{ "$schema": "https://ar-tik.com/data/schemas/course-record.schema.json", "generatedAt": "2026-07-02", "publisher": "Artik Lab s.r.l.", "canonicalDomain": "https://ar-tik.com", "course": { "id": "secure-ai-at-work", "locale": "it", "language": "it", "family": "managerial", "familyLabel": "Manageriale", "featured": false, "title": "Secure AI at Work", "subtitle": "Usare l'AI nel lavoro quotidiano senza esporre dati, decisioni, processi o proprietà intellettuale.", "summary": "Corso tecnico-operativo per rendere l'uso quotidiano dell'AI più efficace, sicuro e governato.", "duration": "4 ore, adattabili per funzione", "mode": "Laboratorio in presenza o online, con esercizi guidati e materiali adattati al cliente.", "profile": "all", "profileDescription": "Per team aziendali, funzioni operative e manager; non richiede programmazione.", "problem": "L'adozione spontanea dell'AI crea valore ma anche rischi: caricamento di dati sensibili, output non verificati, automazioni non autorizzate, confusione sulle responsabilità e uso improprio di contenuti interni. Il corso traduce sicurezza e governance in comportamenti pratici.", "audience": "Team IT, data, software, operations, security, legal-tech, PMO e funzioni aziendali che usano AI in contesti professionali.", "whenToChoose": "Quando l'AI è già usata nei team o sta per essere introdotta come capacità trasversale e serve una base comune tra produttività, sicurezza e responsabilità.", "chooseIf": "Quando l'AI è già usata nei team o sta per essere introdotta come capacità trasversale e serve una base comune tra produttività, sicurezza e responsabilità.", "outcomes": [ "Definire regole pratiche d'uso.", "Classificare i dati.", "Scrivere istruzioni sicure.", "Verificare output e decisioni.", "Creare policy operative e casi d'uso approvati." ], "modules": [ { "title": "Uso sicuro dell'AI", "description": "Capacità, limiti, responsabilità e rischio operativo." }, { "title": "Dati e contesto", "description": "Cosa condividere, cosa evitare e come anonimizzare." }, { "title": "Output e decisioni", "description": "Verifica, bias, accuratezza e tracciabilità." }, { "title": "Policy di lavoro", "description": "Casi ammessi, escalation, audit e formazione continua." } ], "exercises": [ "Classificazione scenari reali.", "Riscrittura sicura di istruzioni.", "Valutazione output rischiosi.", "Definizione policy d'uso.", "Simulazione casi limite." ], "materials": [ "Linee guida operative.", "Tabella classificazione dati.", "Checklist uso sicuro.", "Template policy AI at work.", "Schede scenario." ], "privacy": "Non richiede dati sensibili. Gli esempi possono essere sintetici o anonimizzati, con focus su esposizione, retention e uso autorizzato di informazioni interne.", "prerequisites": "Nessun prerequisito tecnico avanzato. Utile familiarità con processi aziendali e strumenti digitali di lavoro.", "faqs": [ { "question": "È tecnico?", "answer": "È tecnico-operativo: adatto a IT e funzioni che usano AI." }, { "question": "Serve per scrivere una policy?", "answer": "Sì, produce materiali riutilizzabili." }, { "question": "Blocca l'uso dell'AI?", "answer": "No, lo rende più efficace e sicuro." }, { "question": "Include esempi pratici?", "answer": "Sì, è centrato su scenari e comportamenti concreti." } ], "output": "Policy operativa e checklist per uso sicuro dell'AI nel lavoro quotidiano.", "searchIntents": [ "corso AI aziendale su Secure AI at Work", "formazione pratica per Secure AI at Work", "training AI per manager e funzioni aziendali", "percorso Artik Lab per Policy operativa e checklist per uso sicuro dell'AI nel lavoro quotidiano", "come introdurre Secure AI at Work nei processi aziendali" ], "needSignals": [ "Il tema Secure AI at Work è già presente nelle conversazioni interne, ma manca un metodo condiviso per trasformarlo in pratica.", "Le persone sperimentano strumenti AI in autonomia e l'azienda non vede ancora criteri, controlli e risultati confrontabili.", "Il processo collegato a Secure AI at Work assorbe tempo, genera passaggi manuali o produce output difficili da verificare.", "La direzione vuole capire se investire, formare o fermarsi prima di introdurre automazioni fragili.", "Serve un risultato concreto dopo la formazione: Policy operativa e checklist per uso sicuro dell'AI nel lavoro quotidiano." ], "extraExamples": [ { "title": "Dal corso generico al processo reale", "description": "Un'azienda chiede formazione su Secure AI at Work, ma il problema vero emerge durante la mappatura: attività ripetute, controlli informali e responsabilità distribuite. Il percorso usa esempi vicini al lavoro quotidiano e trasforma la formazione in un primo modello operativo, non in una lezione teorica." }, { "title": "Da sperimentazione individuale a pratica governata", "description": "Alcune persone hanno già trovato scorciatoie con l'AI, altre sono ferme. Il corso crea una base comune: cosa si può fare, cosa va verificato, quali dati non vanno esposti e quando serve escalation. Il risultato è Policy operativa e checklist per uso sicuro dell'AI nel lavoro quotidiano." }, { "title": "Da entusiasmo a decisione", "description": "Il management vuole capire se Secure AI at Work merita budget e continuità. Durante il laboratorio si distinguono benefici immediati, rischi operativi e dipendenze dai dati. L'azienda esce con criteri per decidere il passo successivo invece di accumulare demo isolate." } ], "selectionCriteria": [ "Scegliere questo corso se il bisogno principale riguarda Secure AI at Work e non una panoramica generica sull'AI.", "Preferirlo quando esiste un processo, un documento, un flusso o una responsabilità aziendale su cui lavorare durante il training.", "Rimandarlo se non esiste ancora sponsor interno o se il problema è solo acquistare una licenza software.", "Abbinarlo ad AI Workflow Redesign Lab quando prima serve capire quali processi meritano priorità." ], "limits": [ "Non promette automazione completa o sostituzione delle responsabilità umane.", "Non richiede di caricare dati riservati in ambienti non approvati.", "Non è una consulenza legale, fiscale, HR o tecnica specialistica quando tali responsabilità restano a funzioni competenti.", "Produce competenze, criteri e materiali riutilizzabili; l'adozione continua richiede sponsorship, governance e pratica interna." ], "relatedCourseIds": [ "workflow-redesign", "ai-governance", "ai-adoption-manager", "ai-business-case-roi" ], "urls": { "html": "https://ar-tik.com/corsi/secure-ai-at-work.html", "markdown": "https://ar-tik.com/corsi/secure-ai-at-work.md", "dossier": "https://ar-tik.com/corsi/secure-ai-at-work-dossier.md", "json": "https://ar-tik.com/corsi/secure-ai-at-work.json", "catalog": "https://ar-tik.com/corsi/", "catalogMarkdown": "https://ar-tik.com/corsi/index.md" } } }