Struttura del corso
Introduzione
Modulo 1: Fondamenti dell’intelligenza artificiale
- Vengono definiti i concetti base di intelligenza artificiale e apprendimento automatico; si offre una panoramica sui vari tipi di sistemi IA e sui loro utilizzi, collocandoli nel più ampio contesto socio-culturale. Alla fine di questo modulo sarà possibile:
- Descrivere e spiegare le differenze tra i diversi tipi di sistemi di intelligenza artificiale.
- Descrivere e illustrare l’architettura tecnologica dell’intelligenza artificiale.
- Descrivere e chiarire il ruolo dell’IA nell’evoluzione della data science.
Modulo 2: Impatti dell’intelligenza artificiale sull’essere umano e principi per un utilizzo responsabile
- Si analizzano i rischi e gli effetti negativi legati ai sistemi di intelligenza artificiale, le caratteristiche che definiscono un sistema affidabile e i criteri fondamentali per una governance etica. Alla fine di questo modulo sarà possibile:
- Descrivere e spiegare i principali rischi derivanti dai sistemi IA.
- Descrivere e illustrare le caratteristiche essenziali di un sistema di intelligenza artificiale affidabile.
Modulo 3: Ciclo di vita dello sviluppo dell’intelligenza artificiale
- Si descrive il ciclo evolutivo dei sistemi di IA e il contesto generale in cui vengono gestiti i relativi rischi. Alla fine di questo modulo sarà possibile:
- Descrivere e spiegare le analogie e le differenze tra le linee guida etiche attuali e quelle emergenti.
- Descrivere e illustrare le principali norme giuridiche applicabili all’utilizzo dell’intelligenza artificiale.
- Descrivere e spiegare i punti di intersezione fondamentali con il GDPR.
- Descrivere e chiarire gli sviluppi in corso riguardo alla responsabilità legale.
Modulo 4: Attuazione della governance responsabile dell’intelligenza artificiale e gestione dei rischi
- Si spiega come i principali attori coinvolti nell’IA collaborino per implementare un approccio strutturato alla riduzione dei rischi, tenendo conto anche dei benefici sociali derivanti dai sistemi IA. Alla fine di questo modulo sarà possibile:
- Descrivere e spiegare i requisiti fondamentali previsti dal Regolamento UE sull’IA.
- Descrivere e illustrare le altre normative internazionali in via di definizione.
- Descrivere e chiarire le somiglianze e le differenze tra i principali framework normativi per la gestione dei rischi.
Modulo 5: Realizzazione di progetti e sistemi basati sull’intelligenza artificiale
- Si illustrano le fasi di mappatura, pianificazione e definizione degli obiettivi nei progetti IA, nonché i processi di test e validazione durante lo sviluppo, seguiti dalla gestione e dal monitoraggio una volta implementati. Alla fine di questo modulo sarà possibile:
- Descrivere e spiegare i passaggi essenziali nella fase di pianificazione dei progetti IA.
- Descrivere e chiarire i principali step nell’ambito della progettazione dei sistemi IA.
- Descrivere e illustrare le tappe critiche nello sviluppo effettivo di un sistema basato sull’IA.
- Descrivere e spiegare le azioni fondamentali per l’implementazione operativa dei sistemi IA.
Modulo 6: Normative vigenti applicabili ai sistemi di intelligenza artificiale
- Si esaminano le leggi in vigore che disciplinano l’utilizzo dell’intelligenza artificiale, i punti di intersezione con il GDPR e gli sviluppi in corso riguardo alla responsabilità legale. Alla fine di questo modulo sarà possibile:
- Garantire la compatibilità tra le strategie di gestione dei rischi IA e quelle adottate per altri tipi di rischio aziendale.
- Integrare i principi della governance dell’IA all’interno delle dinamiche organizzative.
- Stabilire una struttura infrastrutturale adeguata alla governance dell’intelligenza artificiale.
- Mappare, pianificare e definire gli obiettivi dei progetti basati sull’IA.
- Verificare il corretto funzionamento del sistema mediante apposite prove di validazione.
- Gestione continua e monitoraggio periodico dei sistemi IA una volta messi in produzione.
Modulo 7: Normative, framework e standard nazionali ed internazionali per l’intelligenza artificiale
- Si analizzano le disposizioni legislative specifiche e i principali framework normativi che illustrano come si possa realizzare una governance responsabile dei sistemi IA. Alla fine di questo modulo sarà possibile:
- Avere consapevolezza riguardo alle implicazioni legali derivanti dall’uso dell’IA.
- Comprendere le principali preoccupazioni degli utenti in relazione all’utilizzo dei sistemi IA.
- Riconoscere i temi attuali legati all’audit e alla responsabilità dei sistemi di intelligenza artificiale.
Modulo 8: Questioni correnti e problematiche emergenti nell’ambito dell’intelligenza artificiale
- Si presentano i dibattiti attuali in materia di governance IA, con un focus sulle implicazioni legali, le preoccupazioni sociali degli utenti e gli aspetti legati all’audit e alla responsabilità dei sistemi.
Conclusione e prossimi passi
Requisiti
Non sono richiesti prerequisiti per frequentare questo corso.
A chi è rivolto?
È necessario continuare a sviluppare e migliorare i processi di governance che garantiscano l’uso etico e responsabile dell’intelligenza artificiale, investendo anche nelle competenze delle persone incaricate di realizzarla. Professionisti operanti nei settori della compliance, della privacy, della sicurezza, della gestione dei rischi, del diritto, delle risorse umane e della governance, così come data scientist, project manager dedicati all’IA, analisti aziendali, proprietari di prodotti basati sull’IA e team operativi specializzati devono essere pronti ad affrontare le complesse problematiche legate alla governance dell’IA.
Il corso è utile per chiunque si occupi della definizione e gestione della governance dell’intelligenza artificiale, nonché per coloro che intendono conseguire la certificazione IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).
