Lezione 1Contratti con fornitori e clienti per funzionalità AI: accordi di trattamento dati, contitolarità, allocazione responsabilità e requisiti di sicurezzaQuesta sezione spiega come strutturare contratti con fornitori e clienti per funzionalità AI, focalizzandosi su accordi di trattamento dati, contitolarità, allocazione responsabilità e clausole di sicurezza che riflettono requisiti regolatori ed etici.
Definizione ruoli controller e processorClausole chiave degli accordi di trattamento datiContitolarità e doveri condivisiLimiti responsabilità, indennizzi e assicurazioniObblighi di sicurezza e risposta incidentiDiritti di audit, supervisione e terminazioneLezione 2Regimi fondamentali di protezione dati e obblighi rilevanti per l'AI (principi: limitazione scopo, minimizzazione dati, base legale, trasparenza)Questa sezione rivede i regimi fondamentali di protezione dati rilevanti per l'AI, enfatizzando principi come limitazione scopo, minimizzazione dati, base legale e trasparenza, e come operacionalizzarli nello sviluppo e deployment AI.
Limitazione scopo in training e uso AIMinimizzazione dati e selezione featureScelta e documentazione basi legaliTrasparenza e notifiche significativeAccuratezza, limiti storage e integritàAccountability e strutture di governanceLezione 3Valutazioni d'Impatto Protezione Dati (DPIA) / Valutazioni d'Impatto AI (AIA): struttura, domande chiave e piani di rimediazioneQuesta sezione spiega come progettare e condurre DPIA e AIA, dalla definizione ambito e identificazione rischi a engagement stakeholder, documentazione e pianificazione rimediazione, assicurando che i sistemi AI soddisfino aspettative legali, etiche e organizzative.
Definizione ambito sistemi AI e attività trattamentoIdentificazione stakeholder e gruppi interessatiCatalogazione rischi per diritti e libertàProgettazione piani mitigazione e rimediazioneDocumentazione esiti e approvazioneIntegrazione DPIA nel ciclo di vita prodottoLezione 4Equità algoritmica e bias: fonti di bias, metodi di misurazione e tecniche di mitigazioneQuesta sezione analizza bias algoritmico ed equità in AI, spiegando fonti di bias, metriche di equità e strategie di mitigazione su dati, modellazione e deployment, con attenzione alle aspettative legali in ambienti regolatori rigorosi.
Tipi e fonti di bias algoritmicoMetriche equità e trade-offBias in raccolta e etichettatura datiStrategie training e valutazione modelloMitigazione in deployment e monitoraggioDocumentazione decisioni equitàLezione 5Playbook operativi per revisioni compliance prodotto e escalation cross-funzionale (Prodotto, Legale, Privacy, Compliance)Questa sezione fornisce playbook pratici per revisioni compliance prodotto, definendo ruoli, workflow e percorsi escalation tra team Prodotto, Legale, Privacy e Compliance per gestire rischi AI e documentare decisioni difendibili.
Intake e triage cambiamenti prodotto AILivelli e criteri revisione basati sul rischioRuoli Prodotto, Legale, Privacy, CompliancePercorsi escalation per casi AI ad alto rischioDocumentazione decisioni e registri approvazioneLoop feedback in roadmap prodottoLezione 6Gestione rischio modello per funzionalità AI: documentazione (model cards), validazione, testing, monitoraggio performance ed explainabilityQuesta sezione copre gestione rischio modello per funzionalità AI, inclusa documentazione, validazione, testing, monitoraggio ed explainability, allineando governance modello con aspettative regolatorie e framework appetibilità rischio interni.
Inventario e classificazione modelliModel cards e standard documentazioneValidazione e challenge indipendenteMonitoraggio performance, drift e stabilitàMetodi explainability e limitazioniGestione cambiamenti modello e decommissioningLezione 7Framework etici per decisioni AI: mappatura stakeholder, proporzionalità, contestabilità, supervisione umana e meccanismi di rimedioQuesta sezione introduce framework etici per decision-making AI, coprendo mappatura stakeholder, proporzionalità, contestabilità, supervisione umana e rimedio, e mostra come incorporare questi principi in processi governance e design prodotto.
Mappatura stakeholder e impatti per AIValutazioni proporzionalità e necessitàProgettazione canali contestabilità e appelloModelli human-in-the-loop e on-the-loopMeccanismi rimedio e riparazione danniIntegrazione revisioni etiche in governanceLezione 8Design privacy-preserving: minimizzazione dati, privacy differenziale, anonimizzazione, pseudonimizzazione e basi di secure multi-party computationQuesta sezione esplora strategie di design privacy-preserving per AI, inclusa minimizzazione dati, anonimizzazione, pseudonimizzazione, privacy differenziale e secure multi-party computation, con indicazioni su casi d'uso e trade-off implementazione.
Minimizzazione dati in design feature AIAnonimizzazione e rischi re-identificazioneMetodi pseudonimizzazione e tokenizzazionePrivacy differenziale per analytics e MLBasi di secure multi-party computationSelezione tecniche privacy appropriateLezione 9Controlli tecnici: controllo accesso, logging, crittografia, politiche retention e secure development lifecycle (SDLC) per MLQuesta sezione dettagli salvaguardie tecniche per sistemi AI, inclusi controllo accesso, logging, crittografia, retention e sviluppo ML sicuro, mostrando come scelte ingegneristiche supportino compliance regolatoria e riduzione rischio etico.
Controllo accesso role-based e attribute-basedDesign logging sicurezza e audit trailCrittografia in transito e at rest per dati AIAutomazione retention e cancellazione datiCoding sicuro e code review per MLTesting sicurezza e hardening servizi AILezione 10Valutazione basi legali e limiti consenso per sorveglianza sul lavoro e trattamento dati dipendentiQuesta sezione esamina basi legali e limiti consenso per sorveglianza sul lavoro e dati dipendenti, affrontando strumenti monitoraggio, doveri trasparenza, squilibri potere e salvaguardie per proteggere dignità e diritti lavorativi.
Scenari comuni sorveglianza sul lavoroValutazione interesse legittimo e necessitàLimiti consenso in contesti occupazionaliTrasparenza e doveri informazione lavoratoriSalvaguardie per tecnologie monitoraggioCoinvolgimento consigli lavoratori e sindacatiLezione 11Trend regolatori in giurisdizioni ad alta regolamentazione e percorsi compliance per prodotti AI innovativiQuesta sezione esamina trend regolatori in giurisdizioni ad alta regolamentazione, delineando leggi AI emergenti, guidance ed enforcement patterns, e mappando percorsi compliance pratici per prodotti AI innovativi e operazioni transfrontaliere.
Panoramica regimi regolatori AI principaliRegole e guidance AI settorialiAspettative supervisory e enforcementSandbox regolatori e hub innovazioneProgettazione programmi compliance basati sul rischioQuestioni compliance dati e AI transfrontaliereLezione 12Framework diritti umani applicabili a dati e AI: Principi Guida ONU, GDPR come modello basato su diritti e implicazioni diritti umani nazionaliQuesta sezione collega diritto diritti umani a governance dati e AI, spiegando Principi Guida ONU, approccio basato su diritti del GDPR e come doveri nazionali diritti umani modellano responsabilità corporate per design e deployment AI.
Principi Guida ONU e doveri corporateGDPR come modello regolatorio basato su dirittiLeggi nazionali diritti umani che influenzano AIRischi diritti umani salienti in uso AIDue diligence diritti umani per AIAspettative rimedio e accountability
