Descrizione del Corso
AIMS Lead Implementer: cosa ottieni
- Metodo di implementazione: come impostare e portare avanti un progetto AIMS dall’avvio alla messa in esercizio.
- Governance ed etica: principi, responsabilità e controlli per un uso consapevole dell’AI.
- Risk management: identificare, valutare e trattare rischi/opportunità specifici dei sistemi AI.
- Controlli operativi: qualità, trasparenza, sostenibilità e monitoraggio delle soluzioni AI.
- Preparazione alla certificazione: esercitazioni e casi studio per consolidare e applicare i concetti.
Obiettivi del corso AI Management System
Il corso coniuga teoria e pratica e favorisce l’applicazione diretta dei concetti attraverso esercitazioni e casi di studio.
Vengono illustrate le linee guida ISO/IEC 42001 per la gestione dell’intelligenza artificiale, con enfasi su un approccio etico e responsabile.
- Interpretare requisiti e logiche di un AIMS e tradurli in attività operative e deliverable.
- Pianificare un progetto di implementazione (ruoli, responsabilità, scope, priorità e roadmap).
- Definire governance, policy e controlli per l’AI e integrarli nei processi aziendali.
- Impostare monitoraggio, miglioramento continuo e readiness per verifiche/audit.
- Operare come Lead Implementer: coordinare stakeholder, gestire dipendenze e guidare l’adozione.
A chi è rivolto
Questa certificazione è rivolta a:
- Professionisti coinvolti nella gestione e implementazione di sistemi di intelligenza artificiale conformi alla ISO/IEC 42001.
- Responsabili di progetti IT e innovazione che richiedono una solida conoscenza della governance AI.
- Auditor e consulenti che supportano le organizzazioni nell’adozione di framework per la gestione etica e sicura dell'intelligenza artificiale.
Contenuti del corso (4 giorni)
- Fondamenti ISO/IEC 42001: framework, principi e rilevanza nella gestione dell’AI.
- Governance ed etica: responsabilità, ruoli e modelli di governo per un utilizzo consapevole dell’AI.
- Gestione rischi e opportunità: identificazione, valutazione e mitigazione dei rischi specifici dei sistemi AI.
- Processi e controlli operativi: metodologie per qualità, trasparenza e sostenibilità dei sistemi AI.
- Audit e monitoraggio continuo: conformità, misurazioni e miglioramento continuo.
- Case study ed esercitazioni: simulazioni e scenari reali per consolidare le competenze.
Esercizi pratici sono previsti al termine di ciascuna sezione per rinforzare l’apprendimento e prepararti all’esame di certificazione.
Docenti
I docenti di BITIL.COM sono accreditati da enti di formazione internazionali e hanno esperienza nel campo dell’innovazione digitale e della cybersecurity applicata alle tecnologie AI. Con un approccio pratico e orientato alle esigenze di business, guidano nella comprensione e nell’applicazione delle linee guida ISO/IEC 42001.
