A cura di: AI Legal Team EUCS

Revisione: Dr. Eric Falzone – Responsabile AI Academy EUCS

Aggiornato:

Programma del Corso AI Literacy

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.
  • Formazione e aggiornamento delle misure di AI literacy in funzione dei ruoli, dei sistemi utilizzati e del contesto organizzativo.
  • Ruolo della formazione continua nella costruzione di una cultura aziendale dell’AI consapevole e conforme.

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