AI Masterclass: usare l'intelligenza artificiale in modo sicuro e conforme!

Un videocorso sull'uso sicuro e lecito dell'intelligenza artificiale sul lavoro, costruito attorno all'alfabetizzazione in materia di IA richiesta dall'articolo 4 del regolamento europeo sull'IA (AI Act). Tratta prima le basi tecniche, dall'apprendimento automatico ai modelli linguistici di grandi dimensioni, le regole del prompting e i limiti dei sistemi attuali, poi il versante giuridico: protezione dei dati, diritto d'autore, segreti commerciali, responsabilità e i ruoli di deployer e fornitore.

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Livello consigliato

Principiante

Competenze che acquisirai

Distinguere sistemi di IA, apprendimento automatico, deep learning e IA generativa
Capire cosa succede all'interno di un modello linguistico di grandi dimensioni quando riceve un prompt
Costruire un prompt a partire da istruzione, contesto, input e indicatore di output
Applicare il prompting Chain of Thought e valutare quando un modello di ragionamento è utile
Verificare gli output dell'IA alla ricerca di bias, discriminazioni e allucinazioni prima di farvi affidamento

Applicare le regole su protezione dei dati, diritto d'autore e segreti commerciali all'uso quotidiano dell'IA
Distinguere il ruolo di deployer da quello di fornitore secondo il regolamento europeo sull'IA (AI Act)
Classificare un caso d'uso dell'IA in base al rischio e ricavarne gli obblighi conseguenti
Eseguire un inventario del software che individui componenti di IA e lacune di conformità

Questo corso include

1Moduli

8Lezioni

0Modelli scaricabili

1Materiali del corso

1Certificato di completamento

Moduli

4 min
4 min
Praxitelis affida il corso al coach Michael Kraus, che presenta il portfolio in 3 parti di ZM-I KI: consulenza sull'IA, software e prodotti di dati, ricerca universitaria. Kraus illustra poi i 5 interventi del corso, dai fondamenti dell'IA alle competenze applicative, ai quadri normativi dell'UE e a un riepilogo finale.
19 min
19 min
Kraus colloca l'IA nel Gartner Hype Cycle, distingue il modello di IA dal sistema di IA con l'esempio di ChatGPT e separa SPAI e GPAI. Le etichette su immagini di ponti distinguono l'apprendimento supervisionato da quello non supervisionato e un esempio sul prezzo delle case illustra i passaggi della previsione; infine Kraus mette a confronto l'acquisto di uno strumento di IA con lo sviluppo di uno proprietario.
15 min
15 min
Kraus passa in rassegna i fornitori di IA generativa (OpenAI, Google, Anthropic, Mistral) e mostra un Transformer che dà 3 risposte diverse al variare della temperatura. Scompone un prompt in istruzione, contesto, input e indicatore di output, usa un problema di calcolo sulle palline da tennis per il Chain of Thought e chiude con un LLM di ragionamento che risponde in 37 secondi.
12 min
12 min
La lezione completa la ricetta del prompting Chain of Thought (compito, formato, avvertenze, contesto) con l'esempio di una casa di 260 m², poi tratta i bias di DALL-E e un agente Dlubal che trasforma lo schizzo di una struttura in acciaio in un modello RFEM. Si chiude con checklist su allucinazioni e bias per utenti, sviluppatori e decisori.
12 min
12 min
La lezione si apre con l'obbligo legale di alfabetizzazione in materia di IA sul lavoro, poi passa al diritto tedesco: protezione dei dati ai sensi del GDPR, diritto d'autore che esclude i contenuti prodotti da macchine e segreti commerciali. Per la responsabilità entrano in gioco contratto, responsabilità extracontrattuale, illecito civile e la legge Produkthaftungsgesetz, dove risponde l'azienda di carpenteria metallica che usa l'IA. La lezione si chiude con il principio «human in the loop».
15 min
15 min
La lezione fa risalire il regolamento europeo sull'IA (AI Act) al 1° agosto 2024 e distingue il ruolo di fornitore da quello di deployer. Classifica casi che vanno da uno strumento per i prezzi a una verifica del merito creditizio in rischio minimo, limitato, alto e inaccettabile. Si chiude con gli obblighi per ciascuna classe e con una sanzione di 10 milioni di euro o del 2% del fatturato per un chatbot che nasconde che i contenuti sono generati dall'IA.
9 min
9 min
La lezione illustra i 4 passaggi per la conformità e i 3 gruppi di formazione (utenti finali, sviluppatori, decisori), poi riprende le definizioni di IA e IA generativa e il tema dei bias. Segue l'inquadramento giuridico: protezione dei dati, diritto d'autore, segreti commerciali, responsabilità e gli obblighi di trasparenza di deployer e fornitore previsti dal regolamento europeo sull'IA.
4 min
4 min
La sessione conclusiva affronta le domande più frequenti: cosa deve fare un'azienda dopo aver acquistato ChatGPT o Copilot (ruolo di deployer, classificazione del rischio, trasparenza), cosa definisce un documento di policy sull'IA e dove trovare aiuto. Kraus rimanda al codice QR del Dlubal Community Channel e al contatto via e-mail.

A chi è rivolto questo corso:

Chiunque usi o gestisca strumenti di IA in azienda, con o senza esperienza pregressa
Ingegneri e personale tecnico che vogliono usare strumenti di IA nel lavoro quotidiano
Manager e decisori responsabili dell'uso dell'IA nei propri team
Personale IT e addetti alla protezione dei dati che devono valutare gli strumenti di IA prima della loro introduzione
Aziende che si preparano all'alfabetizzazione in materia di IA richiesta dall'articolo 4 del regolamento europeo sull'IA (AI Act)