Digital Governance

Definizioni e tassonomia dei sistemi; storia e stato dell'arte; IA simbolica e IA connessionista; ambiti applicativi e limiti strutturali

Apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo; reti neurali; addestramento, validazione, overfitting; metriche di performance

Architetture transformer; modelli linguistici di grandi dimensioni; prompt engineering; retrieval augmented generation; sistemi agentici; allucinazioni e strategie di mitigazione

Ciclo di vita del dato; rappresentatività dei dataset; bias statistico e bias sociale; data governance per l'addestramento; anonimizzazione e dati sintetici

Automazione documentale; analisi predittiva; supporto alla decisione; assistenti conversazionali; criteri di selezione delle soluzioni e valutazione costi-benefici

Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act): classificazione per livello di rischio, obblighi di fornitori e utilizzatori, alfabetizzazione IA; legge 132/2025; explainable AI, sorveglianza umana, equità algoritmica

Riservatezza, integrità, disponibilità; superficie di attacco; analisi del rischio; sicurezza per progettazione e per impostazione predefinita

Malware e ransomware; phishing e ingegneria sociale; attacchi alla catena di fornitura; minacce specifiche ai sistemi di IA (data poisoning, prompt injection)

Gestione delle identità e degli accessi; crittografia; segmentazione di rete; architetture zero trust; politiche di backup; gestione delle vulnerabilità

Direttiva NIS2 e d.lgs. 138/2024; perimetro di sicurezza nazionale cibernetica; ruolo dell'Agenzia per la cybersicurezza nazionale; Cyber Resilience Act; rapporti con il GDPR

Piani di risposta agli incidenti; obblighi e tempistiche di notifica; data breach; business continuity e disaster recovery; esercitazioni e lezioni apprese

Il Codice dell'amministrazione digitale: principi, diritti di cittadini e imprese, obblighi degli enti. Architettura istituzionale: Dipartimento per la trasformazione digitale, AgID, Agenzia per la cybersicurezza nazionale, e ruolo delle linee guida. Il responsabile per la transizione digitale: funzioni, poteri, collocazione organizzativa. Il quadro europeo del Decennio digitale e le missioni del PNRR dedicate alla digitalizzazione. Dal piano triennale al piano operativo dell'ente: esercizio di traduzione degli obiettivi.

Il dato come infrastruttura: basi dati di interesse nazionale, anagrafi, registri. La piattaforma digitale nazionale dati e il modello di interoperabilità: cosa cambia nella progettazione dei servizi. Dati aperti e riuso dell'informazione del settore pubblico. Qualità del dato: completezza, accuratezza, tempestività, e responsabilità sulla qualità. Migrazione al cloud e qualificazione dei servizi. Costruzione di un catalogo dei dati e assegnazione della titolarità.

Dall'analisi del fabbisogno allo studio di fattibilità. Costruzione del capitolato tecnico e del documento di gara: requisiti funzionali e non funzionali, livelli di servizio, criteri di valutazione dell'offerta. Il codice dei contratti pubblici e gli strumenti di acquisizione digitale; accordi quadro e mercato elettronico. Gestione del contratto e del fornitore: governance, verifiche, penali, gestione del cambiamento in corso d'opera. Rischi ricorrenti: dipendenza da fornitore, debito tecnico, sottostima della manutenzione.

Dal monitoraggio dell'avanzamento alla valutazione dell'impatto: la differenza e perché conta. Costruzione di indicatori: definizione, normalizzazione, ponderazione, aggregazione in indici sintetici. Indicatori europei e nazionali di riferimento per la digitalizzazione e confronto tra amministrazioni. Progettazione di un cruscotto direzionale. Valutazione ex post: disegno della valutazione, dati necessari, errori di attribuzione. Esercitazione su un set di indicatori reale.

Modelli di governance dell'intelligenza artificiale in organizzazione: comitati, ruoli, catena delle responsabilità. Inventario dei sistemi e registro dei rischi; classificazione secondo l'AI Act e obblighi conseguenti per l'organizzazione che utilizza i sistemi. Politiche interne di uso dell'IA e formazione del personale. Gestione del cambiamento: resistenze, ridisegno dei processi, comunicazione interna. Laboratorio conclusivo: predisposizione di una politica interna e di un registro dei sistemi di IA per un ente di media dimensione.