AI Literacy – art. 4 AI Act

Percorso di 16 ore che sostiene lo sviluppo dell'alfabetizzazione in materia di IA prevista dall'art. 4 del Regolamento (UE) 2024/1689, come riscritto dal Regolamento (UE) 2026/1744: conoscenze, uso responsabile e consapevolezza dei rischi per chi usa sistemi di IA in azienda.

Quadro del corso

Destinatari: Tutto il personale che utilizza o è esposto a sistemi di IA: sviluppo e IT, marketing, commerciale, amministrazione, assistenza clienti, legal e compliance, dirigenti
Modalità: Laboratoriale, live online su Microsoft Teams, con casi differenziati per reparto
Strumenti: ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot, NotebookLM, Perplexity (versioni gratuite)
Riferimenti normativi: Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act), in particolare art. 4; Regolamento (UE) 2026/1744 (Digital Omnibus sull'IA); GDPR
Verifica finale: Test di verifica delle conoscenze e attestato di partecipazione nominativo

Obiettivi formativi

Comprendere cosa prevede l'art. 4 dell'AI Act, come riscritto dal Reg. (UE) 2026/1744, e chi è tenuto ad adottare misure per l'alfabetizzazione
Conoscere il funzionamento di base dei sistemi di IA e dell'IA generativa, con i loro limiti
Riconoscere rischi come errori, allucinazioni, bias, uso improprio dei dati e perdita di riservatezza
Distinguere le categorie di rischio dell'AI Act e le pratiche vietate
Usare l'IA in modo responsabile, proteggendo dati personali e informazioni aziendali
Applicare la supervisione umana e verificare gli output prima di utilizzarli
Contribuire alla definizione di regole interne e buone pratiche d'uso dell'IA nella propria funzione

Incontro 1 – Il quadro normativo: AI Act e art. 4 (4 ore)

Cos'è l'alfabetizzazione in materia di IA (AI literacy) e perché le organizzazioni devono adottare misure per sostenerla
Il Regolamento (UE) 2024/1689: finalità, struttura, ambito di applicazione e tempi di applicazione
L'art. 4 come riscritto dal Reg. (UE) 2026/1744: fornitori e deployer adottano misure per sostenere l'alfabetizzazione del personale e di chi opera per loro conto, senza dover garantire un livello specifico a ciascuna persona; criteri di calibrazione (conoscenze, esperienza, contesto d'uso, persone interessate)
Ruoli nella filiera: fornitore, deployer (utilizzatore), importatore, distributore
Approccio basato sul rischio: pratiche vietate, sistemi ad alto rischio, obblighi di trasparenza, rischio minimo
Modelli di IA per finalità generali e obblighi collegati
Sanzioni, responsabilità dell'organizzazione e autorità competenti
Il Digital Omnibus (Reg. (UE) 2026/1744, in vigore dal 27 luglio 2026) e il calendario aggiornato: art. 4 dal 2 febbraio 2025; trasparenza (art. 50) dal 2 agosto 2026; sistemi ad alto rischio dell'Allegato III dal 2 dicembre 2027 e dell'Allegato I dal 2 agosto 2028
Discussione: dove si colloca la mia organizzazione

Incontro 2 – Come funziona l'IA e dove sbaglia (4 ore)

Dall'apprendimento automatico all'IA generativa: dati, addestramento, modelli e output
Modelli linguistici: come producono le risposte e perché possono sbagliare
Allucinazioni, informazioni obsolete, risposte non verificabili e sicurezza apparente degli output
Bias e qualità dei dati: origine, effetti e conseguenze per le persone
Spiegabilità e trasparenza: cosa si può e non si può sapere di un sistema di IA
Rischi di sicurezza: manipolazione dei prompt, fuga di dati, contenuti falsi e deepfake
Valutare l'affidabilità di uno strumento e verificare un output
Esercitazione: mettere alla prova gli strumenti con domande a trabocchetto e analisi degli errori

Incontro 3 – Uso responsabile, dati e proprietà intellettuale (4 ore)

IA e protezione dei dati personali: principi del GDPR applicati all'uso degli strumenti IA
Quali informazioni non inserire nei prompt; anonimizzazione e minimizzazione dei dati
Privacy delle versioni gratuite: le conversazioni possono essere usate per addestrare i modelli; come disattivare questa funzione in ChatGPT, Gemini e negli altri strumenti, e uso delle chat temporanee
Versioni gratuite e versioni aziendali a confronto: protezione dei dati, addestramento, contratti (per esempio Copilot con account di lavoro); cosa non inserire comunque
Strumenti non autorizzati (shadow AI) e rischi per l'organizzazione
Riservatezza, segreti aziendali e contratti con i fornitori di servizi IA
Diritto d'autore, titolarità dei contenuti generati e uso di materiali di terzi
Trasparenza verso clienti e colleghi: quando e come dichiarare l'uso dell'IA
Supervisione umana: chi verifica, cosa verifica e quando
Casi pratici differenziati per reparto: IT e sviluppo, marketing, commerciale, amministrazione, assistenza, legal e compliance

Incontro 4 – Governance, buone pratiche e verifica (4 ore)

Mappatura degli strumenti e dei casi d'uso di IA presenti in azienda
Classificazione indicativa dei sistemi secondo le categorie di rischio dell'AI Act
Politica interna sull'uso dell'IA: regole, ruoli, procedure di autorizzazione e segnalazione di incidenti
Documentare le misure adottate: formazione calibrata per ruolo, registro e aggiornamento periodico
Elaborare un decalogo di buone pratiche per la propria funzione
Simulazione: valutare un nuovo strumento di IA proposto da un reparto
Confronto finale e piano di miglioramento
Test finale di verifica delle conoscenze e consegna degli attestati nominativi

Metodologia, strumenti e verifica

Metodologia: lezioni interattive, dimostrazioni dal vivo degli strumenti, analisi di casi e simulazioni; i casi pratici sono adattati al reparto dei partecipanti
Materiali: slide del corso e vademecum sull'AI Act per il settore di riferimento, schede di sintesi e modello di decalogo di buone pratiche
Requisiti tecnici: computer con connessione a internet e account gratuiti sugli strumenti indicati; webcam e microfono
Verifica finale: test di verifica delle conoscenze in uscita
Attestato: attestato di partecipazione nominativo, utile a documentare le misure di alfabetizzazione adottate ai sensi dell'art. 4

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