MASTER in TECHNOLOGY LAW & LEGAL INNOVATION

• Nozione di “intelligenza artificiale”
  • Machine Learning e Algoritmi
  • Reti Neurali
  • Interazione tra uomo e macchina
• Applicazioni pratiche nella società
  • Casi reali 
• Impatti Legali
  • Soggettività giuridica
  • Profili di responsabilità (civile e da prodotto)
  • GDPR (Big Data)
  • Framework regolamentare Europeo
  • Scenari futuri
• Aggiornamenti Quadro AI Act (Reg.UE 2024)
  • Divieti di sistemi AI (in vigore dal 2 febbraio 2025)
  • Obblighi di trasparenza per GPAI & foundation models.
  • Requisiti per i sistemi High‑Risk (applicazione progressiva 2026)
  • Check‑list compliance (risk assessment, governance, registration, human oversight)

• Nozione di “robotica”
  • Dalla robotica hardware alla robotica software
  • Differenza tra robotica ed intelligenza artificiale
• Robotic Process Automation
  • Impatti sui processi aziendali
  • Potenzialità di efficientamento del capitale umano
  • Aspetti giuslavoristici
• Framework regolamentare Europeo
• Applicazioni pratiche
  • Casi reali

• Nozione di “blockchain”
  • Definizione e caratteristiche (DLT)
  • Tipologie di blockchain
• Applicazioni pratiche
  • Casi industriali
• Smart contracts
  • Nozione di “smart contract”
• Framework regolamentare Italiano 
• Impatti privacy della blockchain 

• Da modello “prodotto” a modello “servizio”
  • I vantaggi tecnologici
  • I vantaggi economici
• Nuovi modelli di business
• I problemi contrattuali
  • L’allungamento della filiera di fornitura
  • Le complessità negoziali legate all’utilizzo di modelli cloud
• I problemi regolamentari
  • Gli aspetti legati alla privacy
  • Gli aspetti legati alla proprietà intellettuale
  • Gli aspetti legati alla sicurezza informatica
• Aggiornamenti Data Act (Reg.UE 2023/2854)
  • Data‑sharing obbligatorio & accesso ai dati generati dal prodotto‑servizio
  • Portabilità e switching cloud.
  • Clausole contrattuali tipo & limitazione delle fee di uscita

Testimonianza + Case study
Intervento di Sergio Calderara - Head of Legal Affairs at Green Network.

• Il Framework regolamentare Europeo
• Il Framework regolamentare Italiano
  • I decreti istitutivi del perimetro di sicurezza nazionale
  • L’agenzia italiana per la sicurezza nazionale
• Impatti su clienti e fornitori
  • Nuovi obblighi per clienti e fornitori
• Scenari futuri
• Aggiornamenti NIS2 & D.Lgs 138/2024
  • Estensione soggetti essenziali/importanti
  • Responsabilità degli amministratori & sanzioni (fino a 10 M€)
  • Presidi minimi di governance (risk analysis, business continuity, supply‑chain security)

Testimonianza + Case study
Intervento di Giorgio Martellino - General Counsel Avio Spa

Introduzione all'Intelligenza Artificiale

• Definizione aggiornata secondo l’AI Act (Reg. UE 2024/1689) e le categorie di rischio (inaccettabile, alto, limitato, minimo)
• Evoluzione delle tecnologie AI: modelli generativi di quinta generazione (GPT-5, Claude 3.5, Gemini 1.5, Copilot Studio), agenti autonomi e AI multimodale.
• Differenze tra machine learning, generative AI e AI predittiva.
• Casi d’uso nel settore legale: analisi contrattuale automatizzata, due diligence, legal analytics, litigation prediction, drafting assistito.

Applicazioni pratiche e strumenti emergenti

• Nuovi strumenti AI per il settore legale: Harvey, LegalGPT, Lexis+ AI, Casetext CoCounsel, Giurimatrix, LawGeex.
• Integrazione dell’AI nei software gestionali di studio e nei sistemi documentali.
• Interazione tra AI, document automation e knowledge management.
• Confronto tra implementazioni in ambito Common Law e Civil Law.

Rischi e vulnerabilità

• Rischi di hallucination, disinformazione e affidabilità probatoria dei risultati AI.
• Vulnerabilità informatiche dei sistemi AI e implicazioni rispetto a NIS2 (L. 138/2024) e DORA.
• Rischi legati alla privacy e protezione dei dati nel training e nell’uso operativo.
• Casi reali 2024-2025: violazioni di dati legali, output discriminatori, leak di prompt sensibili, sospensioni di sistemi AI da parte di autorità privacy europee.

Buone pratiche d’uso

• Linee guida e raccomandazioni di ENISA, CNIL, Garante Privacy, EDPB.
• Audit interni e AI risk assessment per gli studi legali.
• Gestione del rischio reputazionale e della trasparenza nei confronti del cliente.
• Governance dei dati e controlli sull’uso di modelli esterni.

Etica e deontologia professionale

• Principi fondamentali: trasparenza, equità, accountability, explainability, human oversight.
• Responsabilità professionale dell’avvocato nell’uso di strumenti AI generativa.
• Linee guida 2024 di CNF e CCBE su etica e AI nella professione forense.
• Analisi di casi reali di dilemmi etici e bias algoritmico nel contesto giudiziario.

Quadro normativo aggiornato

• AI Act (2024): struttura, obblighi per fornitori (providers), utilizzatori (deployers) e utenti professionali.
• Interazione tra AI Act, GDPR, Data Act (2023/2854), DSA, DMA e Cybersecurity Act.
• Ruolo dell’AI Office europeo, degli organismi notificati e del sistema di vigilanza.
• Obblighi di AI Impact Assessment (AIA) e aggiornamento dei DPIA per sistemi AI.
• Regime sanzionatorio e procedure di compliance by design e by default.

Strumenti e risorse operative

• Strumenti di conformità e audit: AI Model Card, Data Governance Framework, AI Risk Register, AI Policy Template.
• Integrazione dell’AI governance nei sistemi di gestione ISO 27001, ISO 27701, ISO 42001.
• Tool di monitoraggio e trust management: TrustArc, Holistic AI, Compliance GPT.

Discussione e casi pratici

• Simulazione di AI audit per uno studio legale.
• Analisi di un caso di bias o output scorretto.
• Confronto con l’approccio etico-regolatorio in ordinamenti extra-UE.

Conclusioni e Q&A

• Sintesi delle principali sfide per la professione forense nel contesto dell’AI Act.
• Fonti di aggiornamento continuo: AI Office UE, EDPB, ENISA, Garante Privacy, CNF, Consiglio d’Europa.