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Master in Intelligenza artificiale per avvocati e imprese


Come utilizzare l’AI generativa per un vantaggio competitivo nel settore legale

€ 650,00 + IVA* (€ 793,00 IVA inclusa*) per chi si iscrive entro il 27 febbraio 2025

€ 720,00 + IVA* per chi si iscrive dopo il 27 Febbraio 2025

* Se la fattura è intestata ad Ente Pubblico, la quota è esente IVA, ai sensi dell'art. 10, D.P.R. n. 633/72 (e successive modificazioni)
CWLE00079
793,00 € compreso iva, se dovuta
650,00 € iva esente
Disponibile

CORSO ONLINE IN DIRETTA
Dal 20 Mar 2025 Al 16 Mag 2025
7 appuntamenti, ore 14.30 - 17.30

DOCENTI

Claudio Gionti

Giovanna Panucci

Marco Alessandro Vincenti


DESTINATARI

• Avvocati e professionisti del settore legale

• Giuristi d'impresa

• Consulenti aziendali legali

• Dirigenti aziendali e decision manager di processi aziendali

• Internal Auditor

 


Il Master in Intelligenza Artificiale per Avvocati e Imprese è un percorso formativo avanzato, progettato per fornire a professionisti del settore legale e imprese le conoscenze e le competenze necessarie per orientarsi e utilizzare al meglio le potenzialità dell’AI generativa. Attraverso un approccio pratico, il corso illustrerà i principali tool di AI in uso e mostrerà ai partecipanti come integrare l’AI nei processi lavorativi, migliorando l’efficienza, riducendo i costi e innovando i servizi offerti.

Il corso ha una durata totale di 21 ore, articolate in sette incontri da tre ore ciascuno, e include dimostrazioni pratiche in cui verranno illustrate tecniche per la creazione di Prompt efficaci e un framework per la creazione di un GPT personalizzato, focalizzato sulle esigenze del settore legale.

 

Obiettivi formativi

Alla fine del master i discenti saranno in grado di: 

• Sfruttare l’AI Generativa come vantaggio competitivo nel settore legale: Applicare metodologie e strategie per inin grado di:tegrare l’AI generativa nei processi legali; Utilizzare strumenti di AI per ottimizzare l’efficienza, ridurre i costi e migliorare la qualità dei servizi legali; Sviluppare capacità strategiche per innovare e creare nuovi servizi legali grazie all’AI.

• Comprendere i principi fondamentali dell’AI Generativa: Comprendere i principi dell’intelligenza artificiale generativa, dei modelli linguistici (LLM) e multimodali (LMM); Analizzare l’architettura e il funzionamento di questi modelli.

• Conoscere gli strumenti di AI Generativa e le loro potenzialità: Conoscere il funzionamento e le potenzialità dei principali strumenti di AI generativa (ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, Perplexity, Notebook LM). Valutare le diverse applicazioni, gli impatti e i rischi associati all’uso di questi strumenti.

• Applicare praticamente l’AI Generativa nel lavoro Legale: Integrare l’AI nei processi e flussi di lavoro legali per migliorare efficienza e qualità dei servizi; Utilizzare tool di AI per l’analisi di documenti, la ricerca giurisprudenziale, la redazione di bozze e la sintesi di informazioni. Identificare opportunità di automazione e miglioramento dei processi grazie all’AI.

• Padroneggiare il Prompt Design per un’interazione efficace con l’AI: Formulare prompt efficaci per ottenere risposte precise e pertinenti dai modelli di AI; Utilizzare tecniche di prompt engineering per guidare la generazione di contenuti di alta qualità; Gestire le “allucinazioni” e i bias dei modelli di AI, garantendo l’affidabilità dei risultati.

• Utilizzare Tool AI specifici per le esigenze del settore legale: Identificare e utilizzare tool di AI adatti alle diverse attività del settore legale; Sperimentare l’uso pratico di tool AI per l’analisi di documenti complessi e normative (es. AI Act); Personalizzare modelli GPT per applicazioni legali specifiche.

• Conoscere il quadro normativo e le implicazioni legali dell’AI: Comprendere i principi, gli obiettivi e l’ambito di applicazione dell’AI Act; Conoscere le categorie di rischio dell’AI Act e i requisiti per i sistemi ad alto rischio; Analizzare le interazioni tra AI Act, GDPR e Data Act, con focus sulla protezione dei dati personali; Comprendere gli obblighi di compliance del GDPR e del Data Governance Act nell’uso dell’AI.

• Valutare le implicazioni etiche e di proprietà intellettuale dell’AI: Comprendere le problematiche relative alla tutela delle opere generate dall’AI; e ai diritti d’autore; Analizzare le violazioni di proprietà intellettuale derivanti dall’uso dell’AI e la gestione dei rischi; Applicare principi etici e deontologici per un uso responsabile dell’AI.

• Gestire la responsabilità legale e i rischi connessi all’AI: Analizzare le diverse forme di responsabilità (civile, penale, amministrativa) derivanti dall’uso dell’AI; Conoscere la proposta di direttiva sull’AI Liability e la distinzione tra le responsabilità dei vari attori; Effettuare un risk assessment legale per la corretta adozione delle tecnologie di AI.

• Integrare etica e regolamentazione nella pratica professionale con l’AI: Sviluppare e applicare codici di condotta per un uso etico e responsabile dell’AI; Utilizzare linee guida europee e nazionali (es. EDPB) come riferimento per le proprie attività; Comprendere il ruolo della soft law e dell’autoregolamentazione nella governance dell’AI.

 

Prenotazione servizio di consulenza
Puoi prenotare un servizio di consulenza personalizzato sulle specifiche della tua impresa o professione con il docente Claudio Gionti, compilando il modulo disponibile al seguente link: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScnwEL4P3B76WZRaoW9FnpcwT9Uh570ZAQfisMgTaDVsOzEMg/viewform

Per assistenza sulle richieste di prenotazione, contattare l'indirizzo mail: servizioclienti@maggioli.it

I sessione
Giovedì 20 marzo, ore 14.30 - 17.30
Docente: Claudio Gionti

 

Introduzione all’AI generativa e ai modelli linguistici

 

• Cos’è l’AI Generativa: Breve definizione di AI generativa come quella in grado di creare nuovi contenuti (testi, immagini, ecc.), distinguendola da altre forme di AI. Cenni sulla sua evoluzione e sul ruolo dei modelli generativi.

• Come “pensa” l’Intelligenza Artificiale: Spiegazione semplificata di come l’AI apprende dai dati attraverso processi statistici e reti neurali. Chiarimento che l’AI non “pensa” come un umano, ma elabora informazioni basandosi su modelli matematici e algoritmi. Accenno al tema dei bias.

• Dietro le quinte di ChatGPT: Descrizione dell’architettura di base di ChatGPT (modello transformer) e del processo di addestramento. Spiegazione di come genera risposte basandosi su previsioni statistiche, introducendo il concetto di “allucinazioni”.

• Modelli LLM (Large Language Models) e LMM (Large Multimodal Models): Spiegazione della differenza tra modelli che elaborano solo testo (LLM) e quelli che elaborano anche altre tipologie di dati (LMM). Panoramica sui diversi tipi di modelli LLM e sul potenziale dei modelli multimodali. Introduzione ai concetti di RAG (Retrieval-Augmented Generation), ovvero come un modello può recuperare informazioni esterne per migliorare le sue risposte, e Fine Tuning, ovvero come un modello può essere adattato a compiti specifici con dati addizionali.

• I trend futuri dell’AI e gli Agenti AI: Introduzione agli agenti AI come sistemi autonomi capaci di svolgere compiti complessi. Descrizione del loro funzionamento e presentazione di esempi di applicazioni.

• Applicazioni dell’AI Generativa ⏤ Impatto e rischi: Panoramica delle applicazioni dell’AI generativa in vari settori, inclusi quelli legale, evidenziando vantaggi (aumento della produttività, automazione) e rischi (fake news, contenuti non etici, bias) e la necessità di un uso responsabile.

 

 

II sessione
Giovedì 27 marzo, ore 14.30 - 17.30
Docente: Claudio Gionti

 

Trasformare L’AI in vantaggio competitivo per il settore legale

 

• L’impatto dell’AI sulla produttività ⏤ Cosa cambia a livello strategico e decisionale: Descrizione di come l’AI può trasformare la produttività aziendale, automatizzando compiti, ottimizzando i processi e migliorando l’efficienza.

• Integrazione dell’AI nei processi aziendali e nei workflow di lavoro: Panoramica delle fasi di integrazione dell’AI nei processi aziendali, dall’identificazione delle aree di applicazione alla scelta delle tecnologie e alla formazione del personale. Presentazione di best practice per un’implementazione efficace e scalabile.

• Framework delle abilità AI: Introduzione al concetto di abilità AI come competenze che l’AI può offrire, sia in termini di “automazione” che di “potenziamento” delle capacità umane. Presentazione di un framework per identificare e categorizzare le diverse abilità dell’AI (es. analisi dati, comprensione del linguaggio naturale, generazione di contenuti). Discussione su come le aziende possono utilizzare questo framework per valutare il potenziale dell’AI.

• Esempi di integrazione dell’AI nei flussi di lavoro legali: Presentazione di esempi pratici di come l’AI può essere integrata nei flussi di lavoro legali (es. analisi di contratti, due diligence, ricerca giurisprudenziale, gestione della documentazione). Illustrazione dei benefici e dei risultati ottenibili attraverso l’uso di AI in questi contesti.

• Metodologia di integrazione dell’AI nei flussi di lavoro legali: Descrizione di una metodologia passo-passo per l’integrazione dell’AI nei flussi di lavoro legali, dalla fase di analisi dei processi alla definizione degli obiettivi, alla scelta delle soluzioni AI più adatte e alla valutazione dei risultati. Enfasi sull’importanza di un approccio iterativo e di un coinvolgimento attivo del personale.

• Esercitazione Pratica: Applicazione della Metodologia al Proprio Workflow lavorativo con l’obiettivo di guidare i partecipanti nell’applicazione pratica della metodologia di integrazione dell’AI al loro contesto lavorativo specifico.

 

 

III sessione
Giovedì 3 aprile, ore 14.30 - 17.30
Docente: Claudio Gionti

 

Introduzione ai principali strumenti di AI Generativa

 

• Analisi degli Strumenti di AI Generativa: Il presente modulo è dedicato all’analisi degli strumenti di Intelligenza Artificiale generativa più significativi, con l’obiettivo di fornire ai partecipanti una comprensione concreta e pratica delle loro funzionalità. L’approccio verterà sull’esame di tool specifici, piuttosto che su una trattazione astratta della materia.

• ChatGPT ⏤ Assistente Virtuale basato sull’AI Conversazionale: ChatGPT rappresenta un modello linguistico avanzato, sviluppato da OpenAI, che si distingue per le sue capacità di interazione conversazionale, generazione di contenuti testuali e risposta a quesiti complessi. Si presenta come un valido supporto in ambito professionale, in grado di fornire assistenza nella stesura di testi, nella traduzione linguistica e nella sintesi di informazioni. Saranno illustrati i suoi potenziali utilizzi nel contesto legale, con particolare riferimento alla preparazione di bozze e all’attività di ricerca.

• Gemini ⏤ Integrazione dell’AI con la piattaforma Google: Gemini, precedentemente noto come Bard, è un modello linguistico generativo di Google che offre avanzate capacità di elaborazione del linguaggio naturale, integrate con la piattaforma di ricerca Google e altre risorse del gigante tecnologico. Esso si caratterizza per l’accesso a informazioni aggiornate, la capacità di generare codice e il supporto multimodale. Saranno forniti esempi di come questo strumento può essere impiegato nel settore legale per la ricerca giurisprudenziale, l’analisi di documenti e la generazione di contenuti.

• Claude ⏤ Sintesi e approccio etico all’AI: Claude, sviluppato da Anthropic, si distingue per la gestione efficace di testi lunghi e complessi, con una particolare attenzione alle implicazioni etiche e di sicurezza. Questo strumento si rivela particolarmente utile per la sintesi di contratti, l’analisi di casi legali e la redazione di documenti complessi, garantendo coerenza e accuratezza.

• Copilot ⏤ Assistente Virtuale per la produttività integrato con Microsoft: Copilot è uno strumento di Intelligenza Artificiale integrato nelle piattaforme Microsoft, con una funzione di assistente virtuale progettata per ottimizzare la produttività. Esso fornisce supporto nella generazione di codice, nella stesura di email e documenti, nonché nella gestione di attività e progetti. Saranno illustrati gli scenari dell’uso nel contesto legale, come la redazione di comunicazioni formali e la gestione documentale.

• Perplexity ⏤ Motore di Ricerca Intelligente basato sull’AI: Perplexity si presenta come un motore di ricerca innovativo, basato sull’Intelligenza Artificiale, in grado di fornire risposte concise e precise, corredate da citazioni delle fonti originali. Esso offre un valido supporto nella ricerca di informazioni, nell’analisi di testi e nella verifica dell’affidabilità delle fonti.

• Notebook LM ⏤ Strumento di organizzazione e analisi documentale: Notebook LM, sviluppato da Google, è uno strumento progettato per la gestione e l’analisi di grandi quantità di documenti, ideale per progetti di ricerca complessi. Esso offre funzionalità avanzate per l’organizzazione, la sintesi e il collegamento delle informazioni, facilitando la gestione di fascicoli legali complessi e la preparazione di casi giudiziari.

• Applicazione Pratica ⏤ Analisi dell’AI Act con strumenti di AI: Al termine della presentazione degli strumenti, i partecipanti saranno invitati ad applicare le conoscenze acquisite mediante un’esercitazione pratica. Tale attività consisterà nell’analisi dell’AI Act, utilizzando uno o più degli strumenti presentati, con l’obiettivo di identificare i punti chiave e comprendere le implicazioni normative.

 

 

IV sessione
Giovedì 10 aprile, ore 14.30 - 17.30
Docente: Giovanna Panucci

 

Il Prompt Design: come interagire con i tool di AI Generativa

 

• Concetto di Prompt: Definizione del “prompt” come istruzione o input testuale fornito a un modello di intelligenza artificiale generativa. Si evidenzia come il prompt costituisca il fondamento dell’interazione con tali sistemi, determinando la natura e la qualità della risposta generata.

• Rilevanza del Prompt: Illustrazione della fondamentale importanza di un prompt ben formulato per ottenere risultati pertinenti e accurati dall’AI generativa. Si sottolinea come la precisione, la chiarezza e la specificità del prompt influenzino significativamente l’efficacia dell’interazione.

• Ingegneria del Prompt (Prompt Engineering): Introduzione all’Ingegneria del Prompt come disciplina volta a definire metodologie e tecniche per la creazione di prompt efficaci. Si presenta come un’attività essenziale per massimizzare il potenziale degli strumenti di AI generativa, in quanto consente di ottenere output più coerenti e in linea con le esigenze specifiche dell’utente.

• Tecniche Base ⏤ Framework per la creazione di Prompt orientati agli obiettivi: Presentazione di framework e tecniche di base per la formulazione di prompt efficaci, in base agli obiettivi desiderati. Saranno illustrati approcci strutturati per la definizione del task, l’indicazione del formato e dello stile di output desiderato, e la fornitura di contesto per guidare il modello nella generazione della risposta.

• Tecniche Avanzate di Prompt Design: Descrizione di tecniche più sofisticate per la creazione di prompt, che includono l’uso di esempi, l’introduzione di vincoli, la specificazione di ruoli e la decomposizione di task complessi in sotto-compiti più semplici. Si enfatizza come tali tecniche permettano di ottenere risultati più accurati e sofisticati.

• Gestione delle allucinazioni nell’AI Generativa: Analisi del fenomeno delle “allucinazioni” nei modelli di AI generativa, ovvero la tendenza dei modelli a produrre risposte plausibili ma non corrispondenti a realtà o prive di fondamento. Saranno illustrate strategie per identificare, prevenire e gestire tali errori, al fine di garantire l’affidabilità e la correttezza delle informazioni generate.



V sessione
Giovedì 17 aprile, ore 14.30 - 17.30
Docente: Giovanna Panucci

 

Legal Prompting, tool AI e applicazioni pratiche

 

• Esempi di Prompt specifici per il settore legale: Presentazione di una serie di prompt specificamente formulati per le esigenze del settore legale. Questi esempi includeranno prompt per la redazione di documenti legali (es. contratti, pareri, memorie), la ricerca di giurisprudenza e dottrina, l’analisi di testi legislativi e la sintesi di documenti complessi. L’obiettivo è dimostrare come un’adeguata formulazione del prompt possa generare risultati pertinenti e di alta qualità per i professionisti del diritto.

• I migliori Tool AI per il settore legale: Panoramica dei principali strumenti di intelligenza artificiale (AI) disponibili sul mercato, che si sono dimostrati particolarmente efficaci nel contesto legale. Questa sezione si concentrerà sull’analisi delle caratteristiche distintive di ciascun tool, evidenziandone i punti di forza, le limitazioni e le possibili applicazioni pratiche. Saranno presi in esame sia strumenti generalisti (come quelli discussi nel Modulo 3) sia soluzioni specificamente sviluppate per il settore legale.

• Best Practices per il Prompting etico: Analisi delle problematiche etiche connesse all’utilizzo dell’AI generativa nel settore legale. Si delineeranno le best practices per un prompting responsabile e rispettoso dei principi etici e deontologici della professione. Saranno esaminati i rischi di bias, disinformazione e creazione di contenuti ingannevoli o discriminatori. Si forniranno indicazioni su come formulare prompt che promuovano l’equità, l’obiettività e la correttezza delle informazioni generate.

• Best Practices per il Prompting conforme alla normativa: Illustrazione dei requisiti normativi che i professionisti del settore legale devono rispettare nell’utilizzo degli strumenti di AI generativa. Si farà riferimento, in particolare, alle disposizioni in materia di privacy (GDPR, Data Act), tutela dei dati personali e proprietà intellettuale. Saranno fornite linee guida per un prompting conforme alle norme, al fine di evitare rischi legali e sanzioni.

• Pratica ⏤ Framework per la creazione di un GPT personalizzato: Introduzione al concetto di GPT personalizzato, ovvero un modello di AI generativa adattato a un dominio specifico attraverso l’addestramento su dati pertinenti. Sarà presentato un framework per la creazione di un GPT personalizzato, focalizzato sulle esigenze del settore legale. Questa sezione include una dimostrazione pratica delle diverse fasi del processo, dalla raccolta dei dati alla configurazione del modello e alla sua valutazione.

 

 

VI sessione
Lunedì 12 maggio, ore 14.30 - 17.30
Docente: Marco Alessandro Vincenti

 

Il Quadro Normativo dell’AI: Focus sull’AI Act, Privacy e Protezione Dati

 

• Introduzione all’AI ACT ⏤ Obiettivi principali, ambito di applicazione e soggetti coinvolti: Presentazione dell’AI Act (Regolamento sull’Intelligenza Artificiale) come iniziativa normativa dell’Unione Europea finalizzata alla regolamentazione dell’intelligenza artificiale. Saranno illustrati gli obiettivi principali del regolamento, che includono la promozione dell’innovazione, la tutela dei diritti fondamentali e la prevenzione dei rischi derivanti dall’utilizzo dell’AI. Si definirà l’ambito di applicazione del regolamento, specificando quali sistemi di AI rientrano nella sua sfera di competenza, e si individueranno i soggetti coinvolti, ovvero i produttori, i fornitori e gli utilizzatori di sistemi di AI.

• L’Approccio basato sul rischio dell’AI Act ⏤ Categorie di rischio e adempimenti per i sistemi ad Alto Rischio: Descrizione dell’approccio basato sul rischio adottato dall’AI Act, che classifica i sistemi di AI in base al livello di rischio che essi comportano per i diritti fondamentali, la sicurezza e la salute delle persone. Saranno analizzate le diverse categorie di rischio (inaccettabile, alto, limitato e minimo), con particolare attenzione ai sistemi ad alto rischio, per i quali il regolamento prevede requisiti e adempimenti specifici, quali la valutazione della conformità, la documentazione tecnica, la trasparenza e la supervisione umana.

• Interazioni tra AI Act, GDPR e Data Act ⏤ Impatti sulla Protezione dei Dati Personali: Esame delle interazioni tra l’AI Act e altri regolamenti rilevanti in materia di protezione dei dati, con particolare riferimento al GDPR e al Data Act. Saranno analizzati i potenziali impatti dell’AI Act sulla protezione dei dati personali e i nuovi obblighi che le imprese e i professionisti dovranno rispettare nell’utilizzo di sistemi di AI. Si delineeranno le misure di sicurezza e protezione dei dati che le aziende dovranno adottare per garantire la conformità al quadro normativo vigente.

• GDPR e Data Governance Act ⏤ Obblighi di compliance nell’utilizzo dell’AI: Illustrazione degli obblighi di compliance relativi all’uso dell’AI, previsti dal GDPR e dal Data Governance Act. Saranno approfonditi i principi di accountability, trasparenza, privacy by design e privacy by default, e sarà spiegato come essi si applicano ai sistemi di AI. Si daranno indicazioni concrete su come i professionisti e le aziende possono adeguarsi alle disposizioni normative in materia di protezione dei dati nell’ambito dell’adozione di soluzioni di AI.

 

 

VII sessione
Venerdì 16 maggio, ore 14.30 - 17.30
Docente: Marco Alessandro Vincenti

 

Regolamentazione dell’Intelligenza Artificiale ⏤ Implicazioni Legali e Strategie di Gestione

 

• Responsabilità civile e penale dei sistemi di Intelligenza Artificiale: Analisi delle problematiche relative alla responsabilità per danni causati da sistemi di AI, esaminando le diverse tipologie di danno (materiale, morale, alla persona) e le difficoltà di imputazione della responsabilità. Si discuteranno le forme di responsabilità contrattuale ed extracontrattuale, le tutele per i soggetti danneggiati, e la proposta di direttiva europea sull’AI Liability con la distinzione tra responsabilità di produttori, fornitori e utilizzatori. Si affronteranno, inoltre, i profili di responsabilità amministrativa delle imprese ex D.Lgs. 231/2001 legati all’uso di AI.

• Principi etici e deontologici nell’utilizzo dell’AI: Introduzione ai principi etici e deontologici che devono guidare l’utilizzo dei sistemi di intelligenza artificiale, con particolare riferimento ai valori di trasparenza, equità, non discriminazione e rispetto dei diritti fondamentali. Si esaminerà come tali principi possono essere concretamente applicati nella pratica professionale, al fine di prevenire l’uso improprio o dannoso dell’AI. Saranno presentate le principali linee guida etiche in materia di AI, emanate a livello europeo e nazionale (es. Linee guida EDPB).

• Codici di condotta per un’AI responsabile: Analisi dell’importanza di adottare codici di condotta specifici per l’utilizzo responsabile dell’AI, sia a livello aziendale che professionale. Saranno esaminati i contenuti essenziali di tali codici, come i principi guida, le procedure di controllo e le modalità di gestione delle violazioni. Si sottolineerà come l’adozione di codici di condotta rappresenti un elemento chiave per promuovere una cultura aziendale orientata all’etica e alla responsabilità.

• Risk Assessment Legale per l’adozione dell’AI: Introduzione al concetto di “Risk Assessment Legale” come strumento per valutare i rischi legali connessi all’adozione di sistemi di AI. Si illustreranno le diverse fasi del processo di valutazione, che includono l’identificazione dei rischi, l’analisi delle probabilità e delle conseguenze, e la definizione di misure di mitigazione. Saranno presentati strumenti e metodologie specifiche per la valutazione dei rischi legali nell’adozione di soluzioni di AI.

• Soft Law e autoregolamentazione come strumenti di governance dell’AI: Esame del ruolo della “soft law” e dell’autoregolamentazione nella disciplina dell’intelligenza artificiale. Si analizzerà come le linee guida, i codici di condotta e gli standard tecnici possano contribuire a promuovere l’utilizzo responsabile dell’AI, integrando la normativa formale e colmando i vuoti legislativi. Saranno presentati esempi di iniziative di autoregolamentazione che hanno dimostrato di favorire la diffusione di pratiche virtuose e di promuovere un approccio etico e responsabile all’AI.

 

Prenotazione servizio di consulenza
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  • Claudio Gionti
    Specializzato in AI Strategy e Management presso la Sloan School of Management del MIT e autore del libro Intelligenza Artificiale in azienda: scenario, tecnologie, strategia (Apogeo Education - Maggioli Editore).
    È docente di corsi dedicati all'AI Management, AI Strategy, AI Generativa, AI Fashion, AI Marketing, AI Legal e AI per l'Insegnamento presso numerose scuole di formazione aziendale ed ha collaborato a progetti AI con aziende come Terna, TIM, Lottomatica, Sara Assicurazioni, RDS Radio Dimensione Suono, Alba Leasing, OpenFiber, BTO ed ENI.
  • Giovanna Panucci
    Avvocato specializzato in privacy, protezione dei dati personali e intelligenza artificiale. Iscritta all’Albo dei Maestri della Protezione dei Dati & Data Protection Designer®, supporta imprese ed enti pubblici nella governance della privacy e nella gestione dei dati, inclusa la videosorveglianza urbana integrata. Coordina un gruppo di ricerca sulla protezione dei dati e opera come Data Protection Officer (DPO) per enti pubblici a livello nazionale. È founder di “Gladiatori Digitali”, una community dedicata all’innovazione tecnologica applicata al diritto e alla didattica.
  • Marco Alessandro Vincenti
    Avvocato abilitato al patrocinio avanti alle giurisdizioni superiori, con certificazioni come Privacy Officer, Auditor e Data Protection Officer, Innovation Manager. Senior Associate e Responsabile del Dipartimento Nuove tecnologie, Data governance, Innovazione, IP e compliance di SLED - Studio Legale Associato ED. Esperto in governance dei dati, proprietà intellettuale e industriale, compliance aziendale e gestione del cyber risk. Fornisce consulenza legale e organizzativa integrata, supportando aziende nella gestione dell’innovazione, dei controlli interni e della conformità normativa.

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CORSO IN FASE DI ACCREDITAMENTO PRESSO IL CONSIGLIO NAZIONALE FORENSE - Al termine del Master verrà rilasciato un attestato di partecipazione, valido per l’ottenimento dei crediti formativi per avvocati. In particolare, per il rilascio dei crediti formativi sarà necessaria la frequenza minima del 80% dell'orario previsto rispondendo alle domande di attenzione poste durante lo svolgimento delle videoconferenze. L’attestato di partecipazione sarà rilasciato solamente agli iscritti che frequenteranno almeno l’80% delle ore a programma.

Accesso al corso online, la possibilità di rivedere la registrazione per 365 giorni e il materiale didattico messo a disposizione dai docenti.

MODALITA’ DI ACCESSO AL CORSO ON LINE
Il corso on line sarà fruibile sia da pc che da dispostivi mobili (smartphone/tablet).
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