi di Intelligenza Artificiale.
Non è tuttavia sufficiente prevedere genericamente che una persona controlli il sistema. Una supervisione realmente efficace richiede la definizione di responsabilità, competenze, soglie decisionali, modalità di verifica degli output, procedure di escalation e poteri concreti di intervento.
Il corso fornisce un metodo operativo per progettare, applicare e documentare la supervisione umana dei sistemi di IA. I partecipanti imparano a determinare quale livello di controllo sia necessario nei diversi casi d’uso, individuare le persone incaricate, prevenire l’automation bias e definire le condizioni nelle quali l’output dell’IA può essere accettato, corretto, ignorato o sottoposto a una verifica ulteriore.
Il percorso collega i requisiti dell’AI Act con AI Governance, gestione dei rischi, organizzazione del lavoro, competenze degli utilizzatori, controllo interno e responsabilità aziendali.
Il corso è rivolto a:
- AI Compliance Officer;
- responsabili AI Governance;
- Compliance Officer;
- Risk Manager;
- Internal Auditor;
- responsabili Legal e affari societari;
- responsabili IT e cybersecurity;
- Data Protection Officer e Privacy Officer;
- responsabili HR e organizzazione;
- responsabili qualità e controllo interno;
- Data Scientist e responsabili dei sistemi di IA;
- process owner;
- project manager;
- manager responsabili di processi supportati dall’IA;
- consulenti organizzativi, legali e tecnologici.
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
- comprendere il significato della supervisione umana prevista dall’AI Act;
- distinguere tra controllo formale e supervisione effettiva;
- valutare il livello di autonomia di un sistema di IA;
- determinare l’intensità della supervisione necessaria;
- individuare le persone incaricate del controllo;
- definire competenze, autorità e responsabilità dei supervisori;
- scegliere il modello di supervisione più appropriato;
- progettare controlli prima, durante e dopo l’utilizzo del sistema;
- prevenire l’eccessivo affidamento sugli output dell’IA;
- riconoscere errori, anomalie, bias e risultati inattendibili;
- definire soglie decisionali e condizioni di escalation;
- attribuire il potere di interrompere o disattivare il sistema;
- documentare le attività di supervisione;
- verificare periodicamente l’efficacia del controllo umano.
Il corso adotta una metodologia pratica, centrata sull’analisi di situazioni nelle quali l’output di un sistema di IA può influenzare una decisione aziendale o produrre conseguenze sulle persone.
I partecipanti lavorano sulla progettazione concreta dei punti di controllo, delle responsabilità e delle condizioni di intervento umano. Particolare attenzione viene dedicata alla prevenzione dell’automation bias e alla simulazione di anomalie, risultati dubbi e situazioni di escalation.
La metodologia può fare uso di:
- lezioni interattive;
- analisi di casi aziendali;
- discussione di scenari decisionali;
- simulazione della verifica degli output;
- esercitazioni sull’automation bias;
- definizione di soglie e regole di intervento;
- costruzione di procedure di escalation;
- utilizzo di checklist.
È consigliata una conoscenza generale dell’AI Act, dei processi aziendali e dei principali rischi associati all’utilizzo dei sistemi di IA.
Non sono richieste competenze di programmazione.
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.
Risultati attesi
Al termine del corso i partecipanti disporranno di un metodo strutturato per progettare e documentare la supervisione umana dei sistemi di IA.
Saranno in grado di individuare il livello di controllo necessario, attribuire responsabilità e poteri adeguati, definire procedure per la verifica degli output e predisporre meccanismi di intervento coerenti con i rischi del sistema e del caso d’uso.
