Explore what AI governance is, how it differs from ethics and risk management, and why it’s essential for responsible AI. Learn the key components of governance systems, roles and responsibilities across teams, and how to embed accountability and oversight throughout the AI lifecycle.

What is AI Governance?

Defining AI governance in practice

Distinguishing governance from ethics

Responding to external AI pressures

Who walks the talk?

Components of AI governance systems

Embedding governance across the AI lifecycle

Coordinating roles and responsibilities

Match the parts to their purpose

Governance in motion

Governance roles and responsibilities

Sharing responsibility for AI governance

Roles in AI governance

Collaborating through governance committees

Foundations of AI Governance

Dive into global AI regulations, including the EU AI Act and U.S. Executive Order, and learn how to identify and manage high-risk systems. Explore key governance actions like conformity assessments, model documentation, and impact assessments, and understand how self-regulation and traceability build compliance, trust, and long-term accountability.

Quadri normativi chiave

Capire la portata delle normative

Elementi chiave della regolamentazione per l’AI ad alto rischio

AI ad alto rischio in sanità

Opzioni

Alto rischio

Basso rischio

Requisiti di governance per livello di rischio

Passaggi di conformità per AI ad alto rischio

Credit scoring: ordine di conformità

Autoregolamentazione versus supervisione governativa

Governance nel gioco

Basato sul rischio

Basato sui valori

Incentrato sull’etica

Standard volontari: abbina il framework

Proattivo vs reattivo

Governance per settore

Applicare i requisiti di governance ai sistemi

Rischio nelle assunzioni

Azioni legali richieste

Classificazione del rischio

Azioni di conformità per AI ad alto rischio

Conformità AI nella pratica

Documentazione di governance e tracciabilità

Schede del modello

Artefatti di governance

Fasi di tracciabilità per la governance

Dall’addestramento alla tracciabilità

Regulations and Frameworks in Practice

Learn how to design, embed, and scale AI governance in real-world settings. This chapter covers stakeholder alignment, workflow integration via MLOps, lightweight vs. heavyweight governance models, automation for scalability, and KPI-based monitoring strategies to drive continuous improvement and accountability across your AI systems.

Designing an AI governance strategy

Foundational steps

Define governance objectives

Assessing organizational readiness

Operationalizing governance workflows

Governance in MLOps workflows

Lightweight versus heavyweight

Checklist items

Governance at scale

Scaling governance across teams

Governance platform capabilities

Why automation matters for scale

Monitoring and continuous improvement

Post-deployment issues

Monitoring governance actions

Governance KPI examples

Collibra in action

Implementing Governance in Organizations

Vuoi assicurarti che i tuoi sistemi di AI siano etici, scalabili e conformi? Questo corso ti offre gli strumenti per riuscirci. Imparerai ad allineare i team, integrare la governance nei workflow di MLOps e applicare framework come l’EU AI Act. Con la guida degli esperti di Collibra, svilupperai le competenze per scalare la governance in tutta l’organizzazione e monitorarne il successo tramite automazione, KPI e feedback continui.

Questo corso sulla governance dell'IA ti spiega come creare sistemi di governance responsabili e scalabili per l'IA. Grazie alle opinioni degli esperti di Collibra, scoprirai come far combaciare etica, conformità e obiettivi aziendali nei programmi di IA del mondo reale.<br><br>
<h2>Inizia con il perché e il chi</h2>
Inizierai definendo l'ambito della governance dell'IA e mettendo d'accordo i principali soggetti interessati, da quelli legali e di rischio a quelli che si occupano di scienza dei dati e business. Poi, con strumenti come le valutazioni di preparazione e i modelli di maturità, scoprirai come impostare obiettivi di governance che supportino sia le esigenze di conformità che la strategia aziendale.<br><br>
<h2>Fai funzionare la governance ogni giorno</h2>
Scopri come integrare la governance nei tuoi flussi di lavoro quotidiani attraverso liste di controllo, procedure di approvazione e documentazione automatizzata. Impara a integrare la governance nelle pipeline MLOps e adatta il tuo approccio usando modelli leggeri o pesanti a seconda del rischio e della portata.<br><br>
<h2>Scala in modo più intelligente, mantieni la responsabilità</h2>
Scopri come far funzionare la governance tra i team e le regioni usando modelli federati e piattaforme di governance come quella di Collibra. Imparerai anche a tenere d'occhio gli indicatori chiave di prestazione (KPI) della governance, a garantire la tracciabilità e a promuovere il miglioramento continuo attraverso il monitoraggio e i cicli di feedback.


Impara la governance dell'IA con esperti Collibra. Progetta e scala IA responsabile con strumenti reali.

Governance dell'Intelligenza Artificiale

Impara la governance dell'IA con Collibra. Crea, integra e scala un'IA responsabile usando strumenti, framework e flussi di lavoro MLOps.

Fondamenti di un'IA responsabile

Un’azienda tech adotta standard di AI volontari per costruire fiducia prima che entri in vigore una normativa.

Standard volontari: abbina il framework

Governance dell'Intelligenza Artificiale

Esercizio pratico interattivo