Descrizione del corso
Il corso "Parte II" rappresenta il naturale approfondimento operativo del percorso formativo sull'integrazione tra Intelligenza Artificiale Generativa e Project Management nel settore trasporti.
Mentre la Parte I ha fornito le basi metodologiche e concettuali, questa seconda parte si concentra sull'applicazione pratica attraverso tecniche avanzate di Prompt Engineering, case study reali del settore ferroviario e dei trasporti, e l'utilizzo di AI Agents per automatizzare e potenziare le attività di gestione progetto.
I partecipanti potranno capire come usare l'IA Generativa in scenari concreti: dalla redazione di documentazione tecnica all'analisi di normative complesse, dalla pianificazione di progetti infrastrutturali alla gestione del controllo avanzamento lavori.
Cosa imparerai
- Tecniche avanzate di Prompt Engineering specifiche per il project management (pattern Chain-of-Thought, Persona, Template, Few-Shot)
- Come utilizzare framework strutturati (CREATE, CO-STAR, RISEN) per ottenere output di qualità professionale dall'IA
- Applicazioni pratiche dell'IA Generativa attraverso case study reali del settore trasporti e ferroviario
- Come utilizzare l'IA per analizzare documentazione tecnica complessa (specifiche RFI, normative, manuali operativi)
- Tecniche per generare automaticamente WBS, Gantt, budget, analisi rischi, risk register e documentazione di progetto
- Come applicare l'Earned Value Management con supporto IA per monitoraggio e controllo progetti
- Progettazione e utilizzo di AI Agents autonomi personalizzati per il project management
- Differenze tra assistenti GPT, workflow IA e agenti autonomi e quando utilizzare ciascun approccio
- Come creare una libreria di prompt riutilizzabili allineata agli standard UNI 11648, ISO 21502 e PMI
Obiettivi del corso
Sviluppare conoscenze necessarie a:
1. Padroneggiare tecniche avanzate di Prompt Engineering per ottenere output professionali e accurati dall'IA Generativa in contesti di project management
2. Applicare framework strutturati (CREATE, CO-STAR) per costruire prompt efficaci adatti a diverse esigenze progettuali
3. Analizzare e sintetizzare documentazione tecnica complessa utilizzando l'IA (normative, specifiche tecniche, manuali operativi)
4. Generare automaticamente artefatti di project management (WBS, Gantt, budget, piani di comunicazione, risk register) con l'assistenza dell'IA
5. Gestire progetti complessi del settore trasporti attraverso case study pratici (costruzione villetta, adeguamento linea ferroviaria AV)
6. Implementare sistemi di controllo avanzamento con Earned Value Management supportato da IA
7. Progettare e configurare AI Agents personalizzati per automatizzare attività ricorrenti di project management
8. Costruire e utilizzare librerie di prompt allineate agli standard internazionali di project management (UNI 11648, PMI, IPMA)
9. Valutare criticamente le differenze tra diverse tipologie di sistemi agentici e scegliere l'approccio più adatto al contesto
Docente del corso
Ing. Massimo Pirozzi - Project, Program e Portfolio Manager, Lecturer, Educator, Specialist in Generative Artificial Intelligence
Programma del corso
Prompt Engineering Avanzato per il Project Management - Padroneggiare l'arte di comunicare efficacemente con l'IA Generativa
- Fondamenti del Prompt Engineering: differenza tra prompt e query, perché i prompt sono necessari con i LLM
- Pattern di Prompt Engineering essenziali:
- Zero-Shot e Few-Shot Prompting per adattare l'IA a compiti specifici
- Chain-of-Thought per problemi complessi e ragionamento strutturato
- Persona Pattern per adattare tono e competenze dell'IA
- Template Pattern per output strutturati e ripetibili
- Recipe Pattern per procedure step-by-step
- Reflection e Fact-Check per aumentare affidabilità
- Alternative Approaches per esplorare soluzioni multiple
- Framework strutturati per prompt complessi: CREATE, CO-STAR, RISEN, RTF, TAG
- L'importanza del linguaggio nei prompt: chiarezza, cortesia, specificità
- Sfide tecniche e metodologiche del Prompt Engineering
- Applicazioni specifiche al project management: generazione Project Charter, analisi stakeholder, piani di comunicazione
Modulo 2: Case Study Pratici - IA Generativa e Project Management - Dall'teoria alla pratica: progetti reali del settore trasporti e costruzioni
Case Study 1: Costruzione di una Villetta Unifamiliare
- Analisi di fattibilità tecnico-economica assistita da IA
- Generazione automatica di WBS multilivello e assegnazione responsabilità
- Creazione di cronoprogrammi Gantt con parallelizzazione attività
- Pianificazione budget dettagliata e curve di spesa (curva a S)
- Identificazione e gestione stakeholder con matrice di responsabilità
- Analisi e mitigazione rischi
- Generazione Project Charter completo
- Pianificazione risorse umane per tipologia e distribuzione temporale
- Applicazione Earned Value Management con grafici SPI/CPI
- Sviluppo piani di recupero per ritardi
Case Study 2: Adeguamento Linea Ferroviaria Alta Velocità Roma-Civitavecchia
- Sviluppo WBS complessa per progetto infrastrutturale
- Pianificazione temporale con approccio ibrido (adattivo/predittivo)
- Breakdown costi dettagliato per macro-categorie
- Identificazione colli di bottiglia e analisi cause
- Sviluppo e confronto piani alternativi con analisi rischio
- Ottimizzazione profilo risorse e livellamento carichi
- Generazione prompt specializzati per pianificazione e reporting
- Integrazione con sistemi di gestione progetto (GanttProject, MS Project)
Case Study 3: Analisi Documentale con IA
- Analisi automatica di manuali tecnici RFI (impianti civili, telecomunicazioni)
- Identificazione di ambiguità, contraddizioni e punti critici normativi
- Generazione report di sintesi strutturati
- Creazione checklist operative "chi fa cosa"
- Verifica conformità normativa assistita da IA
AI Agents e Sistemi Agentici per il Project Management -Automatizzare e potenziare la gestione progetti con agenti intelligenti
- Cosa sono gli AI Agents: definizione, funzionalità chiave (ragionamento, azione, osservazione, pianificazione)
- Classificazione degli AI Agents:
- Assistenti basati su GPT/LLM semplici
- Workflow IA predefiniti (Prompt Chaining, Routing, Parallelizzazione, Orchestrator-Workers, Evaluator-Optimizer)
- Agenti Autonomi (ciclo osserva-pianifica-agisci)
- Tipologie di agenti autonomi: Simple Reflex, Model-Based, Goal-Based, Utility-Based, Learning Agents
- Sistemi Multi-Agente per progetti complessi
- Quando utilizzare assistenti GPT vs workflow vs agenti autonomi
- Agentic AI vs Generative AI: differenze e complementarità
- Progettazione e configurazione di AI Agents personalizzati per PM
- Problematiche etiche: affidabilità, bias, autonomia vs controllo, privacy, sicurezza
- Caso pratico: creazione di un PM Assistant Pro personalizzato
Project Management Top Prompts - Libreria Operativa - Prompt pronti all'uso per ogni fase del ciclo di vita del progetto
- Struttura della libreria di prompt basata su standard UNI 11648:2022, ISO 21502, PMI PMBOK
- Prompt per fase di Avvio:
- Business Case, contestualizzazione organizzativa, tailoring, Project Charter
- Identificazione e analisi stakeholder, governance
- Prompt per fase di Pianificazione:
- WBS, piano risorse umane, gestione rischi, piano costi
- Piano sostenibilità, piano comunicazione, team building
- Prompt per fase di Esecuzione:
- Coinvolgimento stakeholder, gestione issue, reporting
- Gestione delivery, amministrazione approvvigionamenti
- Prompt per fase di Controllo:
- Earned Value Management, gestione modifiche (change control)
- Gestione qualità, misurazione stakeholder satisfaction
- Prompt per fase di Chiusura:
- Closure Report, documentazione Lessons Learned
- Personalizzazione e adattamento dei prompt al contesto specifico
- Creazione di repository aziendali di prompt riutilizzabili
Destinatari del corso
Il corso "Parte II" è rivolto a professionisti del settore ferroviario e dei trasporti che hanno completato la Parte I o possiedono già conoscenze di base su IA Generativa e Project Management:
- Project Manager e RUP che vogliono acquisire competenze operative avanzate nell'uso quotidiano dell'IA
- Membri di PMO interessati a standardizzare l'uso dell'IA nella gestione progetti
- Ingegneri e tecnici coinvolti in progetti di infrastrutture che desiderano automatizzare attività ripetitive
- Responsabili di pianificazione e controllo che vogliono utilizzare l'IA per analisi avanzate e reporting
- Responsabili di gare e appalti interessati all'analisi automatica di documentazione tecnica complessa
- Consulenti specializzati che vogliono offrire servizi innovativi basati su IA ai propri clienti
- Responsabili innovazione digitale che vogliono implementare AI Agents nelle proprie organizzazioni
Prerequisiti consigliati:
- Partecipazione alla Parte I del corso oppure conoscenza di base di IA Generativa
- Esperienza operativa nella gestione di progetti (anche minima)
- Familiarità con strumenti di project management (MS Project, Excel, Jira o simili)
Descrizione del corso
Il corso fornisce una panoramica completa su come l'Intelligenza Artificiale Generativa possa trasformare e potenziare la gestione dei progetti nel settore dei trasporti, con particolare attenzione al comparto ferroviario.
Attraverso un approccio pratico e orientato alle applicazioni concrete, i partecipanti acquisiranno competenze per integrare strumenti di IA Generativa nei processi di project management, dalla programmazione alla chiusura dei progetti, rispettando standard internazionali e normative di settore.
Il corso combina fondamenti metodologici del Project Management con le più recenti tecnologie di IA Generativa, mostrando come questi strumenti possano automatizzare attività ripetitive, supportare decisioni complesse e potenziare le capacità professionali degli operatori del settore trasporti.
Cosa imparerai
- I principi fondamentali del Project Management secondo gli standard internazionali (ISO 21500, ISO 21502, PMBOK)
- Le basi dell'Intelligenza Artificiale Generativa e dei Large Language Models (LLM)
- Tecniche di Prompt Engineering per interagire efficacemente con strumenti di IA Generativa
- Come utilizzare l'IA Generativa per automatizzare attività di project management (reportistica, documentazione, analisi rischi)
- Strategie per potenziare le decisioni di progetto attraverso l'analisi data-driven supportata da IA
- Applicazioni pratiche dell'IA Generativa in contesti ferroviari e di trasporto (appalti, pianificazione, monitoraggio)
- Come bilanciare automazione e supervisione umana nella gestione progetti
- Identificare opportunità e gestire rischi legati all'adozione dell'IA Generativa nel project management.
Obiettivi del corso
Sviluppare conoscenze necessarie ad:
1. Applicare metodologie di Project Management strutturate ai progetti del settore trasporti, utilizzando strumenti di pianificazione, controllo e gestione dei rischi
2. Utilizzare strumenti di IA Generativa (ChatGPT, Claude, Gemini) per supportare le attività quotidiane di project management
3. Automatizzare processi ripetitivi come la generazione di report, verbali, documentazione tecnica e amministrativa
4. Potenziare l'analisi e le decisioni attraverso l'uso dell'IA per l'analisi di dati complessi, l'identificazione di rischi e la simulazione di scenari
5. Gestire efficacemente stakeholder e comunicazioni sfruttando l'IA per personalizzare messaggi e ottimizzare l'engagement
6. Valutare criticamente opportunità, limiti e rischi etici dell'IA Generativa nel contesto dei progetti di trasporto
7. Integrare approcci ibridi uomo-macchina che valorizzino competenze umane e potenzialità tecnologiche
Docente del corso
Ing. Massimo Pirozzi - Project, Program e Portfolio Manager, Lecturer, Educator, Specialist in Generative Artificial Intelligence
Programma del corso
Project Management Recap - Fondamenti metodologici per la gestione efficace dei progetti
- Caratteristiche dei progetti e natura "speciale" rispetto alle attività operative
- Il Project Management come disciplina normata: principi, standard e applicabilità universale
- Ciclo di vita del progetto e gruppi di processi (Avvio, Pianificazione, Esecuzione, Controllo, Chiusura)
- Strumenti operativi: WBS, OBS, RAM, Gantt, Budget, Earned Value Management
- Risk Management: identificazione, analisi e risposta ai rischi
- Approcci predittivi, adattivi e ibridi nel Project Management
- Applicazioni al settore trasporti e ferroviario: appalti, infrastrutture, servizi
Intelligenza Artificiale Generativa - Fondamenti e Tecnologie - Comprendere le basi tecnologiche dell'IA Generativa
- Evoluzione dell'Intelligenza Artificiale: da Machine Learning a Deep Learning
- Large Language Models (LLM): architettura, funzionamento e addestramento
- Confronto tra i principali LLM: GPT-4/4.5, Claude, Gemini, LLaMA, DeepSeek
- Differenze tra IA Generativa e motori di ricerca tradizionali
- Gestione del contesto e limitazioni tecniche degli LLM
- Capacità e limiti degli LLM: cosa sanno fare meglio e cosa evitare
- Principi di Prompt Engineering per interazioni efficaci
- Applicazioni dell'IA Generativa: testi, immagini, codice, analisi dati
IA Generativa applicata al Project Management - Trasformare la gestione progetti con l'intelligenza artificiale
- Automation vs Augmentation: delegare, supportare o potenziare?
- Opportunità di automazione: report, verbali, documentazione, schedulazione, allocazione risorse
- Opportunità di augmentation: supporto decisionale, problem-solving, analisi predittiva, gestione stakeholder
- Analisi e supporto decisionale data-driven con IA Generativa
- Generazione automatica di testi: Project Charter, piani, comunicazioni, specifiche tecniche
- Generazione di codice per automazione (Excel VBA, Python, SQL)
- Case study: assistente virtuale per il Codice degli Appalti Pubblici
- Identificazione automatica di rischi, analisi di conformità e lesson learned
Sfide, Governance e Prospettive Future - Adottare l'IA Generativa in modo responsabile ed efficace
- Nuove sfide: qualità dei dati, dipendenza tecnologica, responsabilità e governance
- Privacy, sicurezza e conformità normativa (GDPR, normative settoriali)
- Bias algoritmici e questioni etiche nell'uso dell'IA
- Impatto su competenze e ruoli professionali nel settore trasporti
- Framework per l'adozione responsabile: approccio ibrido uomo-macchina
- Formazione continua e sviluppo delle soft skills
- Trasparenza, validazione dati e change management
- Prospettive future: il Project Manager come orchestratore di intelligenza umana e artificiale
Destinatari del corso
Il corso è rivolto a tutti i professionisti del settore ferroviario e dei trasporti che operano nella gestione di progetti, contratti e processi complessi:
- Responsabili di Progetto (RUP) e Project Manager
- Direttori Lavori e Direttori dell'Esecuzione
- Responsabili tecnici di Imprese Ferroviarie, Gestori Infrastruttura (GI), Norme e Standard di Rete (NSA)
- Responsabili di contratti e procurement presso committenti e fornitori
- Ingegneri e tecnici coinvolti in progetti di infrastrutture ferroviarie e di trasporto
- Funzionari e dirigenti di organizzazioni pubbliche e private del settore trasporti
- Responsabili di gare e appalti nel comparto ferroviario
- Consulenti specializzati in project management per il settore trasporti
- Responsabili di innovazione digitale interessati all'applicazione dell'IA nel proprio settore
Non sono richieste competenze pregresse in Intelligenza Artificiale. È consigliata una conoscenza base dei processi di project management o esperienza operativa nella gestione di progetti nel settore trasporti.
Descrizione del corso
Il corso da una panoramica completa e specializzata sull'impiego dei droni integrati con tecnologie di intelligenza artificiale nel settore ferroviario e delle infrastrutture di trasporto.
Bilanciando teoria e pratica, daremo conoscenze tecniche, normative e operative per comprendere come i droni dotati di IA possano migliorare le attività di ispezione, monitoraggio e gestione delle infrastrutture ferroviarie.
Il programma copre l'intero ecosistema dei droni: dal quadro normativo europeo e italiano (regolamenti EASA, ENAC) alle tecnologie chiave (GPS, sensori, computer vision, machine learning), fino alle applicazioni concrete nel monitoraggio di binari, ponti, gallerie, stazioni e cantieri ferroviari.
Cosa imparerai
- Quadro normativo completo: Regolamenti UE 2019/947 e 2019/945, normative ENAC, categorie operative (aperta, specifica, certificata), zone geografiche UAS e U-Space
- Tecnologie dei droni: Tipologie di droni (multirotore, ala fissa, ibridi VTOL), sistemi di navigazione GNSS, sensori e telecamere, autonomia e gestione energetica
- Intelligenza artificiale applicata: Computer vision, riconoscimento automatico di anomalie strutturali, machine learning per analisi predittiva, elaborazione dati in tempo reale, deep learning
- Applicazioni ferroviarie specifiche: Ispezione di binari e infrastrutture, monitoraggio cantieri, rilievi topografici 3D, verifica sicurezza operativa, gestione emergenze
- Workflow operativo: Pianificazione missioni, raccolta ed elaborazione dati, generazione report automatici, integrazione con sistemi BIM e di gestione manutentiva
Obiettivi del corso
Il corso dà ai partecipanti conoscenze operative e strategiche per:
1. Comprendere il valore aggiunto dei droni con IA nelle operazioni ferroviarie quotidiane
2. Acquisire padronanza del quadro normativo per operare in conformità e sicurezza
3. Valutare criticamente le tecnologie disponibili e selezionare soluzioni adeguate alle proprie esigenze
4. Implementare programmi di ispezione e monitoraggio basati su droni nelle proprie organizzazioni
5. Interpretare correttamente i dati raccolti dai droni per decisioni informate sulla manutenzione e sicurezza
6. Anticipare le evoluzioni future del settore e prepararsi all'adozione di tecnologie emergenti
Docente del corso
Prof. Marco Pasetto - Professore Ordinario presso il Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile ed Ambientale (DICEA) dell'Università degli Studi di Padova.
Dott. Giovanni Giacomello - Ricercatore RTD-B presso il DICEA dell'Università degli Studi di Padova.
Programma del corso
Introduzione e quadro normativo
- Definizioni e terminologia tecnica (UAS, UAV, drone, VTOL)
- Evoluzione del mercato dei droni nel settore trasporti e costruzioni
- Urban Air Mobility (UAM) e mobilità aerea urbana
- Organizzazioni di riferimento: ICAO, EASA, Eurocontrol, ENAC, ENAV
- Normativa europea: Regolamenti 2018/1139, 2019/945, 2019/947
- Normativa italiana: Regolamenti ENAC (UAS-IT, ATM-09A, Linee Guida U-Space)
- Categorie operative: aperta (A1/A2/A3), specifica, certificata
- Zone geografiche UAS, U-Space e limitazioni operative
- Registrazione operatori, attestati pilota e responsabilità
Tecnologie dei droni e intelligenza artificiale
- Tipologie di droni e loro caratteristiche (multirotore, ala fissa, VTOL, rotore singolo)
- Tecnologie chiave: GPS/GNSS, sensori IMU, giroscopi, altimetri
- Sistemi di propulsione, batterie e gestione energetica
- Telecamere ad alta risoluzione, sensori termici e multispettrali
- Computer di bordo, flight controller e sistemi di stabilizzazione
- Intelligenza artificiale: computer vision e riconoscimento immagini
- Machine learning e deep learning per analisi predittiva
- Elaborazione dati in tempo reale e droni autonomi
- Integrazione con IoT e piattaforme cloud
Applicazioni nel settore ferroviario e dell'ingegneria civile
- Ispezione aeree di infrastrutture ferroviarie: binari, traversine, sistemi di fissaggio
- Monitoraggio di ponti, viadotti, gallerie e opere d'arte
- Rilievi topografici e creazione di modelli 3D/BIM
- Sorveglianza cantieri ferroviari e avanzamento lavori
- Verifiche di sicurezza e conformità normativa
- Monitoraggio ambientale e gestione emergenze
- Ispezione di strutture complesse con tecnologie termiche
- Gestione risorse e tracciamento attrezzature
- Casi studio concreti: esempi video di ispezioni ferroviarie
- Workflow operativo: dalla pianificazione alla generazione report
Implementazione, impatti e prospettive future
- Benefici dell'uso dei droni: riduzione tempi, costi e miglioramento sicurezza
- Limitazioni e considerazioni: normative, autonomia, condizioni meteo, privacy
- Pianificazione di un programma di ispezione con droni
- Selezione hardware, software e fornitori
- Formazione del personale e competenze richieste
- Gestione, archiviazione e analisi dei dati raccolti
- Integrazione con sistemi di gestione manutentiva esistenti
- Analisi costi-benefici e ROI
- Evoluzioni tecnologiche attese: droni sempre più autonomi
- Scenari normativi futuri e opportunità per il settore ferroviario
- Roadmap di adozione e trasformazione digitale
Destinatari del corso
Il corso è rivolto a professionisti del sistema ferroviario e dei trasporti più in generale:
- Gestori dell'infrastruttura ferroviaria: responsabili manutenzione, ingegneri civili, responsabili sicurezza
- Imprese ferroviarie: responsabili tecnici, responsabili operazioni, HSE manager
- Organismi Notificati e NSA: valutatori tecnici, ispettori, auditor
- Contraenti e fornitori: project manager, responsabili qualità, responsabili tecnici di cantiere
- Partner tecnologici: integratori di sistemi, fornitori di servizi di ispezione
- Professionisti della manutenzione: ingegneri manutentori, responsabili pianificazione interventi
- Responsabili innovazione: manager interessati alla digitalizzazione e all'adozione di tecnologie emergenti
Non sono richieste conoscenze pregresse specifiche sui droni. È utile una formazione tecnica di base nell'ambito dell'ingegneria o esperienza operativa nel settore ferroviario.
Descrizione del corso
Il corso esplora l'applicazione dell'Intelligenza Artificiale nel monitoraggio e controllo remoto dei cantieri, anche ferroviari, con focus su tecnologie IoT, sensori intelligenti, telecamere con visione artificiale e analisi predittiva dei dati.
Vengono affrontati temi cruciali come la sicurezza sul lavoro, la gestione del rischio, la manutenzione predittiva dell'infrastruttura e l'ottimizzazione dei processi operativi. Il corso fornisce una visione pratica e strategica su come le tecnologie IA stanno trasformando la gestione dei cantieri ferroviari, migliorando efficienza, sicurezza e sostenibilità.
Cosa imparerai
• Tecnologie abilitanti per il controllo remoto: IoT, sensori, telecamere intelligenti con visione artificiale
• Reti neurali (CNN, YOLO) per il riconoscimento automatico di anomalie e violazioni di sicurezza
• Sistemi di monitoraggio remoto dei cantieri con piattaforme integrate
• Tecniche di analisi dei dati per il controllo remoto e la manutenzione predittiva
• Gestione della sicurezza attraverso il rilevamento automatico di DPI, controllo accessi e alert in tempo reale
• Applicazioni di IA per la diagnostica automatizzata dell'infrastruttura ferroviaria
• Sistemi ERTMS e il futuro del controllo ferroviario europeo
• Gestione della privacy con offuscamento automatico tramite reti neurali
• Integrazione con BIM, ERP e digital twin per la gestione avanzata dei progetti
• Normative, aspetti etici e compliance legale nell'utilizzo dell'IA in cantiere
Obiettivi del corso
Il corso fornisce ai professionisti del settore ferroviario le competenze necessarie per:
• Comprendere le opportunità offerte dall'IA per il controllo remoto dei cantieri
• Valutare e implementare soluzioni tecnologiche appropriate per il proprio contesto operativo
• Migliorare la sicurezza dei lavoratori attraverso sistemi intelligenti di monitoraggio
• Ottimizzare i costi e i tempi di gestione dei cantieri
• Garantire la conformità normativa (GDPR, Art.4 Statuto dei Lavoratori, certificazioni ISDP)
• Preparare l'organizzazione alla trasformazione digitale del settore ferroviario
• Sviluppare una visione strategica sull'integrazione uomo-IA nei processi operativi
Docente del corso
Ing. Roberto Magnani
Senior Consultant & AEIT Advisor
Membro del Comitato Tecnico Scientifico - Ente Nazionale per l'Intelligenza Artificiale ENIA®
Programma del corso
Fondamenti e tecnologie abilitanti
• Perché l'IA nei cantieri ferroviari: complessità, sicurezza, efficienza
• IoT e sensori intelligenti per i cantieri
• Telecamere intelligenti con visione artificiale
• Reti industriali (5G, LoRaWAN) e architettura Edge AI vs Cloud AI
• Reti neurali convoluzionali (CNN) e YOLO per il rilevamento in tempo reale
• Flusso dei dati: dall'acquisizione all'analisi
Sicurezza e gestione del rischio
• Rilevamento automatico DPI (caschi, giacche protettive, violazioni)
• Controllo accessi, transiti e conteggio persone/mezzi
• Sistema di alert per violazioni di sicurezza in tempo reale
• Rilevamento "uomo a terra" e gestione piani di evacuazione
• Gestione privacy: offuscamento automatico con reti neurali
• Conformità normativa: GDPR, Art.4 Statuto dei Lavoratori, certificazione ISDP
Manutenzione predittiva e diagnostica dell'infrastruttura
• Diagnostica automatizzata dell'infrastruttura ferroviaria
• Monitoraggio binari: usura, difetti interni, allineamento, corpo stradale
• Sensori per il monitoraggio strutturale dei treni (accelerometri, sensori acustici)
• Integrazione e correlazione di dati da molteplici sensori
• Sistemi di supporto decisionale basati su IA
• ERTMS e il futuro del controllo ferroviario europeo
Implementazione pratica e futuro
• Piattaforme software per il monitoraggio cantieri (casi d'uso reali)
• Integrazione con BIM, ERP e sistemi gestionali
• Digital twin, droni e realtà virtuale/aumentata
• Costi, ROI e suggerimenti per un'attuazione efficace
• Formazione del personale e gestione del cambiamento
• Il futuro: intelligenza aumentata, automazione e infrastruttura intelligente
• Normative ISO per sistemi IA e gestione dei rischi
Destinatari del corso
Il corso è rivolto a:
• Project Manager e Responsabili di appalti e cantieri ferroviarii
• Ingegneri ferroviari (progettazione, costruzione, manutenzione)
• Responsabili HSE (Health, Safety, Environment)
• Direzione Lavori e General Contractor
• Responsabili tecnici di imprese ferroviarie
• Responsabili IT e Digital Transformation nel settore trasporti
• Responsabili manutenzione infrastrutture ferroviarie
• Manager e decisori strategici nel settore trasporti
Il corso è progettato per professionisti con background tecnico o gestionale, senza necessità di competenze specifiche di programmazione o data science.
Descrizione del corso
Un percorso formativo che esplora l'intelligenza artificiale generativa e le sue applicazioni concrete nel settore portuale e logistico. Il corso offre una panoramica completa delle tecnologie AI più avanzate, dalla generazione di testi e immagini all'automazione dei processi, con particolare attenzione ai casi d'uso specifici per le autorità portuali, i terminal e gli operatori logistici. Include dimostrazioni pratiche e esempi reali di implementazione.
Cosa imparerai
- I fondamenti dell'intelligenza artificiale e le diverse tipologie (AI debole, forte, generativa)
- L'evoluzione storica dell'AI e il fenomeno ChatGPT che ha segnato una svolta epocale
- Le principali applicazioni della AI generativa: generazione di testi, immagini, audio, video e codice
- Casi d'uso specifici per il settore portuale: dalla documentazione automatica ai sistemi di customer care
- Tecniche per aumentare la produttività individuale utilizzando strumenti di AI
- Come dialogare con i documenti aziendali attraverso interfacce conversazionali
- L'estrazione automatica di dati da fatture, bolle doganali e documenti complessi
- Le prospettive future e le opportunità dell'AI per la trasformazione digitale dei porti
Obiettivi del corso
Il corso mira a fornire ai partecipanti una comprensione pratica e applicata dell'intelligenza artificiale generativa, con l'obiettivo di identificare opportunità concrete di innovazione nei processi portuali e logistici.
Al termine del percorso, i partecipanti saranno in grado di valutare quali applicazioni di AI possono essere integrate nelle proprie attività lavorative per migliorare l'efficienza operativa, ridurre i costi e creare nuove esperienze per clienti e stakeholder.
Docente del corso
Marco Caridi - Artificial Intelligence & Data Specialist Senior Manager
Programma del corso
Introduzione all'Intelligenza Artificiale
- Le tre forme di intelligenza artificiale: debole, forte e superintelligenza
- Perché l'AI si è sviluppata proprio ora: disponibilità dei dati, cloud computing, connettività
- Storia dell'evoluzione dell'AI dal test di Turing ai modelli generativi moderni
- I compiti delle macchine: dal riconoscimento alla generazione di contenuti
- Modalità di apprendimento: supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato
Adozione della AI e Casi d'Uso nel Settore Portuale
- Panoramica delle applicazioni generative: testo, immagini, audio, video, codice
- Generazione di testi: executive summary, reportistica automatica, contratti semplificati
- Audio generation: formazione multilingue, avvisi di sicurezza, traduzioni in tempo reale
- Video generation: simulazioni 3D, tour virtuali, video marketing portuale
- Chat with documents: ricerca semantica su normative, contratti e documenti interni
- Automated responding: customer care intelligente, FAQ interattive, smistamento email
- Video & image captioning: descrizione automatica merci, indicizzazione archivi multimediali
- Image generation: mock-up grafici, concept art infrastrutture, materiale promozionale
- Dialogical systems: consulenti virtuali personalizzati, assistenza end-to-end automatizzata
- Speech transcription: dettatura intelligente, attivazione vocale, consultazione dati audio
La Produttività Individuale
- Il valore dell'AI generativa per efficienza e innovazione
- L'AI non sostituisce le persone, sostituisce chi non la sa usare
- La nuova era: "Avanti ChatGPT" vs "Dopo ChatGPT"
- Casi pratici dimostrativi:
- Generazione automatica di testi (rassegne stampa, riassunti)
- Creazione di contratti e documenti legali
- Analisi di dati logistici con interfacce conversazionali
- Estrazione automatica di informazioni da PDF e bolle doganali
- Prototipazione rapida di immagini e contenuti visivi
- Indicizzazione intelligente di archivi multimediali
Destinatari del corso
Il corso si rivolge a dirigenti e manager di autorità portuali, terminal operators, compagnie di navigazione, spedizionieri e operatori logistici che desiderano comprendere le potenzialità dell'intelligenza artificiale generativa. Si rivolge anche agli operatori ferroviario strettamente interconnessi con le attività portuali.
È particolarmente indicato per responsabili IT, innovation manager, responsabili di processo e tutti coloro che sono coinvolti nella trasformazione digitale delle organizzazioni portuali e logistiche. Non sono richieste competenze tecniche pregresse, il corso è accessibile anche a chi si avvicina per la prima volta al tema dell'intelligenza artificiale.
Descrizione del corso
Il corso esplora l'integrazione dell'intelligenza artificiale nel settore dei trasporti attraverso due moduli complementari. La prima parte analizza l'evoluzione della Just Culture nell'era dell'automazione intelligente, affrontando le sfide di responsabilità e accountability quando decisioni operative vengono condivise tra operatori umani e sistemi IA.
La seconda parte presenta applicazioni concrete dell'IA per migliorare la sicurezza sul lavoro, dalla prevenzione infortuni alla gestione dei dispositivi di protezione, dall'addestramento in realtà virtuale ai sistemi di valutazione delle prestazioni aziendali.
Cosa imparerai
- Comprendere il concetto di LASA (Limited-by-AI Situational Awareness) e le sue implicazioni operative
- Analizzare casi reali di incidenti e la ridefinizione delle responsabilità in presenza di automazione
- Applicare tecnologie IoT nella gestione dei DPI e dei sistemi di sicurezza
- Utilizzare sistemi cognitivi per la codifica e l'analisi degli infortuni (IRIDE, WATSON)
- Implementare robot collaborativi, esoscheletri ed exergames per la prevenzione
- Sfruttare realtà virtuale e aumentata per formazione e addestramento
- Accedere agli incentivi INAIL per progetti innovativi di sicurezza
Obiettivi del corso
Il corso mira a fornire competenze strategiche per gestire la transizione digitale nei trasporti, bilanciando innovazione tecnologica e sicurezza.
Gli obiettivi includono: sviluppare consapevolezza critica sulle implicazioni giuridiche e organizzative dell'IA nei sistemi complessi; acquisire metodologie per valutare e implementare soluzioni tecnologiche di prevenzione; comprendere il quadro normativo e gli incentivi disponibili (Regolamento UE 2024/1689, oscillazione premi, sconto OT23); promuovere una cultura della sicurezza basata su dati e intelligenza artificiale piuttosto che su blame culture
Docente del corso
Gianluca Del Pinto - Esperto di Just Culture e sistemi di gestione della sicurezza in ambienti ad alta complessità, con particolare focus su trasporto aereo e ferroviario.
Dr. Fabrizio Benedetti - Consulente Tecnico Salute e Sicurezza (CTSS) INAIL.
Programma del corso
Just Culture e Intelligenza Artificiale
- Blame culture vs Just Culture: evoluzione dei paradigmi
- Casi studio: Delta Amsterdam, Zurigo ACC, Iran Air 655, Calenzano
- Automation bias e perdita di consapevolezza situazionale
- LOAT (Level Of Automation Taxonomy)
- LASA (Limited-by-AI Situational Awareness)
- Responsabilità penale e IA: machina delinquere et puniri non potest?
- Regolamento UE 2024/1689 sull'intelligenza artificiale
- Classificazione dei rischi e obblighi normativi
Migliorare la Sicurezza sul Lavoro con l'IA
- Campagna europea SSL nell'era digitale
- Transizione digitale: Industria 4.0 e 5.0
- Robot collaborativi e normativa ISO/TC 299
- Tecnologie IoT nei DPI (UNI/TR 11856:2022)
- Esoscheletri occupazionali (UNI/TR 11950)
- Sistemi cognitivi: IRIDE per codifica ESAW, WATSON per analisi infortuni
- Incentivi INAIL: oscillazione premio, sconto prevenzione OT23, bandi ISI
- Valutazione prestazioni sicurezza (VPS) e Rating RSP
- Realtà virtuale e aumentata per formazione
- Progetti di reinserimento lavorativo con IA
Destinatari del corso
Il corso si rivolge a manager, tecnici e amministrativi operanti nel settore dei trasporti e della logistica: responsabili della sicurezza (RSPP, ASPP, HSE Manager), dirigenti e preposti, responsabili operativi di controllo traffico aereo e ferroviario, fleet manager, responsabili manutenzione, consulenti SSL, responsabili risorse umane coinvolti nella gestione della sicurezza, referenti per innovazione tecnologica e transizione digitale.
Adatto anche a professionisti di enti assicurativi, organi di vigilanza e organizzazioni sindacali interessati all'impatto dell'IA sulla sicurezza e sulle responsabilità operative.
Descrizione del corso
Questo corso esplora l'applicazione pratica dell'intelligenza artificiale nel settore dei trasporti, con particolare focus sulla creazione di dashboard interattive che integrano algoritmi predittivi e geo-intelligence.
Il percorso formativo mostra come le moderne piattaforme di Business Intelligence, potenziate dall'AI generativa, possano trasformare dati complessi in insight azionabili per supportare decisioni strategiche e operative.
Attraverso casi d'uso concreti e dimostrazioni live, i partecipanti scopriranno le opportunità offerte dalla Conversational BI e dagli assistenti intelligenti basati su linguaggio naturale per interrogare dati geografici e non geografici in modo intuitivo ed efficace.
Cosa imparerai
• Comprendere lo stato attuale delle piattaforme di Business Intelligence e l'integrazione dell'AI generativa (Power BI, Tableau, Qlik)
• Utilizzare funzionalità di linguaggio naturale (NLP) per interrogare i dati tramite query conversazionali
• Applicare strumenti di forecasting integrati per analisi predittive su serie temporali
• Sfruttare la geo-intelligence per analisi territoriali avanzate nel settore trasporti
• Interagire con sistemi di Conversational AI per eseguire query complesse su database geografici e non
• Riconoscere le opportunità di integrazione tra GenAI e piattaforme BI esistenti
• Comprendere l'architettura di assistenti AI che utilizzano GraphQL per accesso sicuro ai dati
• Valutare casi d'uso verticali specifici per il settore pharma e trasporti
Obiettivi del corso
Il corso si propone di fornire ai partecipanti:
• Una visione chiara delle potenzialità della Conversational BI e degli assistenti AI per l'analisi dei dati
• Competenze pratiche nell'utilizzo di funzionalità Q&A e forecasting in Power BI
• Comprensione delle architetture tecniche che garantiscono sicurezza, groundedness e guardrailing nei progetti GenAI
• Capacità di identificare opportunità di applicazione della geo-intelligence nel proprio contesto aziendale
• Consapevolezza delle sfide tecniche e organizzative nell'implementazione di progetti GenAI enterprise
• Conoscenza delle best practice per il prompt engineering e l'integrazione sicura con database aziendali
• Visione strategica su come trasformare processi decisionali tradizionali attraverso strumenti AI-powered
Docente del corso
Stefano Angarano
Technical Relation Executive presso Jakala, con esperienza consolidata nello sviluppo di soluzioni di Business Intelligence e Intelligenza Artificiale per il settore enterprise.
Programma del corso
Stato delle Piattaforme di BI nel 2025
• Panoramica delle principali piattaforme: Power BI, Tableau, Qlik
• Magic Quadrant Gartner: posizionamento e trend di mercato
• Integrazione della Generative AI nelle piattaforme BI: stato dell'arte
• Conversational BI vs Traditional BI: vantaggi e casi d'uso
• Opportunità di integrazione GenAI: visualizzazione, analisi, reporting
Power BI - Focus su NLP e Forecast
• Power BI nell'ecosistema Microsoft: integrazione con Azure AI e Microsoft Fabric
• Funzionalità Q&A: schema linguistico e configurazione
• Interrogazione dati in linguaggio naturale: esempi pratici
• Forecasting integrato: modelli statistici ETS per previsioni automatiche
• Personalizzazione delle analisi predittive: periodo, confidenza, intervalli
• Dimostrazione live: dashboard IT Spend Analysis con Q&A
Geo-Intelligence - Il Case Study
• GenAI Assistant for GeoIntelligence: architettura e funzionalità
• Interrogazione di dataset geografici tramite linguaggio naturale (text e speech)
• Approcci tecnologici: Text-to-SQL vs GraphQL API
• Sicurezza e groundedness: garantire accuratezza e protezione dei dati
• Architettura multi-agente: SQL Database Agent, ML Analytics Agent, Geoprocessing Agent
• Infrastruttura cloud (Azure): Azure OpenAI, Azure Function, Esri Services
• Case study verticale: Pharma AI per l'analisi territoriale delle farmacie
• Dimostrazione video: interazione con l'assistente AI
GenAI Projects - Le Sfide
• Groundedness: garantire precisione ed evitare allucinazioni
• Guardrailing: definire il perimetro applicativo e contrastare prompt injection
• Data security & residency: sicurezza e residenza geografica dei dati
• Privacy: gestione dei dati di utilizzo e opt-out
• Scenario tecnologico: modelli disponibili (open vs closed), frameworks e architetture
• Prompt engineering: zero-shot, few-shot, chain-of-thought
• Monitoraggio e valutazione: metriche di utilizzo, costi, quality assessment
• Best practice per progetti enterprise GenAI
Destinatari del corso
Il corso si rivolge a:
• Manager e dirigenti del settore trasporti: decisori che vogliono comprendere le opportunità dell'AI per migliorare i processi decisionali
• Responsabili IT e innovation manager: figure tecniche che devono valutare l'adozione di soluzioni BI potenziate dall'AI
• Data analyst e business analyst: professionisti che lavorano con dati e vogliono sfruttare strumenti conversazionali per analisi più efficienti
• Responsabili operations e logistica: figure operative che possono beneficiare di analytics predittive e geo-intelligence
• Consulenti e system integrator: professionisti che supportano le aziende nell'adozione di tecnologie innovative
• Amministrativi e funzioni di staff: utenti business che vogliono interrogare i dati senza competenze tecniche avanzate
• Chiunque operi nel settore trasporti: tutti coloro interessati a comprendere come l'AI stia trasformando l'analisi dei dati e il decision-making nel proprio settore.
Descrizione del corso
Questo corso offre una panoramica sul ruolo della normazione tecnica nell'implementazione dell'AI Act europeo.
Partendo dai concetti di standard tecnici, il percorso formativo illustra come le norme tecniche rappresentino uno strumento indispensabile per tradurre i requisiti normativi del Regolamento EU 2024/1689 in prassi operative concrete.
Il corso esplora il sistema di standardizzazione a livello internazionale, europeo e nazionale, con particolare focus sul meccanismo del New Legislative Framework e sulla presunzione di conformità attraverso le norme armonizzate.
Cosa imparerai
• cosa sono le norme tecniche, chi le sviluppa e quale funzione svolgono secondo il Regolamento EU 1025/2013
• l'architettura del sistema di standardizzazione: enti internazionali (ISO, IEC, ITU), europei (CEN, CENELEC, ETSI) e nazionali (UNINFO, UNI, CEI)
• la struttura dell'AI Act basata sui livelli di rischio dei sistemi di intelligenza artificiale
• i requisiti essenziali per i sistemi AI ad alto rischio (gestione del rischio, governance dei dati, documentazione tecnica, trasparenza, supervisione umana, accuratezza e cybersicurezza)
• il meccanismo del New Legislative Framework per ottenere la presunzione di conformità attraverso le norme armonizzate
• quali sono le norme tecniche in fase di sviluppo per supportare l'implementazione dell'AI Act
Obiettivi del corso
Il corso si propone di fornire ai partecipanti le conoscenze necessarie per:
• Navigare efficacemente il panorama della normazione tecnica nel settore ICT e AI
• Comprendere come le norme tecniche supportano la conformità all'AI Act
• Riconoscere il valore strategico della partecipazione alle attività di standardizzazione
• Applicare il collegamento tra requisiti normativi dell'AI Act e standard tecnici nella propria attività professionale
• Valutare l'impatto degli standard armonizzati sui processi di conformità aziendale
• Contribuire attivamente allo sviluppo delle norme tecniche attraverso gli enti di normazione
Docente del corso
Mimmo Squillace
Technical Relation Executive presso IBM Italia e Presidente di UNINFO (Ente Italiano di Normazione per l'Information and Communication Technology).
Programma del corso
Fondamenti della Normazione Tecnica
• Definizione e caratteristiche delle norme tecniche
• Principi della normazione: volontarietà, consensualità, trasparenza, apertura
• Finalità degli standard: interoperabilità, sicurezza, sviluppo, riduzione costi
• Il supporto delle norme tecniche alla legislazione vigente
• Esempi pratici: gli standard nella vita quotidiana
Il Sistema degli Enti di Normazione
• Livello internazionale: ISO, IEC, ITU e il Joint Technical Committee 1 (JTC1)
• Livello europeo: CEN, CENELEC, ETSI
• Livello nazionale: il sistema UNI e gli enti federati
• UNINFO e le sue aree di competenza: AI, blockchain, cloud, quantum technologies, cybersecurity
• Il processo di sviluppo delle norme tecniche
L'AI Act e il New Legislative Framework
• Struttura del Regolamento EU 2024/1689
• Approccio basato sul rischio: classificazione dei sistemi AI
o Sistemi vietati (rischio inaccettabile)
o Sistemi ad alto rischio
o Sistemi con obblighi di trasparenza
o Sistemi a rischio minimo o nullo
• Requisiti essenziali per sistemi ad alto rischio
• Articolo 40: norme armonizzate e presunzione di conformità
• L'estensione degli obiettivi di sicurezza UE al mondo virtuale
Standard Tecnici per l'AI Act
• Standardization Request europea per l'intelligenza artificiale
• Architettura degli standard in fase di sviluppo
• Aree di standardizzazione: risk management, data governance, quality management, conformity assessment
• Il Comitato Tecnico UNI/CT 533 "Intelligenza Artificiale come mirror nazionale di ISO/IEC JTC 1 SC 42 e CEN-CENELEC JTC 21"
Applicazioni Pratiche
• Casi d'uso della normazione tecnica nel settore AI
• Come utilizzare le norme armonizzate per dimostrare la conformità
• Opportunità di partecipazione alle attività di standardizzazione
• Risorse e strumenti per rimanere aggiornati
Destinatari del corso
Il corso si rivolge a:
• Professionisti del settore AI: sviluppatori, data scientist, AI engineer che devono comprendere i requisiti di conformità
• Responsabili della conformità e quality manager: figure aziendali incaricate di garantire l'aderenza ai requisiti dell'AI Act
• Consulenti legali e tecnici: professionisti che assistono le imprese nell'interpretazione e applicazione della normativa
• Dirigenti e manager: decisori aziendali che devono valutare l'impatto strategico dell'AI Act sulla propria organizzazione
• Policy maker e funzionari pubblici: figure istituzionali coinvolte nell'applicazione e nella vigilanza sulla normativa
• Ricercatori e accademici: studiosi interessati all'intersezione tra diritto, tecnologia e standardizzazione
• Chiunque operi con sistemi di intelligenza artificiale: tutti coloro che desiderano comprendere come la normazione tecnica supporta l'implementazione dell'AI Act
Descrizione del corso
Il Corso sui Fondamenti dell'Intelligenza Artificiale e Regolamentazioni fornisce un'introduzione completa e pratica all'intelligenza artificiale con particolare attenzione al settore dei trasporti e delle infrastrutture ferroviarie. Il corso offre gli strumenti necessari per comprendere le basi tecniche, le implicazioni etiche e il quadro normativo europeo, consentendo ai partecipanti di valutare correttamente le potenzialità e i limiti dell'IA nelle applicazioni operative.
Cosa imparerai
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Principi fondamentali dell'intelligenza artificiale e comprensione delle diverse tipologie (IA ristretta, generale, reattiva, a memoria limitata)
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Tassonomia dell'IA: Machine Learning, Deep Learning, Reti Neurali, IA Generativa e Modelli Fondativi
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Metodologie di apprendimento automatico (supervisionato, non supervisionato, per rinforzo) applicate al settore ferroviario e dei trasporti
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Tecnologie specifiche: visione computerizzata, Natural Language Processing, robotica collaborativa
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Framework etico dell'IA: principi UNESCO, AI Act europeo e normative italiane correlate
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Approccio basato sul rischio dell'AI Act e relative implicazioni operative
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Convergenza tra AI Act e criteri ESG (Environmental, Social, Governance)
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Governance dell'IA nelle organizzazioni: ruoli, responsabilità e competenze necessarie
Obiettivi del corso
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Fornire una comprensione solida dei fondamenti tecnici dell'intelligenza artificiale applicata ai trasporti
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Illustrare le principali tecnologie IA (Machine Learning, Deep Learning, IA Generativa) con esempi pratici nel settore ferroviario
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Presentare il quadro normativo europeo (AI Act, Data Act, DMA, DSA) e le implicazioni per le aziende del settore
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Sviluppare consapevolezza sulle questioni etiche legate all'implementazione dell'IA
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Fornire linee guida pratiche per l'introduzione responsabile dell'IA nelle organizzazioni.
Docente del corso
Ing. Roberto Magnani - Consigliere AEIT Milano, autore delle pubblicazioni "Intelligenza Artificiale per le professioni" e "Costruiamoci il Futuro. Intelligenza Artificiale: un approccio etico".
Programma del corso
Fondamenti Tecnologici dell'IA
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Introduzione all'IA: definizioni, concetti chiave e tassonomia completa
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Evoluzione storica: dagli anni '50 ai modelli fondativi e transformer (2017-oggi)
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Fattori abilitanti: crescita esponenziale dei dati, sviluppo algoritmi e capacità di calcolo
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Reti neurali artificiali: architettura, funzionamento e backpropagation
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Apprendimento automatico: supervisionato, non supervisionato e per rinforzo
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Visione computerizzata: classificazione, identificazione, segmentazione e riconoscimento
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Natural Language Processing e modelli linguistici (LLM)
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Architettura transformer: attenzione, auto-attenzione e positional encoding
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IA generativa vs IA discriminativa: differenze e complementarità
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Tecniche RAG (Retrieval Augmented Generation) per ridurre le allucinazioni
Applicazioni nel Settore Ferroviario
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Manutenzione predittiva dell'infrastruttura e del materiale rotabile
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Monitoraggio della salute strutturale con sensori IoT
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Diagnostica automatizzata del binario e delle rotaie
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Prevenzione delle collisioni e automazione della guida
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Riconoscimento visivo e computer vision per sicurezza
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Digital twin e gemelli digitali per gestione operativa
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Ottimizzazione dei processi di cantiere
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Utilizzo di droni con IA per ispezioni e monitoraggio
Etica e Principi dell'IA
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Principi etici UNESCO per l'intelligenza artificiale
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Iniziative internazionali per l'etica dell'IA (IEEE, Montreal, Roma, Bletchley)
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Qualità dell'IA: accuratezza, spiegabilità, equità, trasparenza e affidabilità
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Identificazione e mitigazione dei bias e pregiudizi nei dati
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Progettazione etica: valutazione ex ante, intra ed ex post
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Privacy e protezione dei dati personali
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Responsabilità e accountability nei sistemi IA
Regolamentazione Europea
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AI Act: approccio basato sul rischio (inaccettabile, alto, limitato, minimo)
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Sistemi proibiti e obblighi per sistemi ad alto rischio
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Modelli GPAI (General Purpose AI) e requisiti specifici
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Tappe di implementazione dell'AI Act (2025-2030)
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Normative correlate: Data Act, Digital Markets Act (DMA), Digital Services Act (DSA)
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Normazione tecnica: ruolo di UNINFO e standard ISO/CEN
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Convergenza AI Act ed ESG: opportunità strategiche
Governance e Implementazione
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Ruolo del Chief AI Officer (CAIO) e Digital Ethics Officer
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Strategia per l'introduzione dell'IA nelle organizzazioni
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Definizione di KPI e monitoraggio prestazioni
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Gestione del rischio e compliance normativa
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Formazione del personale e sviluppo competenze
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Linee guida pratiche per professionisti, studi e committenti
Destinatari del corso
Questo corso è rivolto a manager, dirigenti, responsabili tecnici, ingegneri, project manager e professionisti del settore ferroviario e dei trasporti che necessitano di comprendere i fondamenti dell'intelligenza artificiale e il quadro normativo europeo per:
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Valutare opportunità e rischi dell'adozione dell'IA nella propria organizzazione
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Comprendere le implicazioni dell'AI Act e della normativa correlata
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Acquisire competenze per dialogare efficacemente con fornitori e consulenti IA
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Sviluppare strategie di implementazione responsabile dell'IA
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Garantire conformità normativa e rispetto dei principi etici
Il corso è particolarmente utile per chi ha responsabilità decisionali sull'introduzione di tecnologie IA o deve supervisionare progetti che le utilizzano.
