Corso di formazione AI sovrana per organizzazioni regolamentate: Controllo dei dati, dei modelli e degli ambienti di inferenza

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.