Programma del Corso Intelligenza Artificiale: Formazione AI per Incaricati
Modulo 1 – Fondamenti di Intelligenza Artificiale
Introduzione ai concetti essenziali dell’Intelligenza Artificiale: definizione ufficiale, differenze tra sistemi intelligenti e software tradizionali, concetti di apprendimento e modello, panoramica storica ed evolutiva dell’AI e principali ambiti di applicazione nei contesti aziendali. Focus sul ruolo della supervisione umana.
Modulo 2 – Cosa l’Intelligenza Artificiale è e cosa NON è
Chiarimento dei falsi miti e delle aspettative irrealistiche sull’AI. Distinzione tra automazione, regole fisse e sistemi di apprendimento. Analisi di chatbot preprogrammati, macro e RPA. Centralità della responsabilità umana e del principio human-in-the-loop.
Modulo 3 – Come funziona un sistema di Intelligenza Artificiale
Descrizione dell’architettura dei sistemi AI: dati, algoritmi, modelli, inferenza e feedback. Analisi del ciclo di vita dell’AI (progettazione, addestramento, validazione, implementazione, monitoraggio). Ruoli e responsabilità nelle diverse fasi. Introduzione ai concetti di qualità dei dati, bias e distorsioni, Secure-by-Design ed Ethics-by-Design.
Modulo 4 – AI Generativa e Modelli LLM
Introduzione all’AI generativa e differenze rispetto all’AI predittiva. Panoramica sull’architettura transformer e sui concetti di token, embedding e contesto. Presentazione dei principali modelli LLM (ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, Grok, Llama). Applicazioni pratiche in ambito aziendale, benefici per produttività ed efficienza, principali rischi (hallucinations, bias, privacy, copyright) e introduzione al prompt engineering.
Modulo 5 – Uso corretto dell’Intelligenza Artificiale nel lavoro quotidiano
Indicazioni operative su come utilizzare correttamente i sistemi di AI messi a disposizione dall’organizzazione. Esempi concreti di utilizzo consentito e utilizzo vietato. Distinzione tra uso personale e uso aziendale dell’AI. Responsabilità individuale del dipendente nell’interazione con i sistemi di Intelligenza Artificiale.
Modulo 6 – Intelligenza Artificiale e dati aziendali
Analisi dei rischi legati all’inserimento di informazioni nei sistemi AI. Cosa non deve mai essere inserito: dati personali, dati sensibili, informazioni riservate e segreti aziendali. Relazione tra AI e protezione dei dati personali (livello base). Esempi di violazioni tipiche e comportamenti da evitare.
Modulo 7 – Sicurezza pratica e gestione dei rischi AI
Approfondimento sui principali rischi operativi connessi all’uso dell’AI: phishing assistito da AI, output errati o fuorvianti, eccessiva fiducia nei risultati dei sistemi intelligenti. Obbligo di verifica umana degli output e comportamenti corretti in caso di anomalie o dubbi.
Modulo 8 – Etica, governance e responsabilità aziendale dell’AI
Analisi dei principi dell’AI affidabile (trasparenza, equità, sicurezza, responsabilità e sostenibilità). Approccio antropocentrico europeo e impatti sociali dell’AI. Struttura di governance aziendale: ruoli chiave (Responsabile AI, DPO, CISO, Comitato Etico), strumenti di controllo (policy interne, registro dei sistemi AI, verifiche periodiche). Integrazione degli obblighi AI Act, GDPR, NIS2 e DORA.
Modulo 9 – Regole interne, policy AI e formazione continua
Presentazione delle policy AI aziendali e delle regole interne sull’uso dell’Intelligenza Artificiale. Canali di segnalazione delle criticità e gestione delle non conformità. Obbligo di formazione e aggiornamento periodico del personale previsto dall’articolo 4 dell’AI Act. Ruolo della formazione continua nella costruzione di una cultura aziendale dell’AI consapevole e conforme.