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Per le aziende non è più una questione teorica: gli obblighi sono già in vigore in modo scaglionato e le scadenze chiave del 2026 sono alle porte.\n\nQuesto corso accompagna direzione, funzioni legali, HR e responsabili IT/progetto a capire cosa cambia concretamente, come classificare i propri sistemi AI, quali obblighi ricadono sull’azienda e come costruire un percorso di adozione dell’AI che sia al tempo stesso conforme, sicuro e capace di generare valore.\n\nIl corso è erogato in co-docenza: un docente tecnico Devmy per la parte di AI, architetture e adozione, affiancato da un partner legale specializzato in diritto delle nuove tecnologie e protezione dei dati per la parte normativa. 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Non richiede competenze di programmazione.\n- Direzione e management (CEO, COO, innovation manager)\n- Funzioni legali, compliance, DPO e privacy\n- HR e responsabili della formazione (anche in ottica obbligo di AI literacy)\n- IT manager, project manager e referenti AI/innovazione\n","topics":"**Modulo 1 — Fondamenti dell’AI Act**\n- Cos’è il Regolamento UE 2024/1689 e perché riguarda anche chi non sviluppa AI\n- L’approccio risk-based: pratiche proibite, alto rischio, rischio limitato, rischio minimo\n- Ambito di applicazione e portata extraterritoriale\n- Rapporto con il GDPR: due normative che si applicano in parallelo\n- Timeline e scadenze: cosa è già in vigore e cosa scatta nel 2026–2027\n\n**Modulo 2 — Ruoli, obblighi e sistemi ad alto rischio**\n- Provider vs deployer: chi sei e quando il tuo ruolo cambia (es. fine-tuning sostanziale)\n- Sistemi ad alto rischio (Allegato III): esempi pratici e implicazioni\n- Obblighi di trasparenza (Art. 50): chatbot, contenuti generati, marcatura/watermarking\n- Modelli di uso generale (GPAI) e modelli con rischio sistemico\n- Documentazione tecnica, sorveglianza umana e gestione degli incidenti\n\n**Modulo 3 — Governance dell’AI in azienda**\n- Mappare i propri sistemi AI: inventario e classificazione\n- Policy d’uso interne dell’AI: cosa è permesso, cosa no, come\n- Risk management, DPIA e FRIA: quando servono e come si imposta\n- L’obbligo di AI literacy (Art. 4): cosa significa davvero per il personale\n- Accountability e identità degli agenti AI come “utenti” da governare\n- Frameworks di riferimento: ISO/IEC 42001 e NIST AI RMF (cenni)\n\n**Modulo 4 — Roadmap di adozione e compliance**\n- Assessment di partenza: dove siamo e dove dobbiamo arrivare\n- Checklist operative e assegnazione delle responsabilità (ownership)\n- Vendor management: cosa chiedere ai fornitori di AI\n- Costruire un piano di adozione responsabile: pilota, scaling, monitoraggio\n- Errori comuni e anti-pattern nell’adozione aziendale dell’AI\n","title":"AI Act &  AI Adoption","whatdo":"L’approccio è misto: sessioni teoriche, analisi di casi reali ed esercitazioni guidate (classificazione di sistemi, redazione di policy, checklist di assessment). \nOgni partecipante uscirà con una bozza di mappatura dei propri sistemi AI e una roadmap d’azione."}}}},
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