AI Governance per Decision Maker

In sintesi

Outcome concreti, non teoria

Per chi è

Questo corso è per chi deve decidere sull'AI — non per chi la programma. Se sei un Direttore Generale, un CFO, un COO, un CIO, un Responsabile Innovazione o un consulente direzionale, ogni giorno ti arrivano proposte, demo, offerte e roadmap sull'intelligenza artificiale. Il problema non è la quantità di informazioni: è che nessuno ti ha dato gli strumenti per valutarle in modo indipendente. Risultato: ti affidi ai vendor, a colleghi entusiasti o a intuizioni non strutturate. E rischi di investire su soluzioni che generano efficienza apparente ma debito organizzativo reale — dipendenza cognitiva nei team, perdita di competenze critiche, lock-in con fornitori, dati fuori controllo. Se gestisci o stai per gestire un progetto AI in un'azienda privata o in una pubblica amministrazione, questo corso è costruito esattamente per il tuo ruolo e i tuoi problemi.

Cosa esci sapendo fare

Al termine del corso saprai: riconoscere i KPI fuorvianti che i vendor usano per vendere soluzioni AI e sostituirli con metriche che misurano l'impatto organizzativo reale; costruire e applicare una matrice decisionale per selezionare i progetti AI sulla base di valore economico e impatto organizzativo; calcolare il Total Cost of Ownership reale di un sistema AI, incluse tutte le voci nascoste che i preventivi non mostrano; identificare i segnali precoci di dipendenza cognitiva, deresponsabilizzazione e perdita di competenze nei tuoi team; progettare un piano di integrazione AI con sistemi ERP, CRM e documentali valutando rischi e prerequisiti tecnici; strutturare capitolati e contratti che prevengano lock-in architetturale e informativo; definire la catena di responsabilità per ogni decisione influenzata da un sistema AI; costruire una roadmap di adozione AI con criteri go/no-go verificabili; governare l'AI nella Pubblica Amministrazione tenendo conto dei vincoli normativi, di equità e di legittimità dell'azione pubblica.

Direzione scientifica

Francesco Marinuzzi, Ph.D.

Centinaia di colleghi hanno seguito corsi tenuti e/o organizzati direttamente da Francesco Marinuzzi sull'Intelligenza Artificiale negli ultimi tre anni, con ampie referenze disponibili.

Ph.D. — IngegnereResponsabile Scientifico dei corsi di IA dell'Ordine degli Ingegneri di Roma (3 anni, con CFP)Consigliere dell'Ordine degli Ingegneri di RomaDocenza AI per il procurement difesa & aerospazio

Il programma completo

41 moduli — la sostanza, per esteso

Nessuna promessa generica: ecco esattamente cosa contiene il corso.

01L'illusione della produttività›

Distinguere tra output puntuale e performance di sistema nell'adozione di soluzioni AI
Identificare i KPI fuorvianti comunemente utilizzati per valutare progetti di intelligenza artificiale
Valutare criticamente i limiti degli strumenti di misurazione tradizionale applicati a sistemi adattivi

02Il primo e il secondo bilancio›

Differenziare tra efficienza visibile e impatto invisibile generato dall'adozione AI
Applicare il concetto di debito organizzativo alla valutazione di progetti tecnologici
Quantificare il costo del non misurato nelle decisioni di investimento in AI

03L'impresa agentica›

Distinguere il ruolo dell'AI come strumento passivo dal suo ruolo come attore organizzativo autonomo
Mappare il sistema triadico umano–agente–struttura nella propria organizzazione
Valutare le implicazioni organizzative della transizione verso un modello di impresa agentica

04I rischi nascosti›

Identificare i segnali precoci di dipendenza cognitiva nei team che utilizzano AI
Valutare l'impatto della deresponsabilizzazione e della perdita di competenze sui processi critici
Riconoscere il fenomeno dell'inflazione dell'output e le sue conseguenze operative

05Classificazione dei processi›

Classificare i processi organizzativi in quattro categorie funzionali all'adozione AI
Mappare i processi della propria organizzazione secondo la tassonomia ripetitivi-cognitivi-decisionali-relazionali
Determinare il livello di automabilità di ciascuna categoria di processo

06Dove l'AI crea valore›

Identificare i processi in cui l'AI elimina concretamente lavoro degradante e a basso valore
Valutare come l'AI può aumentare la qualità decisionale senza sostituire il giudizio umano
Misurare l'impatto della riduzione errori in contesti operativi specifici

07Dove l'AI distrugge valore›

Riconoscere scenari di automazione inutile che consumano risorse senza generare ritorno
Identificare dinamiche di sovra-produzione indotte dall'AI e il loro impatto operativo
Valutare quando l'introduzione di AI aggiunge complessità non necessaria ai processi

08Matrice decisionale›

Costruire una matrice decisionale che incrocia valore economico e impatto organizzativo
Prioritizzare gli use case AI sulla base di criteri oggettivi e multi-dimensionali
Applicare la matrice per selezionare i primi progetti pilota nella propria organizzazione

09Prompting e workflow›

Progettare workflow di automazione leggera basati su prompting strutturato
Identificare gli use case tipici in cui il prompting rappresenta la soluzione più efficiente
Riconoscere i limiti operativi del prompting per evitare aspettative irrealistiche

10RAG›

Descrivere il concetto e l'architettura di un sistema RAG senza gergo inutile
Determinare quando un approccio RAG è appropriato rispetto ad altre soluzioni
Identificare limiti e rischi concreti dei sistemi RAG in contesti organizzativi

11Fine-tuning e adattamento›

Stabilire quando il fine-tuning è realmente necessario e quando è un costo evitabile
Stimare costi e complessità di un progetto di fine-tuning in termini comprensibili al management
Valutare i rischi operativi dell'adattamento di modelli in contesti aziendali e PA

12Tool e integrazione sistemi›

Distinguere tra AI conversazionale e AI operativa integrata nei sistemi aziendali
Valutare le implicazioni del collegamento tra AI e sistemi aziendali critici
Analizzare i requisiti di API e orchestrazione per un'integrazione governabile

13Sistemi agentici›

Definire cosa significa autonomia operativa per un sistema agentico e i suoi confini
Valutare l'impatto organizzativo dell'introduzione di agenti autonomi nei processi
Collocare la propria organizzazione sui livelli di maturità agentica

14Confronto tra soluzioni›

Comparare le cinque strade AI lungo le dimensioni di conoscenza, comportamento e azione
Stimare costi, rischi e scalabilità di ciascuna soluzione per casi d'uso concreti
Selezionare la soluzione appropriata sulla base del contesto organizzativo e del problema specifico

15Componenti di un sistema AI›

Identificare i quattro componenti fondamentali di un sistema AI operativo
Valutare il ruolo e il peso di ciascun componente nelle scelte di procurement
Riconoscere punti di lock-in e dipendenza associati a ciascun componente

16Architetture›

Confrontare architetture modulari e monolitiche in termini di vantaggi e vincoli operativi
Valutare l'impatto della scelta architetturale sul controllo organizzativo nel lungo periodo
Stimare le implicazioni di costo delle due architetture su un orizzonte triennale

17Pipeline operativa›

Tracciare il flusso completo di una pipeline AI operativa attraverso i cinque stadi
Identificare i punti critici di ogni stadio dove si annidano errori e rischi
Valutare la qualità di una pipeline proposta da un fornitore sulla base dei cinque stadi

18Integrazione sistemi›

Progettare un piano di integrazione AI con i sistemi ERP, CRM e documentali esistenti
Identificare i vincoli tecnici e organizzativi specifici di ciascuna tipologia di sistema
Valutare rischi e prerequisiti dell'integrazione AI con sistemi legacy

19Tipologie di dati›

Classificare i dati organizzativi nelle quattro categorie rilevanti per l'AI
Determinare quali tipologie di dati possono alimentare sistemi AI e a quali condizioni
Valutare il profilo di rischio associato a ciascuna tipologia di dato in contesto AI

20Qualità del dato›

Applicare i tre criteri di qualità del dato alla valutazione dei propri asset informativi
Identificare le fonti di degrado qualitativo nei dati che alimentano sistemi AI
Costruire un piano di bonifica dati propedeutico all'adozione AI

21Governance del dato›

Strutturare policy di accesso ai dati specifiche per sistemi AI
Garantire la portabilità dei dati per evitare lock-in informativo con fornitori AI
Implementare requisiti di tracciabilità per ogni dato che entra o esce da un sistema AI

22Rischi sui dati›

Valutare il rischio di perdita di controllo sui dati nei rapporti con fornitori AI
Identificare scenari di uso improprio dei dati organizzativi da parte di sistemi AI
Prevenire situazioni di lock-in informativo attraverso clausole contrattuali e scelte architetturali

23AI ≠ software tradizionale›

Distinguere le caratteristiche dei sistemi adattivi rispetto al software deterministico tradizionale
Valutare l'impatto specifico dell'AI su processi e decisioni organizzative rispetto a un software classico
Riformulare i criteri di valutazione dei fornitori per tenere conto della natura adattiva dell'AI

24Principi di procurement›

Applicare i sette principi di procurement AI alle proprie procedure di acquisto
Tradurre ciascun principio in requisiti concreti per capitolati e bandi
Verificare la conformità di una proposta fornitore rispetto ai sette principi

25Architettura e procurement›

Inserire requisiti di separazione dei componenti nei documenti di gara e nei contratti
Progettare specifiche di modularità che preservino la sostituibilità dei fornitori
Identificare le clausole contrattuali specifiche per evitare lock-in architetturale

26Ciclo di vita AI›

Strutturare le quattro fasi del ciclo di vita AI con deliverable e checkpoint per ciascuna
Definire i criteri di passaggio da una fase alla successiva nel contesto di un affidamento
Integrare il ciclo di vita AI con i processi di governance e controllo dell'organizzazione

27Costi reali›

Calcolare il Total Cost of Ownership di un sistema AI includendo tutte le voci nascoste
Applicare il framework LCOAI per confrontare soluzioni su base economica reale
Distinguere tra struttura CAPEX e OPEX nell'investimento AI e le loro implicazioni

28Responsabilità›

Definire la catena di responsabilità per ogni decisione influenzata o presa da sistemi AI
Stabilire il principio di decisione umana come vincolo architetturale, non solo etico
Costruire un framework di accountability che tenga conto della specificità dei sistemi AI

29Supervisione›

Progettare meccanismi di human-in-the-loop efficaci e sostenibili per i propri processi
Implementare requisiti di auditabilità che rendano verificabile ogni output AI critico
Distinguere tra supervisione reale e supervisione apparente nei processi AI-assistiti

30Monitoraggio›

Configurare un sistema di monitoraggio continuo su performance, comportamento e deriva
Stabilire soglie di allarme e trigger di intervento per ciascuna dimensione monitorata
Riconoscere i segnali precoci di deriva del sistema prima che impattino sulle operazioni

31Gestione del rischio›

Costruire una mappa dei rischi AI articolata sulle tre dimensioni: tecnico, organizzativo, legale
Definire strategie di mitigazione specifiche per ciascuna categoria di rischio
Integrare la gestione del rischio AI nel framework di risk management dell'organizzazione

32Impatti›

Mappare gli impatti dell'AI sulle condizioni di lavoro utilizzando il framework MIROS
Valutare i cambiamenti nell'autonomia professionale generati dall'introduzione di sistemi AI
Misurare l'impatto dell'AI sulle competenze individuali e collettive dell'organizzazione

33Rischi›

Identificare i segnali precoci di burnout correlato all'adozione AI nei team
Valutare il rischio di turnover generato da cambiamenti di ruolo non governati
Stimare l'impatto economico della perdita di know-how causata dall'over-reliance sull'AI

34Opportunità›

Progettare percorsi di upskilling che integrino l'AI come strumento di crescita professionale
Identificare i nuovi ruoli organizzativi generati dall'adozione AI e le competenze richieste
Trasformare l'introduzione dell'AI in un'opportunità di miglioramento organizzativo complessivo

35Indicatori operativi›

Selezionare le metriche MIROS appropriate per il proprio contesto organizzativo
Definire soglie di attenzione e soglie di allarme per ciascun indicatore
Configurare trigger decisionali che attivino azioni correttive automatiche o manuali

36Roadmap›

Costruire una roadmap di adozione AI articolata in identificazione, POC e scaling
Definire i criteri go/no-go per il passaggio da proof of concept a produzione
Pianificare lo scaling evitando i colli di bottiglia organizzativi e tecnici più comuni

37Errori tipici›

Riconoscere il pattern 'tecnologia prima del problema' nelle proposte progettuali AI
Identificare i segnali di un progetto AI che ignora la qualità e la governance dei dati
Valutare il rischio organizzativo di progetti AI che trascurano il change management

38Nuovi ruoli›

Definire profilo, competenze e responsabilità dei quattro nuovi ruoli AI nell'organizzazione
Collocare ciascun ruolo nella struttura organizzativa esistente senza creare silos
Progettare percorsi di sviluppo per formare internamente queste figure professionali

39KPI reali›

Costruire un set di KPI bilanciato tra produttività e sostenibilità organizzativa
Integrare metriche di primo bilancio e secondo bilancio in un cruscotto unico
Definire la frequenza e le modalità di revisione dei KPI AI nel ciclo di governance

40Impresa privata›

Analizzare casi d'uso AI reali nelle tre aree chiave dell'impresa privata
Estrarre pattern replicabili e fattori critici di successo da ciascun caso
Adattare le lezioni apprese al proprio contesto aziendale specifico

41Pubblica amministrazione›

Analizzare casi d'uso AI reali nelle tre aree chiave della pubblica amministrazione
Valutare i vincoli specifici della PA che condizionano l'implementazione AI
Identificare le condizioni di successo per progetti AI nel settore pubblico

Il Modulo 1 è gratuito: provalo prima di acquistare.

Come funziona

Fruizione e attestato

Il corso è articolato in 41 moduli video-pillole, fruibili in autonomia con accesso illimitato dalla data di iscrizione. Ogni modulo affronta un tema specifico con obiettivi di apprendimento dichiarati e verificabili. La struttura è progressiva: si parte dalla valutazione critica dell'impatto AI, si passa agli strumenti tecnici che il decision maker deve conoscere (senza diventare un tecnico), si arriva alla governance operativa, al procurement e alla gestione del rischio. Al completamento viene rilasciato un attestato di completamento del corso. Non sono previsti crediti formativi professionali o certificazioni di ordini professionali. Il corso è erogato interamente in italiano.

Referenze

Cosa dicono i colleghi

Feedback reali raccolti tra i partecipanti ai percorsi di Francesco Marinuzzi.

“Just wrapped up an eye-opening AI course! The biggest takeaway? AI isn't a "nice-to-have" hobby anymore; it's a vital tool every professional needs. It's about boosting our capabilities and future-proofing our careers. Huge thanks to Eng. Francesco Marinuzzi for clarifying how AI can become an indispensable part of our toolkit.”

Valerio Agnello · European Rail Standards Leader (NB-Rail/ERA) — Certification & Safety Assessment

Domande frequenti

Dubbi prima di iniziare

Serve esperienza tecnica o conoscenza dell'AI?

No. Il corso è progettato per chi prende decisioni, non per chi sviluppa sistemi AI. I concetti tecnici (RAG, fine-tuning, architetture, pipeline) vengono spiegati nella misura necessaria a valutare soluzioni e fornitori — senza gergo inutile e senza presupporre background tecnico.

Quanto tempo dura l'accesso al corso?

L'accesso è illimitato dalla data di iscrizione. Puoi seguire i moduli al tuo ritmo, tornare sui contenuti e riascoltare le sezioni che ti servono in qualsiasi momento.

C'è un attestato?

Sì. Al completamento del corso viene rilasciato un attestato di completamento. Si tratta di un attestato che certifica il completamento del percorso formativo — non una certificazione professionale, non crediti formativi riconosciuti da ordini professionali, non un titolo accademico.

Il corso è adatto anche a chi lavora nella Pubblica Amministrazione?

Sì, esplicitamente. Il corso include un modulo dedicato ai casi d'uso AI nella PA, con analisi dei vincoli specifici del settore pubblico — equità algoritmica, legittimità dell'azione amministrativa, gestione delle pratiche, requisiti normativi — e delle condizioni di successo per progetti AI nel contesto pubblico italiano.

Quanto tempo richiede il corso?

Il corso è composto da 41 moduli per un totale di circa 630 minuti di contenuto. Puoi distribuirlo liberamente nel tempo, seguendo anche un solo modulo alla volta.

Il corso include strumenti pratici da usare subito?

Sì. Il corso include framework applicabili direttamente: la matrice decisionale per prioritizzare i progetti AI, il framework per il calcolo del Total Cost of Ownership, i sette principi di procurement AI, il framework MIROS per misurare l'impatto sulle persone, e un modello di roadmap con criteri go/no-go verificabili.

Inizia dal Modulo 1, gratis

Prova il primo modulo senza impegno. Se ti convince, sblocchi l'intero corso con attestato a €499.

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