Master II Livello

Master Intelligenza artificiale, tecnologia e diritto: sviluppo, gestione ed etica nei sistemi IA

Master: II Livello
A.A.: 2025/2026
CFU: 1500 ore - 60 CFU
I Edizione II Sessione
Scadenza: 31/01/2026

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Obiettivi e destinatari

Il Master in Intelligenza artificiale, tecnologia e diritto: sviluppo, gestione ed etica nei sistemi di IA è istituito con l’obiettivo di offrire una formazione specialistica e interdisciplinare nel settore dell’intelligenza artificiale, con particolare attenzione agli aspetti tecnologici, giuridici, organizzativi ed etici connessi allo sviluppo e all’adozione dei sistemi di IA. Il percorso intende rispondere alle crescenti esigenze del mercato del lavoro, caratterizzato da una domanda in continuo aumento di professionisti dotati di competenze trasversali e capaci di operare in contesti pubblici e privati complessi, innovativi e fortemente digitalizzati.

Il Master si propone di:

fornire conoscenze approfondite sui fondamenti, sulle architetture e sulle principali applicazioni dei sistemi di intelligenza artificiale, con particolare riferimento alle tecniche di machine learning e ai sistemi algoritmici avanzati;
sviluppare competenze nella gestione strategica dei progetti di IA, incluse le capacità di pianificazione, coordinamento e valutazione degli interventi in contesti multidisciplinari e interfunzionali;
garantire una solida comprensione dei rischi, degli impatti e delle implicazioni etiche, sociali e organizzative dei sistemi di IA, nonché delle principali misure di mitigazione e dei modelli di governance responsabile;
approfondire il quadro normativo nazionale ed europeo relativo all’intelligenza artificiale, alla protezione dei dati personali, alla responsabilità civile, alla trasparenza e alla rendicontazione dei sistemi algoritmici;
promuovere un approccio integrato allo sviluppo e all’impiego dell’IA, fondato sulla collaborazione tra professionalità diverse e sull’adozione di principi di affidabilità, sicurezza e tutela dei diritti fondamentali.

Il Master è rivolto sia a professionisti con esperienza che mirano ad assumere ruoli di responsabilità nella governance dell’intelligenza artificiale, sia a giovani laureati interessati ad acquisire competenze fondamentali per il loro ingresso nel settore.

In particolare, il percorso si indirizza a coloro che aspirano a ricoprire posizioni chiave quali Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO), figura dirigenziale già introdotta in numerose realtà multinazionali e destinata a operare in stretta collaborazione con altri ruoli strategici, quali il Chief Information Officer (CIO) e il Data Protection Officer. A tali figure sono richieste, oltre a una visione strategica e a capacità di gestione delle risorse umane, una chiara comprensione dei rischi connessi ai sistemi di IA, solide conoscenze tecnologiche, padronanza dei principi etici e un’adeguata conoscenza del quadro normativo applicabile.

Il Master è altresì rivolto ai laureati e ai giovani professionisti che intendano sviluppare competenze idonee all’inserimento nel settore dell’intelligenza artificiale. Anche per questi profili risulta essenziale una formazione interdisciplinare che consenta di comprendere in modo integrato gli aspetti tecnici, etici, giuridici e organizzativi. Il percorso formativo offre pertanto una visione d’insieme del ciclo di vita dei sistemi di IA e delle principali sfide legate alla progettazione, implementazione e gestione delle soluzioni algoritmiche.
Al termine del percorso, i partecipanti avranno acquisito:

competenze tecniche e metodologiche per comprendere il funzionamento dei sistemi di IA e valutarne l’affidabilità;
conoscenze giuridiche ed etiche utili a garantire la conformità normativa e l’uso responsabile delle tecnologie;
capacità di coordinamento e gestione di progetti complessi in contesti interfunzionali;
una visione integrata che consenta di identificare, analizzare e affrontare criticamente le problematiche emergenti nella progettazione e nell’implementazione dei sistemi di IA.

Sbocchi professionali
Il conseguimento del Master apre l’accesso a una pluralità di opportunità professionali, tra cui:

ruoli direzionali e di coordinamento nell’ambito della trasformazione digitale e della governance dell’IA;
posizioni all’interno di team dedicati allo sviluppo, alla valutazione e alla gestione dei sistemi di IA;
funzioni specialistiche nei settori della compliance normativa, della valutazione dei rischi e della definizione di politiche organizzative per l’adozione responsabile dell’IA;
incarichi presso enti pubblici, aziende private, istituti di ricerca, società di consulenza e organizzazioni che integrano sistemi di IA nei propri processi decisionali e operativi.

Per l’iscrizione al Master è richiesto il possesso di almeno uno dei seguenti titoli:

laurea conseguita secondo gli ordinamenti didattici precedenti il decreto ministeriale 3 novembre 1999 n. 509;
lauree specialistiche ai sensi del D.M. 509/99 e lauree magistrali ai sensi del D.M. 270/2004;

Durata, Organizzazione didattica, Verifiche e Prova finale

Il Master ha durata annuale pari a 1500 ore di impegno complessivo per il corsista, corrispondenti a 60 cfu e sarà articolato in:

lezioni video e materiale fad appositamente predisposto;
congruo numero di ore destinate all’auto-apprendimento, allo studio individuale e domestico;
eventuali verifiche intermedie;

Tutti coloro che risulteranno regolarmente iscritti al Master dovranno sostenere un esame finale che accerti il conseguimento degli obiettivi proposti, presso la sede dell’Università sita in Roma – Via Don Carlo Gnocchi 3.

Programma

Il percorso del Master prevede i seguenti insegnamenti così articolati:

Offerta formativa

SSD	DISCIPLINE	DOCENTE	CFU	ORE
INF/01 M-FIL/03 IUS/01	PRINCIPI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE, ETICA E QUADRO NORMATIVO L’intelligenza artificiali: la genesi del concetto e l’evoluzione storica Il machine learning Il deep learning Le reti neurali: lo scopo, il funzionamento delle reti neurali e i limiti Lezione introduttiva sui training dataset (dati di addestramento), cosa sono e loro importanza, le principali criticità connesse Analisi dei settori di impatto dell’IA L’etica, l’IA, lo sviluppo, l’automazione dei sistemi e la riduzione del personale Analisi delle principali implicazioni legali ed etiche (etica, controllo dei dati e XAI) Anali di principi etici nel contesto dell’intelligenza artificiale: analisi di scenari critici L’etica by design L’etica, i sistemi di IA, le implicazioni per la democratica nel mondo digitale L’etica, l’IA, lo sviluppo, l’automazione dei sistemi e la riduzione del personale Prospettive e analisi dei problemi etici nei sistemi di intelligenza artificiale Analisi del quadro normativo applicabile all’IA: normative internazionali ed normative applicabili fuori dall’Unione europea Analisi del quadro normativo europeo ed italiano: aspetti definitori (AI-ACT e DDL Italia) Analisi del quadro normativo europeo ed italiano: individuazione delle Autorità di controllo a livello europeo e nazionale (AI-ACT e DDL Italia) Analisi del nuovo regolamento europeo sull’intelligenza artificiale Pianificare mappatura, classificazione del rischio, analisi dei ruoli nell’IA Pianificazione della mappatura dei sistemi di IA nelle organizzazioni Metodologie della classificazione rischio in base alla normativa europea Analisi dei ruoli in base alla normativa europea in materia di intelligenza artificiale Analisi dei sistemi di intelligenza artificiale nell’ambito lavorativo: impatti e casi concreti	Giovanni Bassetti Fabio Di Resta Silvano Sacchi Mauro Alovisio Elena Repman	10	250
IUS/01	PROTEZIONE DEI DATI PERSONALI E TECNOLOGIE DIGITALI Le carte internazionali e le convezioni internazionali europee (il processo di modernizzazione della convezione n. 108 e il protocollo emendativo) La riforma del quadro normativo europeo: la Direttiva 95/46 CE, il regolamento europeo 2016/679 (c.d. GDPR), le direttive 2016/680 e 2016/681 I soggetti coinvolti nelle operazioni di trattamento nella sanità pubblica e nella sanità privata: interessato, titolare, responsabile, incaricato al trattamento (gli autorizzati e i designati al trattamento), co-titolari rappresentante stabilito Il ruolo del responsabile della protezione dei dati nella sanità: presupposti, contesto organizzativo, il codice etico e il conflitto di interessi del RPD Il ruolo del responsabile della protezione dei dati: compiti e responsabilità Analisi della casistica nelle pronunce europee in ordine al Responsabile della protezione dei dati Analisi nelle pronunce del Garante italiano in ordine al ruolo del Responsabile della protezione dei dati Analisi dei compiti del RPD e casi di studio Ruolo del RPD e gruppo di lavoro privacy nella gestione dei data breach per una corretta minimizzazione dei dei rischi del titolare del trattamento Analisi del gruppo di supporto privacy rispetto al RPD: conoscenza della normativa, competenze operative Analisi del gruppo di supporto privacy rispetto al RPD: casi di studio Videosorveglianza: aspetti critici Sanzioni e ispezioni: analisi di aspetti particolari Il Registro delle attività di trattamento dei dati: criticità e casi pratici Il Registro delle attività di trattamento nella sanità	Fabio Di Resta Giovanni Grassucci Mauro Alovisio	6	150
IUS/01	DATA BREACH E SISTEMI DI IA: GESTIONE OPERATIVA, TECNICHE DI JAILBREAK E RESPONSABILITÀ GIURIDICHE La violazione dei dati (data breach) in ambito sanitario e le procedure di gestione delle violazioni Caso di studio per la redazione della notificazione del Garante per la protezione dei dati Caso di studio per la redazione del Registro delle notificazioni interne Analisi delle casistiche di data breach in sanità e delle sanzioni della autorità di controllo Analisi di casi di studio e simulazioni di data breach notification: chi deve essere coinvolto e fasi di gestione del data breach Il Jailbreak nei sistemi di LLM: i trick semantici e gli attacchi informatici, l’analisi dei casi della truffa del Chief Executive Officer (CEO) Il Jailbreak nei sistemi di LLM: responsabilità civile e penale nei casi di utilizzo abusivo Il jailbreak e i data breach: analisi delle misure di sicurezza preventivi e proattive Le responsabilità nell’ambito dei sistemi di intelligenza artificiale: analisi dei rischi, dalla Valutazione di Impatto GDPR alla Valutazione di Impatto sui diritti fondamentali	Fabio Di Resta Fabio Zanoli Riccardo Abeti	8	200
IUS/01 ING-INF/05	PROGETTAZIONE E SVILUPPO DEI SISTEMI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE Analisi di casi concreti di applicazione del Data Protection By Design Analisi di compliance del progetto del Sistema di IA e diritto d’autore Analisi dei rischi e le metodologie standard Analisi delle Metodologie di Valutazioni di Impatto (c.d. DPIA) e Fundamental Right Impact Assessment nella ambito del regolamento IA (c.d. FRIA): analogie e differenze Analisi delle Metodologie di Valutazione di Impatto applicate a soluzioni di IA Creazione di un dataset per un machine learning supervisionato Creazione di un programma di ML in Python su quel dataset Creazione di dataset per modelli di ML non supervisionati e per il clustering Creazione di una piccola CNN Esempio di Apprendimento con rinforzo (Q-learning)	Fabio Zanoli Francesca Lauri Giovanni Bassetti	8	200
ING-INF/05	TECNICHE E METOLOGIE DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE Introduzione e descrizione delle gan, modelli a diffusione e llm Le gan come reti generative e differenze con i modelli a diffusione Introduzione agli llm, cosa sono, come funzionano (nlp, meccanismo dell’attenzione multihead) Limiti e problemi degli llm Problematiche legali e la tutela del diritto d’autore nella gestione degli llm	Giovanni Bassetti	4	100
IUS/01	IMPIEGO DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEL SETTORE SANITARIO Analisi dei vantaggi e degli svantaggi dell’IA in sanità Analisi normativa in ambito IA nel settore sanitario e il decalogo del Garante privacy: principi di conoscibilità, principio di non esclusività e principio di non discriminazione algoritmica Analisi delle implicazioni legali dei progetti di IA in sanità Il Fascicolo Sanitario Elettronico e il Dossier Sanitario Elettronico La telemedicina e il teleconsulto, progetti innovativi in sanità Gestione del rapporto di lavoro nella sanità pubblica e privata: adempimenti sulla trasparenza della protezione dei dati e controllo a distanza dei lavoratori anche in relazione alle nuove soluzioni tecnologiche e all’innovazione digitale Il GDPR nella Sanità pubblica: analisi del quadro normativo complessivo, la gestione del registro delle attività e degli adempimenti Gdpr nella sanità pubblica Trasferimenti dei dati all’estero: analisi del contesto normativo generale Analisi delle decisioni di adeguatezza normativa Analisi delle garanzie per il trasferimento dei dati all’estero Analisi delle clausole contrattuali tipo Analisi della pronuncia Schrems II e della conseguenza sugli accordi internazionali	Fabio Di Resta Gianluca Savino Riccardo Abeti Mauro Alovisio Silvano Sacchi Chiara Bellosono	10	250
SECS-P/10 INF/01	SISTEMI DI IA NEGLI AMBITI SETTORIALI APPLICAZIONI PRATICHE DELL’IA NELLE PMI: CASI STUDIO E SOLUZIONI REALI Introduzione all’IA per PMI (SB) IA nella Produttività e Gestione Aziendale (SB) IA nel Marketing e Comunicazione (SB) IA nell’Analisi dei Media e Monitoraggio del Brand (SB) IA nelle Vendite e Customer Care (SB) IA nella Finanza e Amministrazione (SB) La IA e la Digitalizzazione La IA e le Smart city La IA e la Smart industry La IA e le Sanità: medicina 4.0 La IA e le Connessioni uomo/macchina La IA e le i settori Legal/banking/insurance: analisi dei vantaggi e degli svantaggi La IA e il data poisoning: analisi delle azioni di contrasto La IA e la Cybersecurity: analisi delle differenti casistiche, criticità e soluzioni IA e la telemedicina in ambito pediatrico	Sergio Bonell Devid Korn Francesco Barillà	10	250
	Esame finale		4	100
	Totale		60	1500

Quota d'iscrizione

– € 2.800,00 (in 5 rate)
– € 2.600,00 (in 5 rate) per le seguenti categorie:

Iscritti ai Corsi di laurea Unicusano
Laureati Unicusano
Laureati da meno di 24 mesi
Iscritti e Diplomati Master Unicusano

– € 2.470,00 (in 5 rate) per le seguenti categorie:

Dipendenti Pubblici – PA 110 e lode

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