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AI Act

AI Risk Manager

AI Risk Manager. Verifica formati, prerequisiti, servizi inclusi e condizioni di certificazione prima di prenotare.

PECBRisk Manager5 giorniLiveSelf-pacedIn-house
  • Guidato da professionisti, erogato da un CISO in attività
Christophe Mazzola

Tenuto da

Christophe Mazzola

Practicing CISO · Founder of Cyber Academy

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Per chi

Adatto se lei è.

  • ✓Professionisti del rischio responsabili dell'identificazione e della gestione dei rischi legati all'AI nelle proprie organizzazioni
  • ✓Professionisti IT e della sicurezza che desiderano sviluppare competenze nella gestione del rischio AI
  • ✓Data scientist, data engineer e sviluppatori AI coinvolti nella progettazione, nel deployment o nella manutenzione di sistemi AI
  • ✓Consulenti che supportano le organizzazioni nella gestione e mitigazione dei rischi AI
  • ✓Consulenti legali ed etici che si occupano di compliance AI e impatto sociale
  • ✓Manager ed executive che supervisionano l'implementazione dell'AI e le iniziative di adozione responsabile dell'AI

Valutazione onesta

NON adatto. Quando saltarlo.

Preferiamo che tenga i suoi soldi piuttosto che acquistare il percorso sbagliato.

  • ✗Le persone senza alcuna esposizione precedente all'AI o ai concetti di gestione del rischio potrebbero trovare il ritmo impegnativo senza uno studio preliminare autonomo
  • ✗Chi cerca un corso puramente tecnico di ingegneria AI o sviluppo di modelli troverà che il focus è sulla governance e sul rischio, non sulla programmazione
  • ✗I professionisti che cercano una breve panoramica introduttiva piuttosto che un programma strutturato di cinque giorni potrebbero preferire un formato più breve

Risultati

Cosa sarà in grado di fare

  • 1Spiegare con sicurezza i concetti fondamentali, gli approcci e la terminologia della gestione del rischio AI
  • 2Identificare e categorizzare i rischi legati all'AI, inclusi bias, vulnerabilità di sicurezza, lacune di trasparenza e preoccupazioni etiche
  • 3Analizzare e valutare i rischi AI mediante tecniche di assessment strutturate
  • 4Progettare e applicare strategie di trattamento e mitigazione del rischio adattate ai sistemi AI
  • 5Sviluppare misure di risposta agli incidenti che affrontino le minacce e le vulnerabilità specifiche dell'AI
  • 6Applicare il NIST AI Risk Management Framework a scenari di governance e compliance
  • 7Interpretare e implementare i requisiti dell'EU AI Act nel contesto organizzativo
  • 8Monitorare le prestazioni in materia di rischio AI e comunicare i risultati attraverso report strutturati

Programma

Giorno per giorno

Giorno 1Introduzione alla gestione del rischio AI

  • Fondamenti del rischio AI

    Questo modulo stabilisce i concetti fondamentali della gestione del rischio AI, inclusa la terminologia chiave, la natura dei rischi legati all'AI e il motivo per cui un approccio strutturato alla gestione del rischio è essenziale per le organizzazioni che adottano l'AI.

  • Panoramica dei principali framework e regolamenti

    I partecipanti vengono introdotti ai principali strumenti di governance AI, tra cui il NIST AI Risk Management Framework e l'EU AI Act, e a come questi definiscono gli obblighi organizzativi.

Entro fine giornata

  • • Articolare il significato della gestione del rischio AI e la sua rilevanza a livello organizzativo
  • • Distinguere NIST AI RMF e EU AI Act in termini di ambito e applicazione
Giorno 2Contesto organizzativo, governance del rischio AI e identificazione del rischio AI

  • Contesto organizzativo e strutture di governance

    Questo modulo illustra come definire il contesto interno ed esterno di un programma di gestione del rischio AI e come stabilire ruoli, responsabilità e strutture di accountability appropriate.

  • Tecniche di identificazione del rischio AI

    I partecipanti apprendono metodi sistematici per individuare i rischi legati all'AI, inclusi il bias nei dati di addestramento, i problemi di trasparenza dei modelli e le vulnerabilità di sicurezza lungo tutto il ciclo di vita dell'AI.

Entro fine giornata

  • • Mappare il contesto organizzativo rilevante per un programma di gestione del rischio AI
  • • Applicare tecniche strutturate per identificare un'ampia gamma di rischi specifici dell'AI
  • • Definire ruoli di governance a supporto di una supervisione responsabile dell'AI
Giorno 3Analisi, valutazione e trattamento dei rischi AI

  • Metodi di analisi del rischio AI

    Questo modulo esamina approcci qualitativi e quantitativi all'analisi dei rischi AI, inclusa la valutazione di probabilità e impatto, e considera fattori unici dei sistemi AI come il model drift e gli attacchi avversariali.

  • Valutazione e prioritizzazione del rischio

    I partecipanti apprendono come confrontare i rischi analizzati con criteri definiti per prioritizzare gli interventi di trattamento e determinare quali rischi richiedono azione immediata.

  • Strategie di trattamento e mitigazione del rischio

    Il modulo tratta la selezione e l'implementazione di controlli e misure di mitigazione per ridurre o eliminare i rischi legati all'AI, incluse salvaguardie tecniche e interventi a livello di processo.

Entro fine giornata

  • • Condurre un'analisi strutturata del rischio AI utilizzando input sia qualitativi sia quantitativi
  • • Prioritizzare i rischi sulla base di criteri di valutazione allineati agli obiettivi organizzativi
  • • Selezionare le opzioni di trattamento appropriate per i rischi AI identificati
Giorno 4Monitoraggio e reporting del rischio AI, formazione, sensibilizzazione e ottimizzazione delle prestazioni

  • Monitoraggio e reporting sui rischi AI

    Questo modulo illustra come stabilire meccanismi di monitoraggio continuo dei rischi AI e come predisporre report chiari e operativi per la leadership e gli stakeholder rilevanti.

  • Formazione, sensibilizzazione e preparazione culturale

    I partecipanti esplorano come costruire la consapevolezza organizzativa sui rischi AI e progettare programmi di formazione che mettano il personale a tutti i livelli in condizione di agire responsabilmente quando lavora con sistemi AI.

  • Ottimizzazione delle prestazioni di gestione del rischio AI

    Questo modulo si concentra sulle pratiche di miglioramento continuo, incluso l'utilizzo degli insegnamenti tratti dagli incidenti, delle metriche di prestazione e dei cicli di feedback per rafforzare nel tempo il programma di gestione del rischio AI.

Entro fine giornata

  • • Progettare una struttura di monitoraggio e reporting che mantenga la leadership informata sullo stato del rischio AI
  • • Costruire un programma interno di sensibilizzazione che affronti il rischio AI a più livelli organizzativi
  • • Utilizzare i dati di prestazione per guidare il miglioramento continuo delle pratiche di gestione del rischio AI
Giorno 5Revisione e preparazione all'esame

  • Revisione dei domini di competenza

    I partecipanti consolidano le conoscenze in tutti e cinque i domini di competenza trattati durante la settimana, inclusi i principi del rischio AI, la governance, l'identificazione, la valutazione e l'apprendimento organizzativo.

  • Guida all'esame e sessione Q&A

    Questa sessione fornisce indicazioni pratiche sulla struttura e sulle aspettative dell'esame PECB Lead AI Risk Manager, offrendo ai partecipanti l'opportunità di chiarire eventuali domande residue prima di sostenere la prova.

Entro fine giornata

  • • Identificare le lacune personali di conoscenza nei cinque domini di competenza dell'esame
  • • Affrontare l'esame di certificazione con una chiara comprensione di ciò che ciascun dominio richiede

Sessioni pubbliche

Prossime sessioni pubbliche

Coorti ad iscrizione aperta. Scelga una data e prenoti il suo posto. Preferisce una coorte privata per il suo team? Richiedi un preventivo in-house.

Nessuna coorte live confermata al momento. Può comunque:

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Approfondimento

Tutto ciò che è incluso in questa certificazione

Il dettaglio dietro il titolo. Legga al suo ritmo. Ogni sezione risponde a una domanda che riceviamo nelle discovery call.

  • Giorno 1: Introduzione alla gestione del rischio AI
  • Giorno 2: Identificazione, valutazione e misurazione del rischio AI
  • Giorno 3: Mitigazione del rischio AI, governance e risposta agli incidenti
  • Giorno 4: Monitoraggio del rischio AI e miglioramento continuo
  • Giorno 5: Esame di certificazione
  • Dominio 1: Principi fondamentali e concetti di gestione del rischio AI
  • Dominio 2: Identificazione e valutazione del rischio AI
  • Dominio 3: Misurazione del rischio AI
  • Dominio 4: Mitigazione del rischio AI, governance e risposta agli incidenti
  • Dominio 5: Monitoraggio del rischio AI e strategie di miglioramento continuo

Elenco degli esami PECB

Regole e politiche d'esame

  1. Definire un framework di gestione del rischio AI
  2. Definire gli obiettivi e il perimetro della gestione del rischio AI
  3. Identificare e valutare i rischi legati all'AI
  4. Sviluppare una strategia di mitigazione e risposta al rischio AI
  5. Definire i criteri di valutazione e accettazione del rischio AI
  6. Supportare la conformità ai framework di settore e ai requisiti normativi
  7. Monitorare, riesaminare e migliorare continuamente il programma di gestione del rischio AI

Regole e politiche di certificazione

I nostri corsi di formazione sono disponibili in diversi formati di erogazione, adatti alle varie esigenze. Si noti che i prezzi variano in base al formato selezionato. Alcune opzioni, come le classi live o in presenza, possono richiedere un preventivo personalizzato in base alla disponibilità e alla logistica.

  • Le spese di certificazione e di esame sono incluse nel prezzo del corso di formazione.
  • I partecipanti riceveranno materiali didattici contenenti oltre 400 pagine di informazioni, esempi pratici, esercizi e quiz.
  • Ai partecipanti che avranno frequentato il corso verrà rilasciata un'attestazione di completamento del corso valida per 31 crediti CPD (Continuing Professional Development).
  • I candidati che hanno completato il corso ma non hanno superato l'esame possono sostenere nuovamente l'esame gratuitamente una volta, entro un periodo di 12 mesi dalla data iniziale dell'esame.

A chi è rivolto?

  • Professionisti responsabili dell'identificazione, della valutazione e della gestione dei rischi legati all'AI all'interno delle proprie organizzazioni
  • Professionisti IT e della sicurezza che desiderano acquisire competenze nella gestione del rischio AI
  • Data scientist, data engineer e sviluppatori AI che lavorano alla progettazione, al deployment e alla manutenzione di sistemi AI
  • Consulenti che assistono le organizzazioni nella gestione e nella mitigazione del rischio AI
  • Consulenti legali ed etici specializzati nella regolamentazione dell'AI, nella conformità e negli impatti sociali
  • Manager e responsabili che supervisionano i progetti di implementazione dell'AI e garantiscono un'adozione responsabile dell'AI
  • Executive e decision-maker che intendono comprendere e affrontare i rischi legati all'AI a livello strategico

Obiettivi didattici

  • Comprendere i fondamenti della gestione del rischio AI, inclusi concetti chiave, approcci e tecniche per identificare, valutare e mitigare i rischi legati all'AI
  • Applicare framework consolidati di gestione del rischio AI, come il NIST AI Risk Management Framework e l'EU AI Act, per garantire governance, conformità e un uso etico dell'AI
  • Identificare e valutare i rischi AI, quali bias, vulnerabilità di sicurezza, problemi di trasparenza e preoccupazioni etiche
  • Sviluppare e implementare strategie di mitigazione del rischio e misure di risposta agli incidenti per affrontare le minacce e le vulnerabilità legate all'AI
  • Integrare la gestione del rischio AI nella strategia aziendale, assicurando che le iniziative AI siano allineate agli obiettivi organizzativi nel rispetto della conformità alle normative di settore
  • Monitorare, valutare e migliorare continuamente i processi di gestione del rischio AI per adattarsi ai rischi emergenti e all'evoluzione delle tecnologie AI
  • Fornire consulenza agli stakeholder chiave sull'adozione responsabile dell'AI, offrendo indicazioni su un deployment etico, la conformità normativa e le best practice nella governance del rischio AI

Approccio didattico

  • Il corso combina conoscenze teoriche e applicazioni pratiche, utilizzando esempi reali per illustrare l'identificazione e la mitigazione dei rischi AI.
  • Il corso include diverse attività interattive, come esercizi basati su scenari e quiz a risposta multipla, progettati per approfondire la comprensione dei principi di gestione del rischio AI.
  • I partecipanti sono incoraggiati a partecipare attivamente alle discussioni e a collaborare durante gli esercizi e i quiz.
  • I quiz sono strutturati in modo simile all'esame di certificazione, aiutando i partecipanti a familiarizzare con il formato dell'esame e i concetti chiave.

FAQ

Le domande che fanno sempre gli acquirenti

Qual è la differenza tra il completamento di questa formazione e il conseguimento della certificazione Lead AI Risk Manager?+

Completare il corso di formazione di cinque giorni significa aver partecipato e interagito con tutti i contenuti didattici. Ciò non conferisce automaticamente una certificazione. Per conseguire la credenziale PECB Certified Lead AI Risk Manager, è necessario sostenere e superare separatamente l'esame PECB Lead AI Risk Manager e quindi richiedere la credenziale dimostrando di soddisfare i requisiti di esperienza professionale stabiliti da PECB.

Cyber Academy fornisce il programma di formazione. L'esame e il processo di certificazione sono amministrati da PECB in modo indipendente; i candidati devono consultare PECB direttamente per le regole aggiornate dell'esame, i requisiti della credenziale e le procedure di richiesta.

Su quali framework si basa questo corso?+

Il corso si avvale di due framework principali: il NIST AI Risk Management Framework e l'EU AI Act. Questi vengono utilizzati lungo tutto il programma per ancorare i partecipanti ad approcci internazionalmente riconosciuti in materia di governance AI, compliance e deployment etico dell'AI.

I partecipanti impareranno a interpretare i requisiti di entrambi i framework e ad applicarli a scenari pratici di gestione del rischio nelle proprie organizzazioni.

Quali tipologie di rischi AI vengono trattate durante la formazione?+

Il programma affronta un ampio spettro di rischi legati all'AI, inclusi il bias algoritmico, le vulnerabilità di sicurezza nei sistemi AI, le problematiche di trasparenza e spiegabilità, i rischi etici e le questioni relative al model drift e agli attacchi avversariali. Vengono esaminate sia le dimensioni tecniche sia quelle di governance di tali rischi.

Questo corso è adatto a chi lavora principalmente in ruoli legali o di compliance piuttosto che in un ruolo tecnico AI?+

Sì. Il corso è progettato per un pubblico misto che include consulenti legali ed etici, responsabili della compliance ed executive, accanto a professionisti tecnici. Il focus è sulla governance e la gestione del rischio piuttosto che sulla programmazione o lo sviluppo di modelli, rendendolo accessibile ai professionisti che si avvicinano all'AI da una prospettiva regolamentare o di policy organizzativa.

Detto ciò, una certa familiarità con i concetti AI di base aiuterà i partecipanti a seguire le discussioni su specifiche tipologie di rischio. È consigliabile consultare materiali introduttivi sull'AI prima del corso per chi ha un background tecnico limitato.

Quali domini di competenza valuta l'esame PECB Lead AI Risk Manager?+

Secondo PECB, l'esame copre cinque domini: principi, concetti e regolamenti del rischio AI; programma di gestione del rischio AI e governance; identificazione e analisi del rischio AI; valutazione, trattamento e monitoraggio del rischio AI; apprendimento organizzativo e miglioramento delle prestazioni.

Per informazioni precise sul formato dell'esame, le lingue disponibili e le modalità di svolgimento, i candidati devono fare riferimento all'elenco ufficiale degli esami PECB e alle relative regole e politiche.

Passo successivo

Dove porta questo percorso

Guida pillar

Leggi la guida completa su AI Act

EU AI Act readiness work for providers and deployers across the four risk tiers.

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Tenuto da un CISO in attività. Prezzi e condizioni d'esame mostrati fin dall'inizio.

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