L’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali richiede un sistema strutturato di responsabilità, controlli, procedure e documentazione. Non è sufficiente conoscere i principi dell’AI Act: occorre tradurli in un programma operativo capace di governare l’intero ciclo di vita dei sistemi di IA utilizzati, acquistati o sviluppati dall’organizzazione.
Il corso fornisce un metodo concreto per progettare e implementare un programma aziendale di AI Compliance, partendo dalla ricognizione degli strumenti e dei casi d’uso fino alla classificazione dei rischi, alla definizione dei ruoli, alla valutazione dei fornitori, alla predisposizione delle procedure e al monitoraggio continuo.
Durante il percorso i partecipanti costruiranno progressivamente la struttura di un programma di conformità applicabile alla propria organizzazione, integrandolo con i sistemi già esistenti di governance, privacy, cybersecurity, risk management, compliance e controllo interno.
Il corso è rivolto a:
- Compliance Officer e responsabili della conformità;
- responsabili legali e affari societari;
- Data Protection Officer e Privacy Officer;
- responsabili IT, cybersecurity e sistemi informativi;
- Risk Manager e Internal Auditor;
- responsabili qualità e controllo interno;
- responsabili acquisti e Vendor Manager;
- responsabili HR e organizzazione;
- project manager e responsabili dell’innovazione;
- dirigenti e manager coinvolti nell’adozione di soluzioni di IA;
- consulenti legali, organizzativi e tecnologici.
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
- comprendere la struttura essenziale dell’AI Act e il suo impatto sull’organizzazione;
- individuare il ruolo assunto dall’azienda rispetto ai diversi sistemi di IA;
- censire strumenti, applicazioni e casi d’uso dell’Intelligenza Artificiale;
- classificare i sistemi di IA in funzione del livello di rischio;
- definire responsabilità, deleghe e flussi decisionali;
- impostare un registro aziendale dei sistemi e dei casi d’uso di IA;
- valutare i rischi normativi, organizzativi, tecnologici ed etici;
- predisporre policy, procedure e controlli per l’utilizzo dell’IA;
- integrare AI Compliance, GDPR, cybersecurity e gestione dei fornitori;
- definire un sistema di monitoraggio, audit e aggiornamento continuo;
- costruire una roadmap aziendale di adeguamento.
Impostare il programma di AI Compliance
Il quadro normativo e organizzativo
- finalità e struttura generale dell’AI Act;
- ambito di applicazione del Regolamento;
- definizione di sistema di Intelligenza Artificiale;
- soggetti e ruoli previsti dalla normativa;
- provider, deployer, importatore, distributore e rappresentante autorizzato;
- obblighi dell’organizzazione che utilizza sistemi di IA;
- approccio basato sul rischio;
- pratiche di IA vietate;
- sistemi ad alto rischio;
- obblighi di trasparenza;
- rapporti con GDPR, cybersecurity, diritto del lavoro e normativa di settore;
- AI Compliance, AI Governance e AI Risk Management: differenze e integrazioni.
Avvio del programma aziendale
- definizione degli obiettivi del programma;
- analisi del contesto organizzativo;
- identificazione degli stakeholder;
- sponsorship della direzione;
- costituzione del gruppo di lavoro;
- definizione del perimetro iniziale;
- collegamento con i modelli di governance già esistenti;
- impostazione del piano di implementazione.
Censimento, classificazione e valutazione dei rischi
Mappatura dei sistemi e dei casi d’uso
- individuazione delle applicazioni di IA già utilizzate;
- emersione degli strumenti adottati autonomamente dai dipendenti;
- censimento dei sistemi acquistati, sviluppati internamente o integrati nei servizi;
- identificazione dei casi d’uso di IA generativa;
- analisi dei processi aziendali coinvolti;
- raccolta delle informazioni tecniche, organizzative e contrattuali;
- costruzione del registro dei sistemi e dei casi d’uso di IA;
- individuazione del responsabile interno del sistema.
Classificazione regolatoria
- verifica della presenza di pratiche vietate;
- identificazione dei sistemi potenzialmente ad alto rischio;
- sistemi soggetti a obblighi di trasparenza;
- sistemi a rischio limitato o minimo;
- utilizzo di modelli di IA per finalità generali;
- determinazione del ruolo dell’organizzazione nella catena del valore;
- criteri per documentare la classificazione effettuata.
Valutazione dei rischi
- rischi per salute, sicurezza e diritti fondamentali;
- rischi di discriminazione e bias;
- qualità, completezza e rappresentatività dei dati;
- affidabilità e accuratezza degli output;
- errori, allucinazioni e utilizzi impropri;
- sicurezza informatica e manipolazione dei sistemi;
- riservatezza delle informazioni aziendali;
- proprietà intellettuale e contenuti generati;
- impatti reputazionali e organizzativi;
- valutazione della probabilità e dell’impatto;
- definizione delle misure di mitigazione.
Policy, procedure, responsabilità e fornitori
Modello organizzativo di AI Compliance
- ruoli della direzione e degli organi di controllo;
- responsabilità delle funzioni Legal, Compliance, IT, Security, Privacy e HR;
- modello centralizzato, decentrato o federato;
- comitato aziendale per l’Intelligenza Artificiale;
- responsabilità del proprietario del sistema;
- processo di approvazione dei nuovi casi d’uso;
- segregazione dei compiti;
- escalation e gestione delle eccezioni;
- flussi informativi verso la direzione.
Policy e procedure aziendali
- struttura della Policy aziendale sull’uso dell’IA;
- utilizzi consentiti, condizionati e vietati;
- regole per l’impiego dell’IA generativa;
- trattamento di dati personali e informazioni riservate;
- verifica umana degli output;
- trasparenza verso clienti, utenti e lavoratori;
- autorizzazione preventiva dei nuovi strumenti;
- processo di valutazione dei casi d’uso;
- conservazione delle evidenze;
- gestione degli incidenti;
- segnalazione di errori, anomalie e utilizzi impropri;
- dismissione o sostituzione dei sistemi.
Gestione dei fornitori
- qualificazione dei fornitori di sistemi di IA;
- informazioni e documentazione da richiedere;
- analisi delle condizioni contrattuali;
- localizzazione e trattamento dei dati;
- livelli di servizio, assistenza e continuità operativa;
- sicurezza e gestione delle vulnerabilità;
- diritto di audit;
- obblighi informativi del fornitore;
- aggiornamenti e modifiche del sistema;
- gestione del subappalto e della catena di fornitura;
- predisposizione di una checklist di vendor assessment.
Controlli, formazione, monitoraggio e roadmap
Sistema dei controlli
- controlli preventivi, operativi e successivi;
- supervisione umana;
- verifica della qualità degli output;
- logging e tracciabilità delle operazioni;
- controllo degli accessi;
- gestione delle modifiche;
- monitoraggio delle prestazioni;
- riesame periodico della classificazione;
- raccolta delle evidenze di conformità;
- indicatori di rischio e indicatori di conformità;
- reporting verso la direzione;
- audit interno sui sistemi di IA.
AI Literacy e formazione aziendale
- obblighi e finalità dell’alfabetizzazione in materia di IA;
- individuazione delle popolazioni aziendali da formare;
- differenziazione dei percorsi per utenti, manager e personale tecnico;
- formazione iniziale e aggiornamento periodico;
- verifica dell’apprendimento;
- registrazione delle attività formative;
- campagne di sensibilizzazione;
- responsabilizzazione degli utilizzatori.
Gestione degli incidenti e miglioramento continuo
- definizione di incidente relativo a un sistema di IA;
- processo di rilevazione e segnalazione;
- classificazione e gestione dell’incidente;
- coinvolgimento delle funzioni competenti;
- analisi delle cause;
- azioni correttive e preventive;
- aggiornamento di policy, procedure e controlli;
- monitoraggio delle evoluzioni normative e tecnologiche;
- riesame periodico del programma.
Costruzione della roadmap
- analisi dello stato attuale;
- gap analysis;
- definizione delle priorità;
- individuazione delle azioni urgenti;
- pianificazione delle attività;
- attribuzione delle responsabilità;
- definizione delle scadenze;
- misurazione dello stato di avanzamento;
- presentazione del piano alla direzione.
Il corso utilizza una metodologia fortemente operativa, basata sull’alternanza tra inquadramento normativo, analisi organizzativa, casi aziendali ed esercitazioni guidate.
I partecipanti lavoreranno su modelli, checklist e schemi di processo utilizzabili come base per l’implementazione del programma nella propria organizzazione. Le esercitazioni saranno sviluppate progressivamente, fino alla costruzione di una roadmap complessiva di AI Compliance.
La metodologia comprende:
- lezioni interattive;
- analisi di casi aziendali;
- discussione di scenari applicativi;
- esercitazioni individuali o di gruppo;
- compilazione di checklist e matrici;
- simulazione dei processi di valutazione e approvazione;
- project work conclusivo.
È consigliata una conoscenza generale dei processi aziendali, dei sistemi di controllo interno o dei principali temi di compliance.
Non sono richieste competenze di programmazione o conoscenze tecniche avanzate di Intelligenza Artificiale.
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 percorso l’organizzazione disporrà delle conoscenze e degli strumenti necessari per avviare un programma strutturato di AI Compliance, coordinando gli aspetti normativi, tecnologici, organizzativi e contrattuali.
Il corso consente di passare da una gestione occasionale dei singoli strumenti di IA a un sistema formalizzato, documentato e verificabile, capace di supportare l’innovazione riducendo i rischi di non conformità, utilizzo improprio e perdita di controllo.
