Corso AI Act in azienda

L’AI Act è il Regolamento Europeo sull’Intelligenza Artificiale, la prima normativa organica al mondo che disciplina lo sviluppo e l’uso di sistemi AI. Gli obblighi si applicano progressivamente: dal febbraio 2025 è in vigore l’obbligo di AI literacy (articolo 4), dal 2 agosto 2025 gli obblighi per i provider di General Purpose AI, dal 2 agosto 2026 la maggior parte degli obblighi generali inclusi i sistemi high-risk, e dal 2 agosto 2027 i requisiti per i sistemi high-risk collegati a prodotti già regolati.

Il corso è pensato come primer introduttivo per team tecnici (engineering, DevOps, MLOps), product owner, compliance officer, CTO, CIO e responsabili di progetto che integrano o supervisionano sistemi AI in azienda. Non è un corso giuridico per avvocati né un corso operativo di approfondimento: è un’ora di orientamento per inquadrare velocemente cosa l’AI Act comporta dal punto di vista di chi costruisce i sistemi.

No. Il corso non richiede competenze giuridiche. Servono conoscenze base di intelligenza artificiale (cosa sono modelli, training, inferenza) e familiarità con i processi aziendali di sviluppo software o gestione prodotto. Il tono è tecnico-accessibile: ogni termine specialistico viene spiegato al primo utilizzo.

I corsi giuridici spiegano la norma: articoli, sanzioni, interpretazioni. Questo corso parte dalla norma e la racconta con gli occhi di chi costruisce o integra sistemi AI: quali sono i concetti chiave che un team tecnico deve avere in mente, classificazione dei casi d’uso, logging, go-live, vendor, monitoraggio post-release, senza la pretesa di esaurirli. L’output non è un parere legale né una guida all’implementazione: è una mappa iniziale per capire dove approfondire dopo.

Il corso è introduttivo e dura circa un’ora: 8 brevi video-lezioni organizzate in un percorso progressivo, dal concetto di sistema AI (non solo modello), alla classificazione del rischio con le 4 zone e il framework a 2 domande, fino alla shared responsibility con i vendor GPAI, al logging a strati, al monitoraggio post-release e alla checklist finale. È on-demand e si segue al proprio ritmo: pensato per dare una panoramica veloce e completa, non un approfondimento operativo.

L’AI Act classifica i sistemi AI in 4 zone di rischio: pratiche vietate (come social scoring invasivo o manipolazione subliminale), alto rischio (sistemi che operano in contesti come lavoro, istruzione, credito, giustizia), obblighi di trasparenza (ad esempio chatbot che devono dichiarare la loro natura AI) e rischio basso. Il corso insegna a classificare il rischio non in base al modello usato, ma in base al ruolo che il sistema ha nel processo reale.

Sì, in particolare nella lezione sul logging a strati. Il corso affronta il punto di incontro tra AI Act e GDPR: come loggare abbastanza per dimostrare la compliance senza violare la minimizzazione dei dati personali, con pattern concreti di retention differenziata, accesso ristretto e masking dei dati sensibili nei debug log.

La maggior parte dei corsi disponibili online si concentra sulla spiegazione giuridica della normativa o sulla certificazione teorica. Questo è un corso introduttivo pensato dal punto di vista di chi costruisce sistemi AI: in un’ora dà una panoramica dei concetti che contano per un team tecnico, risk triage a 2 domande, logica del logging a 3 strati, 8 gate di go-live, 5 dimensioni di vendor review, segnali di drift post-release, spiegati con 8 micro-animazioni tecniche.

Sì. Il corso integra la timeline completa degli obblighi progressivi dal 2025 al 2027, con attenzione specifica alle scadenze che impattano i team tecnici: obblighi AI literacy già in vigore, obblighi GPAI da agosto 2025, requisiti high-risk da agosto 2026. I contenuti riflettono lo stato normativo aggiornato.

Trattandosi di un corso introduttivo, l’obiettivo non è rendersi autonomi nell’implementazione completa, ma avere chiari i prossimi passi. Il corso si chiude con una checklist di 4 attività iniziali da poter portare al team: avviare un inventario dei casi d’uso AI con owner, una prima bozza di risk classification, una ricognizione sui sistemi più vicini alla produzione, e una vendor review di alto livello per le dipendenze GPAI critiche. Da lì in poi, ogni area merita un approfondimento dedicato.

Sì, e questo è uno dei punti chiave del corso. Quando integri un General Purpose AI tramite API, il provider copre il modello nel suo perimetro (addestramento, infrastruttura, documentazione), ma tutto il resto, dati nei prompt, guardrail, interfaccia utente, logging, escalation, monitoraggio, resta in carico a te come integratore. La responsabilità non si scarica completamente sul fornitore.