PRESENTAZIONE
CORSO 24 ORE AUDITOR / LEAD AUDITOR
ISO/IEC 42001 SISTEMA DI GESTIONE IA - INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Tipo di Corso:
Corso Qualificato AICQ Sicev n 329
La certificazione delle competenze di un professionista è una valutazione delle abilità, conoscenze e esperienze acquiste rispetto una norma, ovverosia la conferma ufficiale, secondo norme precise, di una professionalità già acquisita.
Un corso qualificato è un corso necessario per accedere all’esame di certificazione delle competenze.
Corso Professionalizzante
Significa che il corso permette l’acquisizione di nozione e strumenti utile per ottenere le qualifiche necessarie per svolgere una professione.
Corso di Aggiornamento
Per i professionisti che operano nella gestione dei sistemi di intelligenza artificiale (AI Manager, AI Compliance Officer, AI Auditor, AI Risk Manager) e che devono mantenere la conformità alle norme vigenti, è richiesto di dimostrare annualmente — con idonea documentazione — il superamento di un corso di aggiornamento sui temi afferenti alla gestione responsabile, etica e conforme dell’AI. Tale requisito è in linea con quanto previsto dalla UNI ISO/IEC 42001 (Artificial Intelligence Management System) e dalle linee guida di implementazione, con una durata minima di 8 ore (aumentate a 16 ore per i Lead Auditor e Responsabili di sistema).
Professione:
Lead Auditor
Il Lead Auditor è la figura che all’interno del Gruppo di Audit possiede le conoscenze e le competenze necessarie per coordinare e condurre gli audit di 3° parte (audit di certificazione), verificare i fornitori (audit di 2° parte) e verificare internamente il proprio sistema di gestione(audit di1° parte)
Settore:
Artificial Intelligence — AI Management Systems
La norma specifica i requisiti per stabilire, attuare, mantenere e migliorare continuamente un sistema di gestione per l’intelligenza artificiale (AI Management System) nel contesto dell’organizzazione. Essa include i requisiti per la gestione responsabile, trasparente e sicura dell’AI, per la valutazione e il trattamento dei rischi associati all’uso di sistemi di intelligenza artificiale, nonché per il rispetto delle normative applicabili e dei principi etici. I requisiti presenti nella norma sono generici e destinati a essere applicati a tutte le organizzazioni, indipendentemente dal tipo, dalla dimensione o dalla natura.
Sapere
Intendere i concetti della norma ISO/IEC 42001 in maniera approfondita, da una prospettiva di chi deve pianificare e condurre audit sui Sistemi di Gestione per l’Intelligenza Artificiale. Acquisire la capacità di individuare le evidenze, valutarle in modo oggettivo e stabilire in quale misura i requisiti normativi siano stati applicati dall’Organizzazione oggetto di Audit, con particolare attenzione alla gestione responsabile, etica e conforme dell’AI.
Saper Fare
Imparerai:
- a definire il campo di applicazione del Sistema di Gestione per l’Intelligenza Artificiale;
- le tecniche di analisi organizzativa applicate a sistemi basati su AI;
- valutare il contesto e le parti interessate, incluse le aspettative etiche, legali e di sicurezza;
- i concetti e i fondamenti dell’analisi e gestione del rischio specifico per l’AI;
- a identificare carenze e punti di forza nell’impostazione e nella realizzazione del Sistema di Gestione per l’AI.
Saper Essere
Esercitazioni di gruppo per:
- entrare in relazione professionale con stakeholder tecnici e non tecnici;
- presentare, condividere e promuovere le proprie analisi e valutazioni;
- gestire conflitti e divergenze di interpretazione sui rischi e sugli impatti dell’AI;
- comunicare in modo persuasivo e basato su evidenze, anche in contesti tecnologici complessi..
Auditor prestati alla docenza
Tutti i docenti sono Lead Auditor o Auditor qualificati ISO/IEC 42001, che portano in aula la loro esperienza diretta di audit su sistemi di gestione per l’AI.
Casi Studio
Consistono nell’analisi di estratti di audit relativi a progetti e processi AI, con simulazioni di interviste e raccolta evidenze per riprodurre le dinamiche reali di una verifica di conformità.
Domande
Perché ogni scenario AI presenta complessità uniche che richiedono approfondimento continuo.
Esercitazioni di gruppo
Per confrontare le opinioni individuali e convogliarle nell'opinione comune
Correzioni di Gruppo
Per confrontare opinioni e interpretazioni su scenari di gestione AI e convergere verso valutazioni condivise.
Esame individuale
Perchè ognuno è unico e merita tutta la nostra attenzione
Introduzione, Contesto, Pianificazione (Rischi & Obiettivi) e Supporto
Introduzione, i primi punti della norma relativi al contesto e alla pianificazione, e clausola sul supporto
Introduzione: Obiettivi del corso, struttura, breve introduzione ai sistemi AI e panorama di standardizzazione/regolamentazione.
Contesto dell’Organizzazione e Leadership (Clausola 4 e 5): Comprendere l’organizzazione, il suo contesto, la Politica AIMS, la struttura organizzativa, ruolo nel ciclo di vita dell’IA, necessità e aspettative delle parti interessate.
Pianificazione: Azioni per affrontare rischi e opportunità (Generalità), valutazione del rischio dell’IA, standard per la gestione del rischio (ISO 31000, ISO/IEC 23894). Trattamento del rischio dell’IA, piano di trattamento del rischio IA. Obiettivi per l’IA e pianificazione per il loro raggiungimento (Clausola 6.2), elenco esemplificativo obiettivi AI (Appendice C).
Supporto: Risorse (umane e competenze), determinazione e acquisizione delle competenze necessarie per il ciclo di vita dell’IA (data scientists, human oversight, AI Designer, ecc.), azioni applicabili (formazione, mentoring, riallocazione). Consapevolezza del personale. Comunicazione (interna ed esterna), informazioni per le parti interessate ai sistemi di IA (Obiettivo A.8), reporting esterno e gestione reclami (A.10.3 fornitori, A.3.3 reclami). Informazioni documentate: generalità, creazione e aggiornamento, controllo (politica AIMS, organigramma, ecc.).
Esercitazione Pratica 1
Introduzione all’esercitazione (RolePlay Auditor/Cliente): i discenti, divisi in gruppi, leggono documenti per inquadrare uno scenario.
Analisi dei documenti e individuazione criticità relative ai punti norma spiegati.
Sessione Ruolo-AIMS (simulazione Auditor/Cliente).
Debriefing e Feedback.
Attività Operative, Valutazione delle Prestazioni, Miglioramento e Esercitazioni
Attività operative: pianificazione operativa e controlli, criteri per i processi.
Valutazione delle prestazioni: monitoraggio, misurazione, analisi e valutazione. Cosa, come e quando monitorare/misurare. Indicatori chiave di prestazione (KPIs). Criteri di valutazione documentati.
Audit interni.
Miglioramento continuo: non conformità e azioni correttive, miglioramento continuo.
Appendice A: obiettivi di controllo e controlli di riferimento. Utilizzo dell’Appendice A come riferimento, flessibilità nell’implementazione dei controlli. Panoramica aree di controllo: Politiche AI (A.2), Organizzazione Interna (A.3), Risorse per sistemi AI (A.4), Valutazione Impatto (A.5), Ciclo di Vita sistema AI (A.6), Dati per sistemi AI (A.7), Informazioni per le parti interessate (A.8), Controlli per utilizzo responsabile IA (correttezza, trasparenza, affidabilità, sicurezza – Obiettivi A.9), rapporti con terzi e clienti (A.10).
Appendice A e B (Normative): correlazione tra allegati.
Appendice C e D (Informativa).
Esercitazione Pratica 2
Introduzione all’esercitazione (RolePlay Auditor/Cliente): i discenti, divisi in gruppi, leggono documenti per inquadrare uno scenario.
Analisi dei documenti e individuazione criticità relative ai punti norma spiegati.
Sessione Ruolo-AIMS (simulazione Auditor/Cliente).
Debriefing e Feedback.
Requisiti per Organismi di Certificazione, Ripasso, Simulazione Esame e Esame di Certificazione
Requisiti per Organismi di Certificazione e Audit (da ISO/IEC (DIS) 42006): requisiti aggiuntivi alla ISO/IEC 17021-1 per gli organismi di certificazione AIMS, competenze richieste al personale, calcolo dei tempi di audit (ISO/IEC 42006), integrazione con altri sistemi di gestione.
Ripasso e riepilogo: sessione interattiva per ripassare i punti chiave della ISO/IEC 42001 e dell’AIMS.
Simulazione esame e condivisioni casi: esercitazione pratica che simula le prove d’esame (domande a risposta multipla, scenari), discussione di casi studio o non conformità tipiche.
Esame di certificazione: prima prova (30 domande a risposta multipla), seconda prova (10 scenari), tempo totale indicato.
I casi pratici in modalità role play consentono ai partecipanti di immedesimarsi in scenari realistici, interpretando ruoli diversi per simulare situazioni tipiche di audit e gestione dei sistemi di intelligenza artificiale. Questa metodologia favorisce la comprensione delle dinamiche tra le parti coinvolte, stimola il pensiero critico e permette di sperimentare in un contesto protetto le competenze tecniche e comunicative necessarie. Il confronto diretto e l’interazione con i colleghi arricchiscono l’apprendimento, rendendo più immediata l’applicazione pratica dei concetti appresi durante il corso.
Pre-Requisiti
È auspicabile avere una buona conoscenza dello standard ISO/IEC 42001 e dei principi fondamentali di un sistema di gestione per l’Intelligenza Artificiale (AI Management System – AIMS).
A tutti gli iscritti verrà sottoposto un test di autovalutazione preliminare.
Criteri di valutazione dell'esame finale
Possono accedere all’esame finale del corso in oggetto, tutti i candidati che hanno frequentato le lezioni; non abbiamo superato il limite di ore di assenza consentita; hanno partecipato attivamente alle esercitazioni e sono in regola con i pagamenti
Quota di partecipazione
€ 650,00 + IVA
(per 2 o più partecipanti stessa organizzazione sconto 15% a partire dal secondo)
Aspiranti Auditor / Lead Auditor
Per coloro che fossero interessati alla qualifica di Auditor o Lead Auditor per la ISO/IEC 42001, oltre ad aver superato un esame relativo alle norme UNI EN ISO 19011:2018 e UNI CEI EN ISO/IEC 17021-1:2015, è consigliato avere esperienza nell’ambito degli audit di prima o seconda parte su sistemi di gestione, preferibilmente con focus su AI e nuove tecnologie.
Assenze
I Docenti hanno la facoltà di autorizzare preventivamente assenze di durata non superiore al 20% della durata del modulo con un massimo di 4 ore
Materiale Fornito
- Documentazione didattica;
- Copie slides;
- Rapporti di verifica;
- Check list
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