AI ACT e normativa NIS2: strumenti, sicurezza e utilizzo consapevole

Sessione 1 - Capire l'AI per usarla bene

• Avvio e obiettivi: presentazione del percorso, aspettative e patto formativo.
• Che cos’è l’IA: capacità di percepire, prevedere, generare e agire; esempi quotidiani e aziendali.
• Famiglie tecnologiche: IA simbolica, machine learning e deep learning; differenze, punti di forza e limiti.
• Tipi per funzione: IA predittiva, generativa e prescrittiva; scelta dello strumento in base al compito.
• IA specialistiche: visione artificiale, NLP e voce, sistemi di raccomandazione, robotica e automazione.
• IA generativa e LLM: token, contesto, generazione probabilistica e differenza tra plausibilità e verità.
• Chatbot, multimodalità e agenti: differenza tra modello, assistente e agente; aumento di autonomia e controllo.
• Limiti e rischi: allucinazioni, bias, contesto incompleto, aggiornamento, sicurezza e supervisione umana.
• Casi d’uso aziendali: scrittura, sintesi, analisi documentale, customer service, operations e supporto decisionale.
• Laboratorio 1: mappatura di un caso d’uso attraverso input, output, beneficio, dati, possibili errori e controllo umano.
• Riepilogo: sintesi dei concetti chiave e domande finali.

Sessione 2 - AI Act e uso responsabile

• Ripresa e obiettivi: collegamento con la prima sessione e apertura del tema normativo.
• Che cos’è l’AI Act: finalità, ambito di applicazione, approccio basato sul rischio e integrazione con altre norme.
• Cronologia e applicazione: divieti, alfabetizzazione IA, GPAI, obblighi di trasparenza per l'alto rischio.
• Alfabetizzazione IA: obbligo organizzativo e formazione proporzionata al ruolo, all’esperienza e al contesto di utilizzo.
• Rischio inaccettabile: pratiche vietate, tra cui manipolazione, social scoring, biometria e riconoscimento delle emozioni.
• Sistemi ad alto rischio: prodotti regolati e principali casi d’uso sensibili, tra cui HR, istruzione, servizi essenziali e infrastrutture.
• Ruoli e responsabilità: provider, deployer, importatore e distributore; responsabilità lungo il ciclo di vita del sistema di IA.
• Obblighi del deployer: uso conforme, sorveglianza umana, monitoraggio, gestione dei log, incidenti e obblighi informativi.
• Trasparenza e rischio minimo: chatbot, contenuti sintetici e deepfake; perché il rischio minimo non significa assenza di regole.
• Quadro italiano: Legge n. 132/2025 e rapporto con GDPR, normativa sul lavoro, professioni e norme settoriali.
• Laboratorio 2: classificazione di uno scenario e definizione dei controlli relativi a persone, dati e responsabilità.
• Riepilogo: conformità come processo attraverso inventario, classificazione, regole, formazione e prove.