Le misure vanno calibrate su conoscenze tecniche, esperienza, formazione e contesto. La Commissione europea chiarisce che non esiste un unico formato obbligatorio e che la formazione è una delle iniziative possibili, da scegliere in modo proporzionato.
Cosa significa AI literacy in azienda
Significa dare alle persone una comprensione sufficiente per utilizzare sistemi di AI con consapevolezza: sapere che cosa fanno, dove possono sbagliare, quali dati non devono essere inseriti, come verificare gli output e quando è necessaria la supervisione umana.
Chi riguarda l’Articolo 4
La norma riguarda provider e deployer di sistemi di AI e le persone che si occupano del funzionamento o dell’utilizzo di tali sistemi per loro conto. Per un’azienda che usa strumenti AI, il punto pratico è capire quali sistemi vengono utilizzati, da chi e per quali attività.
Serve per forza un corso?
No: l’Articolo 4 parla di misure a sostegno dello sviluppo dell’AI literacy. La Commissione indica che il tipo di iniziativa deve dipendere dal contesto. In molti casi una formazione strutturata è utile, ma può essere affiancata da linee guida interne, procedure, documentazione e momenti di verifica.
Cosa dovrebbe contenere un percorso utile
- fondamenti di AI e LLM;
- strumenti effettivamente usati in azienda;
- dati, privacy e sicurezza;
- limiti, errori e verifica degli output;
- ruoli e responsabilità;
- casi d’uso e procedure interne;
- per i team tecnici: architettura, RAG, API, agenti e automazioni.
Perché collegare formazione e processi reali
La literacy diventa più utile quando viene applicata al lavoro quotidiano. Un team può partire da un caso concreto, imparare a valutarlo, costruire un pilot e documentare il metodo. Questo rende la formazione parte dell’adozione, non un’attività separata.
Formazione AI Act in Veneto
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