Master in Intelligenza Artificiale per la Pubblica Amministrazione

Giovedì 9 aprile 2026, ore 9.00-13.00 (prima unità didattica)    
Docente: Luca Sambucci

ALGORITMI E INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Ore 9.00-10.45    
Dagli algoritmi all’Intelligenza Artificiale: fondamenti ed elementi di base
• Definizione di algoritmo: principi di base e classificazione.
• Evoluzione dell’Intelligenza Artificiale (IA): dagli albori ai sistemi moderni.
• Approcci principali in IA: simbolico, statistico e connessionista.
• Machine Learning e Deep Learning: concetti fondamentali.
• Strutture dati e complessità computazionale.

Ore 11.00-12.00
Large Language Models: fondamenti e usi principali
• Cos’è un Large Language Model (LLM) e come funziona.
• Architetture principali (Transformer, Reti Neurali, Attention Mechanism).
• Addestramento e ottimizzazione degli LLM.
• Limiti, etica e sfide dell’uso degli LLM.
• Cosa sono gli Agenti AI e in cosa differiscono dai LLM.
• Quando usare un Agente AI e quando un “semplice” LLM.

Ore 12.00-13.00
Case History
ISTAT - Cecilia Colasanti

Venerdì 10 aprile 2026, ore 9.00-13.00 (seconda unità didattica)    
Docente: Ernesto Belisario

INTELLIGENZA ARTIFICIALE: LO STATO DELLA REGOLAMENTAZIONE A LIVELLO SOVRANAZIONALE

Ore 9.00-10.45    
Lo stato della regolamentazione sull’IA  
• Necessità di normare l’Intelligenza Artificiale.
• Approcci normativi: UE, USA, Cina e altri paesi.

Ore 11.00-12.00    
AI Act e regolamentazione europea 
• Struttura e principi fondamentali.
• Classificazione del rischio: minimo, specifico, alto, inaccettabile.
• Obblighi per sviluppatori e aziende.
• I contratti per l’acquisizione di modelli e sistemi.

Ore 12.00-13.00    
Case History    
Ministero dell'Istruzione - Davide D'Amico

Lunedì 13 aprile 2026, ore 9.00-13.00 (terza unità didattica)
Docente: Francesca Ricciulli

INTELLIGENZA ARTIFICIALE: LO STATO DELLA REGOLAMENTAZIONE NAZIONALE

Ore 9.00-10.45    
Introduzione al Codice dell’Amministrazione Digitale e alle leggi nazionali dell’innovazione in ambito pubblico 
• Definizione e obiettivi del CAD.
• Principi chiave: digitalizzazione, trasparenza, accessibilità.
• Obblighi per la Pubblica Amministrazione e i cittadini.
• Evoluzione normativa e aggiornamenti recenti: il DDL governativo sull’IA.    

Ore 11.00-12.00    
L’attuazione del Piano triennale per l’informatica nella P.A. e del PNRR e il ruolo delle singole amministrazioni
• Obiettivi strategici: digitalizzazione, interoperabilità, sicurezza.
• Principali interventi previsti.
• Ruolo dell’AgID (Agenzia per l’Italia Digitale) e del Dipartimento per la Trasformazione Digitale.
• Le Linee Guida AgID.

Ore 12.00-13.00    
Case History
PAGOPA S.p.A - Marta Colonna

Lunedì 20 aprile 2026, ore 9.00-13.00 (quarta unità didattica)
Docente: Vincenzo Tedesco

I SISTEMI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER LA ORGANIZZAZIONE

Ore 9.00-10.45    
Organizzazione e strategie per l’adozione di sistemi di IA nella PA 
• Introduzione all’adozione dell’IA nella Pubblica Amministrazione.
• L’impatto della Legge 132/2025 sulla Pubblica Amministrazione e la dimensione europea.
• Strategie per l’integrazione dell’IA nei processi pubblici.
• Ruolo delle competenze digitali e formazione del personale.
• Modelli organizzativi per l’implementazione dell’IA.
• Ottimizzazione delle risorse e pianificazione attraverso l’adozione dell’AI nella P.A.
• Gestione dei cambiamenti e delle resistenze all’innovazione.

Ore 11.00-12.00
Organizzazione e strategie per l’adozione di sistemi di IA nella PA 
• Introduzione all’adozione dell’IA nella Pubblica Amministrazione.
• Strategie di pianificazione e governance per l’adozione dell’IA.
• Integrazione dell’IA nei processi e servizi pubblici.
• Ruolo della formazione e sviluppo delle competenze digitali.
• Quale formazione. Metodologie a confronto.
• Modelli organizzativi e governance per la gestione dell’IA.
• Gestione delle sfide e resistenze all’innovazione nella P.A.

Ore 12.00-13.00    
Case History
Università di Bologna - Enrico Lodolo

Mercoledì 22 aprile 2026, ore 9.00-13.00 (quinta unità didattica)    
Docente: Ernesto Belisario

INTELLIGENZA ARTIFICIALE, ALGORITMI E PROTEZIONE DEI DATI PERSONALI

Ore 9.00-10.45    
Introduzione alla protezione dei dati personali nella PA digitale e GDPR
• Concetti di base sulla protezione dei dati personali.
• Il GDPR (Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati).
• Implicazioni per la Pubblica Amministrazione.
• Trattamento dei dati nella P.A. digitale.
• Controllo e sanzioni.

Ore 11.00-12.00    
Trattamento dei dati personali e processo decisionale automatizzato nella PA 
• Trattamento dei dati personali nella Pubblica Amministrazione.
• Processo decisionale automatizzato e profili di rischio.
• Normative relative al trattamento automatizzato dei dati.
• Garanzie per gli interessati e diritto di opposizione.
• Implicazioni per la P.A. e best practices.

Ore 12.00-13.00    
Case History
Comune di Torino - Stefano Moro

Giovedì 23 aprile 2026, ore 9.00-13.00 (sesta unità didattica)    
Docente: Luca Sambucci

I SISTEMI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE E LA SICUREZZA INFORMATICA

Ore 9.00-10.45
Elementi fondamentali di cyber security
• L’importanza della sicurezza informatica: cosa proteggiamo?
• Minacce informatiche: malware, phishing, attacchi DDoS, data breach.
• Strategie di protezione: autenticazione, crittografia, firewall, red-teaming.
• Organizzazioni a supporto, dal CERT-AgID all'ENISA.
• Situazione aggiornata della cybersecurity in Italia.

Ore 11.00-12.30    
I sistemi di intelligenza artificiale nella cyber security
• Ruolo e importanza dell'IA nella difesa informatica.
• I principali metodi di attacco con l'IA.
• Difendersi dagli attacchi lanciati con l'IA.
• L'automazione che rende vulnerabili: principali attacchi ai sistemi di IA.
• MCP, A2A, ANS, quali rischi per i nuovi protocolli agentici.

Ore 12.30-13.00    
Case History
Comune di Milano - Guido Arnone