Chief AI Officer: competenze e certificazione secondo la nuova norma UNI 11621-8:2026
Partenza: 19/01/2027
Prezzo: 1.890 €
L’Intelligenza Artificiale sta assumendo un ruolo sempre più rilevante nelle strategie e nei processi aziendali. La sua adozione richiede competenze capaci di coniugare innovazione tecnologica, obiettivi di business, gestione dei rischi e responsabilità organizzative.
In questo scenario, il Chief AI Officer è la figura professionale chiamata a definire e supervisionare la strategia AI dell’organizzazione, coordinandone la governance e favorendo l’integrazione delle tecnologie nei processi aziendali in modo sicuro, efficace e responsabile.
Il corso di formazione per Chief AI Officer è basato sulla norma UNI 11621-8, riferimento per i profili professionali dell’Intelligenza Artificiale. Il percorso, di 40 ore, è articolato in 9 moduli distribuiti in 10 lezioni da 4 ore e copre le 14 aree di conoscenza (K001–K014) previste dalla norma: dalle tecnologie e architetture AI alla legislazione e compliance, dalla sicurezza delle informazioni alla governance e alla strategia, dalle metriche di performance alle dinamiche organizzative, fino ai valori e ai principi etici dell’AI.
Le lezioni si svolgono interamente online in modalità sincrona, favorendo l’interazione in tempo reale con i formatori e il gruppo di lavoro. Ogni sessione è registrata e resa disponibile sulla piattaforma didattica, permettendo ai partecipanti di rivedere i contenuti in qualsiasi momento, adattandosi alle esigenze di chi lavora.
Al termine del corso, i partecipanti saranno pronti per l’esame di certificazione Chief AI Officer secondo la norma UNI 11621-8.
La certificazione attesta il possesso delle competenze definite dalla norma e garantisce il riconoscimento professionale a livello nazionale da parte degli organismi accreditati.
In questo senso Intertek, organismo accreditato ISO 17024 e riconosciuto da Accredia, ha avviato il processo di accreditamento per il rilascio dei profili definiti nella norma UNI 11621-8 che sarà completato nei prossimi mesi.
Legislazione vigente, norme, codici etici e linee guida
Comprendere il quadro legislativo e normativo che disciplina l’Intelligenza Artificiale, approfondendo gli obblighi delle organizzazioni e i principali standard di riferimento. Il modulo fornisce le conoscenze necessarie per interpretare i requisiti applicabili ai sistemi AI e tradurli in policy, controlli e procedure aziendali.
Responsabilità giuridiche e contrattuali dell’AI
Approfondire le responsabilità giuridiche e contrattuali connesse allo sviluppo, all’adozione e all’utilizzo dei sistemi di Intelligenza Artificiale. Il modulo affronta gli aspetti legali e i principali strumenti contrattuali necessari per gestire i rischi, tutelare l’organizzazione e presidiare la conformità normativa.
Indicatori di performance e di rischio per l’AI
Acquisire gli strumenti per valutare le performance tecniche ed economiche delle soluzioni AI, misurarne i rischi e verificarne il contributo agli obiettivi aziendali. Il modulo approfondisce la definizione di indicatori e metodologie di valutazione a supporto delle decisioni di investimento e del monitoraggio dei risultati.
Strutture, ruoli e processi di governance
Approfondire i principi e gli strumenti per strutturare una governance dell’Intelligenza Artificiale efficace, definendo ruoli, responsabilità e processi decisionali. Il modulo affronta i meccanismi di supervisione umana, controllo e tracciabilità necessari per assicurare una gestione trasparente e responsabile dei sistemi AI.
Strategie d’integrazione dell’AI nei processi
Sviluppare una visione strategica dell’Intelligenza Artificiale e approfondire le metodologie per pianificarne l’adozione nelle organizzazioni. Il modulo si concentra sulla valutazione della maturità aziendale, sulla definizione delle priorità di investimento e sulla costruzione di roadmap capaci di accompagnare il passaggio dalla sperimentazione all’integrazione su scala più ampia.
Famiglie di tecniche, modelli e pattern di integrazione
Conoscere le principali tecnologie e architetture di Intelligenza Artificiale, comprenderne le caratteristiche e valutarne l’applicabilità nei diversi contesti organizzativi. Il modulo approfondisce i criteri di scelta dei modelli e le modalità di integrazione delle soluzioni AI, considerando prestazioni, costi, sicurezza e requisiti operativi.
Valutazione e integrazione delle soluzioni AI; valori e principi etici dell’AI
Approfondire le metodologie per valutare, selezionare e integrare le soluzioni AI nei sistemi e nei processi aziendali, considerando requisiti tecnici, affidabilità e sostenibilità delle scelte. Il modulo affronta inoltre i principi etici dell’Intelligenza Artificiale e gli strumenti per prevenire discriminazioni, gestire i bias e promuovere trasparenza e responsabilità lungo il ciclo di vita dei sistemi.
Valutazione e integrazione delle soluzioni AI
Etica dell’AI
Sicurezza delle informazioni per l’AI
Comprendere i rischi di sicurezza specifici dell’Intelligenza Artificiale e approfondire le metodologie per proteggere modelli, dati e infrastrutture. Il modulo fornisce un quadro delle principali minacce informatiche e dei controlli necessari per rafforzare la sicurezza, prevenire gli incidenti e garantire la continuità operativa delle soluzioni AI.
Dinamiche organizzative, comunicazione e competenze AI
Approfondire le metodologie per accompagnare l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nelle organizzazioni, favorendo il coinvolgimento delle persone e l’evoluzione delle competenze. Il modulo affronta la gestione del cambiamento, la comunicazione con gli stakeholder e la definizione di percorsi formativi per promuovere un’adozione consapevole e responsabile dell’AI.
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