Corso destinato ai professionisti che desiderano comprendere e applicare i requisiti del Regolamento europeo sull'intelligenza artificiale (EU AI Act).
Il corso si concentra sulla classificazione dei sistemi di intelligenza artificiale in base al livello di rischio, sull'implementazione dei requisiti di conformità, sulla governance dei sistemi basati sull'IA e sulla preparazione delle organizzazioni al rispetto degli obblighi normativi.
I partecipanti impareranno a identificare le responsabilità dei fornitori e degli utenti dei sistemi di intelligenza artificiale e contribuiranno all'implementazione di un efficace quadro di conformità per l'IA.
Il corso è consigliato per:
- Conformità Officers e gestori del rischio
- Consulenza legale e protezione dei dati Officers (DPO)
- Governance dell'IA OfficeResponsabili di prodotto rs e AI
- Responsabili IT e professionisti della sicurezza informatica
- Auditor interni e consulenti
- Manager e specialisti coinvolti nello sviluppo o nell'utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale
Al termine di questo corso sarai in grado di:
- Comprendere la struttura e la portata dell'Atto sull'IA dell'UE
- Classificare i sistemi di intelligenza artificiale e identificare gli obblighi applicabili
- Implementare i requisiti per i sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio
- Preparare la documentazione per la conformità e gli audit.
- Applicare i principi di governance e conformità dell'IA.
- Correlare l'Atto UE sull'IA con GDPR e altre normative europee
Non sono richiesti prerequisiti.
- Comprendere la conformità all'IA e il Regolamento europeo sull'IA (Legge UE sull'IA)
- Concetti fondamentali: Identificazione dei ruoli, delle responsabilità e delle tempistiche per l'adempimento degli obblighi.
- Pratiche vietate: Il riconoscimento dei sistemi di intelligenza artificiale è vietato dalla legge.
- Meccanismi di applicazione: Comprendere le strutture di controllo, applicazione e sanzioni previste dalla legge europea sull'intelligenza artificiale.
- Interazioni legislative: Come i requisiti dell'AI Act si intersecano con altre importanti normative, come GDPRlegislazione e regolamenti sulla sicurezza dei prodotti specifici per determinati settori di attività.
- Implementazione dei requisiti obbligatori (sistemi ad alto rischio)
- Gestione del rischio e governance dei dati: Applicazione dei requisiti obbligatori in materia di dati e rischi.
- Tracciabilità e trasparenza: Documentazione tecnica, registrazione delle attività (logging) e garanzia della trasparenza algoritmica.
- Fattore umano e sicurezza: Supervisione umana, sicurezza informaticacybersecurity) e la robustezza dei sistemi.
- Preparazione all'audit: Sviluppo di documentazione tecnica "pronta per l'audit" e prove di conformità in linea con l'Allegato IV della Legge sull'IA.
- Applicabilità per settore: Analisi di come gli obblighi si applicano in settori sensibili come le risorse umane, la finanza e i servizi pubblici.
- Valutazione della conformità, marcatura CE e trasparenza
- Valutazione interna vs. valutazione esterna: Comprendere le differenze tra le valutazioni di conformità interne e quelle effettuate da terzi.
- Marcatura CE: Supporto alle procedure per l'ottenimento della marcatura CE, redazione delle dichiarazioni di conformità e registrazione nelle banche dati dell'UE.
- Sistemi a rischio limitato: Applicazione degli obblighi di trasparenza ed etichettatura per i sistemi di intelligenza artificiale a rischio limitato (chatbot, categorizzazione biometrica, intelligenza artificiale generativa).
- Governance dell'IA di scopo generale (GPAI) e rischi sistemici
- Obblighi per i fornitori e gli utenti (distributori): Trasparenza, documentazione, test, copyright e segnalazione degli incidenti per i modelli di base.
- Diligenza dovuta: Utilizzo di liste di controllo per la valutazione e la verifica dei modelli fondamentali di terze parti.
- Valutazione d'impatto sui diritti fondamentali (FRIA) e monitoraggio post-mercato
- Valutazioni FRIA: Effettuare valutazioni d'impatto sui diritti fondamentali e allinearle alle valutazioni d'impatto sulla protezione dei dati (DPIA) ai sensi della legge sulla protezione dei dati GDPR) e altre valutazioni del rischio settoriale.
- Monitoraggio post-vendita: Creazione di procedure di monitoraggio post-vendita e gestione dei processi di segnalazione degli incidenti gravi.
- Miglioramento continuo: Integrare i feedback derivanti dal monitoraggio per un aggiornamento continuo della conformità.
- Costruire una governance, un'etica e interfacce globali per l'IA.
- Strutture interne: Definizione di ruoli di governance, comitati dedicati e canali di escalation.
- Governance volontaria ed etica: Applicazione di standard etici per l'IA, CSR (Responsabilità Sociale d'Impresa), ESG (Ambiente, Sociale e di Governance) e quadri etici internazionali (OCSE, UNESCO).
- Contesto generale: Gestione delle normative transfrontaliere, dei controlli sulle esportazioni, della proprietà intellettuale (PI)/licenze e della gestione del rischio nella catena di fornitura globale della tecnologia AI.
- Alfabetizzazione all'IA, IA responsabile e contesto legislativo in Romania
- Alfabetizzazione in materia di IA secondo la legge europea sull'IA: Cosa significa alfabetizzazione sull'intelligenza artificiale e perché sta diventando una responsabilità organizzativa.
- Responsabilità delle organizzazioni e dei dipendenti: Il ruolo di fornitori, utenti/implementatori, manager e team che utilizzano sistemi di intelligenza artificiale nelle attività attuali.
- Uso responsabile dell'intelligenza artificiale generativa: Buone pratiche per strumenti come Microsoft Copilota, ChatGPT e altre soluzioni di intelligenza artificiale generativa utilizzate in ambito aziendale.
- Legislazione rumena e quadro normativo applicabile: L'interazione tra l'Atto UE sull'IA, GDPRprotezione dei dati, requisiti di sicurezza e responsabilità locali pertinenti per le organizzazioni in Romania.
- Rischi legali, operativi e reputazionali: Individuare le situazioni in cui l'utilizzo dell'IA può generare rischi per l'organizzazione, i dipendenti, i clienti o i partner.
- Politiche interne e governance dell'IA: Passaggi pratici per definire le regole interne di utilizzo dell'IA, i canali di escalation e le responsabilità di monitoraggio.
- Esempi pratici tratti dal contesto imprenditoriale rumeno: Casi d'uso dell'IA in ambito risorse umane, marketing, vendite, assistenza clienti, legale, finanza e operazioni.
- Implementazione di un programma di alfabetizzazione all'IA: Come può l'organizzazione documentare la formazione, adattare i contenuti ai ruoli e creare un piano d'azione concreto?
Questo corso prepara i partecipanti alla certificazione Conformità all'IA certificata A4Q, una certificazione riconosciuta a livello internazionale, in linea con i requisiti e i principi dell'Atto UE sull'IA, che convalida le competenze necessarie per comprendere e applicare i requisiti di conformità nell'uso dei sistemi di intelligenza artificiale. L'esame di certificazione è gestito da iSQI.
L'esame valuta la capacità dei partecipanti di:
- Comprendere e interpretare i requisiti della legge europea sull'intelligenza artificiale.
- Classificare i sistemi di intelligenza artificiale e identificare gli obblighi applicabili
- Applicare i principi di conformità e governance dell'IA.
- Contribuire all'implementazione della conformità in un'organizzazione
Legge UE sull'IA: Formazione sulla conformità all'IA
Dettagli del Corso
FAQ sul corso relativo alla legge europea sull'IA: Formazione sulla conformità all'IA
Domande frequenti per le organizzazioni che desiderano comprendere la legge europea sull'intelligenza artificiale (AI Act), l'alfabetizzazione in materia di IA, la conformità all'IA e le implicazioni dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale in Romania.
Cos'è l'Atto UE sull'IA?
La legge europea sull'intelligenza artificiale (EU AI Act) è il regolamento europeo che stabilisce i requisiti per lo sviluppo, la fornitura e l'utilizzo dei sistemi di intelligenza artificiale. Per le organizzazioni in Romania, essa è rilevante sia per i progetti di intelligenza artificiale sviluppati internamente, sia per le soluzioni di intelligenza artificiale acquistate, integrate o utilizzate nelle attività correnti.
Che cos'è l'alfabetizzazione all'IA?
L'alfabetizzazione in materia di IA si riferisce alla capacità dei dipendenti e dei team di comprendere cos'è l'intelligenza artificiale, come funziona in generale, quali sono i suoi limiti, quali rischi può generare e come dovrebbe essere utilizzata in modo responsabile in un contesto professionale.
La conoscenza dell'IA è obbligatoria per le organizzazioni?
Sì. L'articolo 4 della legge europea sull'IA introduce l'obbligo per le organizzazioni che forniscono o utilizzano sistemi di IA di adottare misure per sviluppare le competenze in materia di IA delle persone che lavorano con tali sistemi. Non si tratta solo di formazione tecnica, ma di una formazione mirata ai ruoli, al livello di familiarità con l'IA e al contesto in cui la tecnologia viene utilizzata.
Usiamo ChatGPT, Microsoft Copilot o altri strumenti di intelligenza artificiale generativa. Abbiamo degli obblighi?
In molte situazioni, sì. Anche se l'organizzazione non sviluppa i propri modelli di IA, l'utilizzo di strumenti di IA generativa può imporre regole interne in materia di protezione dei dati, verifica dei risultati, trasparenza, sicurezza delle informazioni, diritto d'autore e responsabilità per le decisioni prese con il supporto dell'IA.
Qual è la differenza tra l'AI Act e GDPR?
GDPR La legge sull'intelligenza artificiale si concentra sulla protezione dei dati personali, mentre la legge sull'IA disciplina l'uso dei sistemi di intelligenza artificiale e i rischi che questi comportano. In pratica, le due normative si completano a vicenda: un progetto di IA può avere obblighi sia dal punto di vista della protezione dei dati sia da quello della governance, della trasparenza e della gestione del rischio dell'IA.
Che cosa si intende per sistema di intelligenza artificiale ad alto rischio?
I sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio sono quelli utilizzati in contesti sensibili, come il reclutamento e la gestione del personale, l'accesso ai servizi finanziari, l'istruzione, le infrastrutture critiche o i servizi pubblici. Questi sistemi richiedono ulteriori misure di controllo, documentazione, supervisione umana, tracciabilità e gestione del rischio.
Come può un'organizzazione dimostrare di prendere sul serio l'alfabetizzazione in materia di IA?
Un'organizzazione può dimostrarlo attraverso un programma di formazione documentato, politiche interne sull'utilizzo dell'IA, un inventario dei sistemi di IA in uso, responsabilità chiare, procedure di escalation e prove che i dipendenti abbiano ricevuto informazioni specifiche per i loro ruoli. La certificazione o la partecipazione a corsi possono supportare questo processo, ma devono essere integrate in un quadro di governance più ampio.
Da dove dovrebbe iniziare un'azienda che intende utilizzare l'intelligenza artificiale?
Il primo passo consiste nell'inventariare le soluzioni di intelligenza artificiale utilizzate nell'organizzazione. Successivamente, l'azienda dovrebbe definire lo scopo dell'utilizzo, i ruoli coinvolti, il livello di rischio, i dati elaborati, le responsabilità interne e le misure formative necessarie per ciascuna categoria di utenti.
Cosa dovrebbe fare l'organizzazione nei prossimi 30 giorni?
La raccomandazione pratica è di iniziare con un inventario dell'IA, definire le regole di utilizzo interne, stabilire le responsabilità di governance, valutare l'interazione con GDPR e predisporre un programma di alfabetizzazione sull'IA per i dipendenti che utilizzano o supervisionano sistemi di intelligenza artificiale.
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