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Struttura del corso

Fondamenti dell’AI Sovrana

  • Cosa si intende per AI Sovrana nelle organizzazioni regolamentate
  • Driventi aziendali, legali e operativi di questa approccio
  • Principali aree di controllo: dati, modelli, infrastrutture e gestione operativa

Requisiti normativi e mappatura dei rischi

  • Residenza dei dati, privacy e obblighi settoriali specifici
  • Mappatura dei dati sensibili in relazione ai casi d’uso dell’AI
  • Identificazione di rischi legati a trasferimenti internazionali, registrazione dei log e interazioni con fornitori esterni

Gestione dei dati, dei prompt e dei log

  • Governance dei prompt e definizione di criteri d’uso accettabili
  • Politiche di registrazione riguardanti i prompt inviati, le risposte generate e i relativi metadati
  • Pratiche relative alla conservazione, alla mascheratura dei dati, all’anonimizzazione e al controllo degli accessi
  • Esercizio pratico: analisi di un flusso di dati AI per rilevare eventuali lacune nella governance.

Opzioni di hosting dei modelli e ambienti di inferenza

  • Scegliere tra l’utilizzo di API pubbliche, cloud privato, infrastrutture on-premise o soluzioni ibride
  • Critéri per determinare il luogo più idoneo in cui eseguire i modelli AI
  • Valutazione degli aspetti legati al controllo, alla sicurezza, ai costi e alla gestione operativa di ciascuna opzione.

Dipendenza dai fornitori e portabilità dei modelli

  • Modalità tipiche di dipendenza da terze parti in termini di modelli, strumenti e piattaforme.
  • Strategie per garantire la portabilità: architettura modulare, interfacce aperte e contratti chiari tra le parti.
  • Esercizio pratico: valutazione di un fornitore in base ai criteri di sovranità AI.

Modello di governance e pianificazione delle azioni

  • Ruoli e responsabilità da attribuire a team IT, sicurezza, legali e conformità normativa.
  • Fluidi di approvazione per l’utilizzo dei modelli AI e ogni modifica al loro impiego.
  • Requisiti legati all’auditabilità, al monitoraggio continuo e alla risposta a eventuali incidenti.
  • Redazione di una roadmap pratica per la realizzazione dell’AI Sovrana: azioni concrete da intraprendere nel prossimo futuro.

Requisiti

  • Conoscenze di base sui concetti legati all’intelligenza artificiale, alla gestione dei dati e alle normative vigenti
  • Buona familiarità con la tecnologia aziendale, il cloud computing, la sicurezza informatica o la gestione del rischio
  • Non è richiesta alcuna competenza di programmazione

Destinatari del corso

  • Responsabili IT, architetti aziendali e manager di piattaforme tecnologiche
  • Professionisti impegnati nella gestione del rischio, della conformità normativa, legale o dei dati
  • Team di sicurezza e leader aziendali responsabili dell’adozione dell’AI in contesti regolamentati
 7 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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