Il mercato dell’AI e la sua evoluzione
- Dimensioni del mercato globale e italiano
- I principali player: USA, Cina, Europa
- Tecnologie e trend emergenti: GenAI, AI agentiva, multimodalità, AI on-device
- L’AI nel mondo legale e nelle imprese italiane
Il quadro normativo europeo e italiano
- Mappa del diritto dell’AI: normative su prodotti, normative impattanti, libera circolazione dei dati
- GDPR vs AI Act: due logiche diverse
- Timeline di applicazione dell’AI Act (2024–2027)
- Aggiornamento: pacchetto Omnibus 2025 e semplificazioni
- Legge italiana n. 132/2025
- Regolamentazione e standard: ISO 42001, NIST AI RMF, OECD Principles
Le obbligazioni dell’AI Act
- Approccio risk-based: sistemi vietati, alto rischio, rischio moderato, rischio minimo
- Sistemi vietati: social scoring, RTFR, inferenza emotiva in ambito lavorativo
- Obblighi dei fornitori: documentazione tecnica, gestione del rischio, log, conformità, marcatura CE
- Obblighi dei deployer: sorveglianza umana, FRIA, monitoraggio, formazione
- Modelli per finalità generale (GPAI) e rischio sistemico
- Caso pratico: sistema AI per la valutazione della performance HR
I rischi legali connessi all’AI
- Sanzioni amministrative: AI Act, GDPR, NIS2 e cumulo
- Perdita di dati e segreti industriali: shadow users, T&C svantaggiosi, prompt injection
- Responsabilità civile: contrattuale ed extracontrattuale, class action
- Sanzioni penali: D.Lgs. 231/2001 e nuovi reati presupposto (L. 132/2025)
- Cyberattacchi specifici AI: data poisoning, prompt injection, information leakage
- Danni reputazionali e danni da progetto fallito
- Caso pratico: discriminazione algoritmica — caso Deliveroo (Trib. Bologna 2020)
Intelligenza Artificiale by design
- La filiera produttiva dell’AI: fonti dati, modello, sistema, deployer, utente finale
- Ciclo di vita del sistema AI e obiettivi di compliance per fase
- Fase di definizione: classificazione del rischio e mappatura dei ruoli
- Fase di raccolta dati: web scraping, PI, T&C fornitori, dati personali
- Fase di sviluppo: requisiti by design, logging, testing
- Fase di messa in uso: DPIA, FRIA, contrattualistica, formazione
Gestione dell’AI in azienda
- Le 7 attività base: registro sistemi, AI policy, accountability, terze parti, analisi rischi, scheda sistema, formazione
- AI Policy aziendale: struttura e contenuto minimo
- Nomina dell’AI Officer e modello organizzativo
- Gestione dei fornitori AI: due diligence e clausole contrattuali
- Formazione AI literacy per ruolo: management, legal/compliance, operativi, IT
- Caso pratico: ChatGPT adottato informalmente — piano d’azione dal caos alla governance
