Scenario

L’intelligenza artificiale sta entrando in modo strutturale nei processi decisionali delle organizzazioni: valutazione del rischio, sistemi antifrode, selezione del personale, analisi documentale, monitoraggio delle transazioni e gestione delle relazioni con clienti e stakeholder.
Sempre più spesso le decisioni non sono più prese esclusivamente da persone, ma da sistemi  algoritmici.

In questo contesto la sfida non riguarda più l’adozione della tecnologia, ma la sua governabilità: la capacità delle organizzazioni di assicurare trasparenza, tracciabilità e responsabilità dei processi decisionali automatizzati.
Le funzioni di controllo sono chiamate a guidare questo cambiamento.
Compliance, risk management, internal audit, legal e security devono evolvere da funzioni orientate alla verifica della conformità a funzioni capaci di governare sistemi decisionali algoritmici.

Il Master AI Governance, organizzato da Lefebvre Giuffrè e Compliance Design.it, è progettato per supportare questa trasformazione, fornendo strumenti concettuali e operativi per comprendere l’intelligenza artificiale, valutarne i rischi e costruire modelli di governance efficaci.

Obiettivi

Al termine del Master i partecipanti saranno in grado di:
• Progettare un framework di AI Governance
• Valutare il rischio AI secondo AI Act
• Dialogare efficacemente con IT e Data Scientist
• Costruire policy e controlli
• Impostare audit sui sistemi AI
• Gestire casi critici e incidenti

Destinatari

Compliance Officer, Risk Manager, Internal Audit Director, Legal Counsel, Data Protection Officer, Security e Cyber Risk Manager, Responsabili Governance e Business Integrity, Professionisti, Consulenti

Crediti Formativi

Commercialisti: inoltrata richiesta all’Ordine Competente
Avvocati: inoltrata richiesta all’Ordine Competente
Ricordiamo che per maturare i crediti formativi, è necessario seguire la diretta del corso per un tempo pari alla percentuale di presenza minima richiesta dai rispettivi ordinamenti professionali.

Materiali Didattici

Tutti i materiali utilizzati dal docente, unitamente alla registrazione della diretta,
saranno caricati nell’Area Riservata del Partecipante entro 7 giorni dal termine del corso e rimarranno a
disposizione per i 6 mesi successivi.
Alcune relazioni non saranno accompagnate da slide; in questi casi, il relatore condurrà la sua
presentazione interagendo in prima persona con i partecipanti.

Attestati

Gli attestati saranno caricati entro 60 giorni dal termine dell’iniziativa formativa o al ricevimento della delibera di accreditamento dall’Ordine competente.

Modalità di Partecipazione e Sede

Il Master si svolgerà in presenza a Milano presso la sede di Lefebvre Giuffrè o nella sede di una delle aziende partner. Sarà sempre possibile seguire le lezioni da remoto.

Calendario

Programma

• Modulo 1 – COMPRENDERE L’AI PER POTERLA GOVERNARE

→ Cosa sapere davvero sull’AI e come entra nei sistemi decisionali aziendali

La lezione fornisce le conoscenze di base necessarie alle funzioni di controllo per comprendere il funzionamento dei sistemi di intelligenza artificiale, interpretarne gli output e valutarne rischi, limiti e impatti organizzativi.
• Machine learning e generative AI
• Modelli linguistici e sistemi predittivi
• AI nei processi decisionali aziendali
• Come funzionano i sistemi decisionali algoritmici
• Applicazioni nei sistemi di fraud detection, risk scoring, compliance monitoring e document analysis

→ Dove entra l’AI nelle organizzazioni e i nuovi rischi

L’introduzione dell’intelligenza artificiale trasforma profondamente l’architettura delle organizzazioni. Le imprese diventano imprese algoritmiche, in cui sistemi automatizzati partecipano alla formazione delle decisioni
• AI e trasformazione dei modelli organizzativi
• Nuovi rischi algoritmici
• Bias, opacità e autonomia decisionale
• Dipendenza da modelli esterni
• Impatto sulla responsabilità aziendale
• Case: analisi di un caso reale di utilizzo dell’intelligenza artificiale che ha generato: decisioni
discriminatorie, danni reputazionali, interventi regolatori

→ FOCUS
Perché la governance AI non è la governance IT. Ruolo delle funzioni di controllo e presidi organizzativi. L’AI non è un sistema informatico come gli altri. Decide, classifica, raccomanda – spesso senza che nessun essere umano riveda il singolo output. Questo cambia radicalmente il profilo di rischio e le responsabilità. Le strutture di governance IT tradizionali (CISO, IT risk, change management) non sono sufficienti

• Modulo 2 – REGOLE E GOVERNANCE

→ Panoramica del quadro normativo europeo e nazionale: AI ACT e normativa italiana sull’IA

L’intelligenza artificiale è una tecnologia che richiede governance e compliance in un contesto normativo in costante evoluzione e sempre più stratificato. Occorre innanzitutto conoscere e comprendere contenuti e impatti strategici delle nuove regole europee e nazionali dedicate in modo specifico all’IA.
• AI Act e approccio risk-based
• Campo di applicazione, ruoli, obblighi, sanzioni
• Normativa nazionale sull’AI: dalla legge 132/2025 ai nuovi decreti attuativi
• Le modifiche del pacchetto Digital Omnibus

→ Panoramica del quadro normativo europeo e nazionale: AI compliance tra GDPR e altre regole

Le strategie di governance e compliance in materia di intelligenza artificiale devono tenere in considerazione anche tutte quelle regole che, in modo diretto o indiretto, si applicano a questa tecnologia e ai suoi utilizzi, a partire dalle norme in materia di circolazione e protezione dei dati personali.
• GDPR e AI: impatti, obblighi e strategie di adeguamento
• Provvedimenti delle autorità privacy e recente giurisprudenza
• AI e copyright: gestire input e output dei sistemi algoritmici
• AI e lavoro, tra vecchie e nuove regole

→ AI, modello 231, responsabilità dell’ente e corporate responsibility

L’impiego dell’AI incide sul sistema di responsabilità dell’impresa.
• Responsabilità dell’impresa nell’uso dell’AI
• Impatti dell’AI sul d.lgs. 231/2001
• Evoluzione del risk assessment 231
• Reati commessi mediante sistemi algoritmici
• Estensione dell’area del rischio-reato

• Modulo 3 – USARE DAVVERO L’AI NELLE FUNZIONI DI CONTROLLO

→ Progettare un modello di AI governance aziendale

La governance dell’intelligenza artificiale all’interno delle organizzazioni è un tema strategico, operativo e di conformità. Non esiste un modello di AI governance aziendale valido per tutti: ogni società deve averne uno su misura.
• Modelli di AI governance a confronto
• Strumenti di governance: le policy
• AI risk assessment e management
• AI risk assessment e management
• Come scegliere e costruire il modello giusto

→ Algorithmic accountability

La diffusione dei sistemi di intelligenza artificiale rende necessario sviluppare nuovi modelli di accountability.  Comprendere come verificare gli algoritmi, garantirne la trasparenza e monitorarne il comportamento nel tempo diventa una competenza essenziale per le funzioni di controllo.
• Audit degli algoritmi
• Bias detection
• Explainability
• Monitoraggio continuo dei sistemi AI
• Applicazioni: analisi normativa automatizzata, monitoraggio dei controlli, Risk intelligence

→ Nuovi modelli di audit: da audit ex post a continuous auditing

L’intelligenza artificiale sta trasformando anche le metodologie di audit. Le funzioni di controllo possono evolvere da verifiche periodiche a modelli di monitoraggio continuo, capaci di individuare tempestivamente anomalie, rischi e segnali di non conformità.
• Anomaly detection
• Analisi transazioni
• Audit automatizzati

→ AI risk mapping

L’intelligenza artificiale introduce nuove categorie di rischio che devono essere identificate, valutate e integrate nei sistemi di risk management aziendali. Costruire una mappatura strutturata rappresenta il primo passo per sviluppare un modello di AI Governance realmente efficace.
• Valutazione dei rischi
• Integrazione nel risk assessment aziendale
• Collegamento con il modello 231

→ AI ethics and sustainability

La governabilità dell’Intelligenza artificiale richiede di conoscere e valutare anche l’impatto di questa tecnologia in termini di sostenibilità, sia etica che ambientale. Su questi binari occorre costruire e sviluppare le proprie strategie di governance e compliance.
• AI, etica e sostenibilità
• AI governance e sostenibilità d’impresa
• Responsabilità verso gli stakeholder
• Business ethics
• Qualità delle decisioni
• Strumenti operativi e valutazioni

→  AI literacy: da obbligo a leva di business

La formazione in materia di Intelligenza Artificiale non è solo un obbligo di legge. Oggi, infatti, rappresenta una misura chiave per ridurre i rischi e guadagnare competitività. Per le organizzazioni diventa quindi necessario costruire percorsi di AI literacy efficaci, solidi e personalizzati.
• L’obbligo di AI Literacy
• Come costruire un programma di formazione sull’AI
• Rapporti con altri obblighi di formazione
• Esperienze di successo

• IL PROJECT WORK

→ Un caso aziendale per mettere alla prova competenze, metodo e capacità decisionali

Una grande organizzazione scopre che un sistema di intelligenza artificiale ha generato decisioni discriminatorie con impatti legali, reputazionali e regolatori. I partecipanti, organizzati in gruppi di lavoro multidisciplinari, saranno chiamati a gestire l’intero ciclo della crisi.

Direzione Scientifica e Docenti