Project Management per Artificial Intelligence

Supportare Project Manager, PMO e responsabili di delivery nella gestione end-to-end di iniziative di Intelligenza Artificiale.

Perché seguire il corso "Project Management per Artificial Intelligence"

Il corso Project Management per AI è un percorso formativo pensato per supportare Project Manager, PMO e responsabili di delivery nella gestione end-to-end di iniziative di Intelligenza Artificiale, con un approccio orientato all’esecuzione, alla governance e alla conformità.

L’obiettivo è trasformare principi e requisiti di gestione dell’AI in strumenti concreti e immediatamente applicabili: impostazione del caso d’uso e del valore atteso, governo del ciclo di vita dei dati e dei modelli, controlli, evidenze e metriche, gestione dei rischi e integrazione nei processi operativi. Il corso integra riferimenti a standard e normative rilevanti (ISO/IEC 42001, EU AI Act, linee guida ministeriali e AgID per la Pubblica Amministrazione), e promuove coerenza con i sistemi di gestione già presenti in azienda (ISO/IEC 27001, ISO 9001, ISO 56002).

Questo corso fa per te se:

• sei un Project Manager o PMO che gestisce iniziative data‑driven o progetti di Intelligenza Artificiale in contesti enterprise;
• lavori come Responsabile IT & Operations e sei coinvolto nelle attività di delivery, governance, qualità o compliance dei sistemi;
• ricopri il ruolo di Product Owner, Business Owner o process owner e sponsorizzi o coordini use case basati su AI;
• operi in ambito risk management, compliance, qualità o audit e contribuisci alla definizione dei controlli, della tracciabilità e dei presidi di sicurezza dei progetti AI.

Cosa imparerai

Il corso sviluppa competenze operative per governare progetti AI lungo l’intero ciclo di vita, con particolare attenzione a responsabilità, controlli e tracciabilità. In particolare, affronteremo:

• AI project framing e value delivery: definizione del caso d’uso, value hypothesis, KPI/OKR, criteri di successo e acceptance criteria; allineamento stakeholder e decision gates.
• Requisiti e tracciabilità: gestione requisiti funzionali e non funzionali (trasparenza, supervisione umana, robustezza, privacy, security), e costruzione di un audit trail utilizzabile in contesti regolati.
• Data governance: sourcing, qualità del dato, lineage, ruoli e accessi; gestione dataset, versioning, reproducibility e controllo delle modifiche.
• Model lifecycle governance: training/validation/test, rilascio e messa in esercizio; monitoraggio performance e drift, gestione incident, problem e change in esercizio.
• AI risk management: bias e fairness, robustezza, sicurezza, rischio di terze parti e supply chain; definizione di mitigazioni e controlli misurabili.
• Impostazione di un sistema di gestione per l’AI (allineamento ISO/IEC 42001): policy e obiettivi, processi, ruoli e responsabilità, valutazioni di impatto/rischio, evidenze e miglioramento continuo (PDCA).
  Allineamento regolatorio (EU AI Act): classificazione e approccio risk-based, requisiti di documentazione, trasparenza e AI literacy; preparazione delle evidenze e gestione della conformità durante delivery e operation.
• Linee guida e contesti pubblici: principi e cautele per l’adozione dell’AI nella Pubblica Amministrazione, con riferimenti a linee guida AgID e indirizzi ministeriali; elementi chiave per procurement e vendor management.
• Integrazione con i sistemi di gestione esistenti: coerenza con ISO/IEC 27001 (sicurezza delle informazioni), ISO 9001 (qualità e performance dei processi) e ISO 56002 (innovation management e scalabilità dei use case).
• Operatività e change management: readiness organizzativa, adozione e formazione, AI literacy, gestione impatti su processi, ruoli e controlli; lesson learned e continuous improvement.

Consegui il tuo attestato e prosegui la tua carriera

Non appena avrai terminato il corso otterrai l’attestato finale di partecipazione, un ulteriore tassello per la tua crescita professionale.