Organizzare l'intelligenza artificiale in azienda

Introdurre l’intelligenza artificiale in azienda non significa soltanto adottare nuove tecnologie: significa ridefinire responsabilità, competenze, processi e relazioni organizzative. Il volume offre una guida concreta per costruire un’architettura professionale dell’AI chiara, efficace e governabile, alla luce della UNI 11621-8:2026.

L’opera interpreta le professioni dell’intelligenza artificiale come veri presìdi organizzativi. Per ciascuno dei dodici profili individuati dalla norma, dall’AI Data Engineer al Chief AI Officer, analizza collocazione nel ciclo operativo, finalità, attività caratteristiche, risultati attesi, relazioni con le altre figure, indicatori di efficacia e criticità tipiche.

Perché scegliere questo volume

• Traduce la UNI 11621-8:2026 in una lettura organizzativa e operativa dei nuovi ruoli dell’intelligenza artificiale.
• Aiuta a definire con maggiore chiarezza compiti, responsabilità e relazioni tra le diverse professionalità AI.
• Approfondisce dodici profili professionali, con attenzione alla loro integrazione nei processi aziendali.
• Affronta i rischi più frequenti dell’adozione dell’AI: zone grigie decisionali, sovrapposizioni operative, vuoti di responsabilità e perdita di governabilità.
• Propone tabelle operative per mappare funzioni aziendali, rischi organizzativi e relazioni tra attività e presìdi professionali.
• Collega organizzazione, governance, accountability, selezione delle competenze e sostenibilità della trasformazione AI.

Un approccio sistemico alla governance dell’AI
Il libro non è un manuale di programmazione né una semplice guida HR ai nuovi ruoli tecnologici. Il suo obiettivo è mostrare come le professioni AI possano diventare l’infrastruttura organizzativa necessaria per governare sistemi sempre più autonomi e distribuiti, costruendo continuità tra dati, modelli, sicurezza, decisioni, supervisione e accountability.

Contenuti principali
La prima parte affronta l’intelligenza artificiale come infrastruttura organizzativa, il passaggio dai compiti alle decisioni, la nascita delle nuove professioni e la lettura della UNI 11621-8:2026. La seconda parte entra nel merito dell’architettura dei presìdi e dei singoli profili: AI Data Engineer, AI Data Scientist, AI Machine Learning Engineer, AI Algorithm Engineer, AI Deep Learning Engineer, AI Natural Language Processing Engineer, AI Prompt Engineer, AI Security Specialist, AI Product Manager, AI Consultant, AI Research Scientist e Chief AI Officer.

Per trasformare l’adozione dell’intelligenza artificiale in un sistema organizzativo chiaro, responsabile e governabile, scegli una guida che mette al centro ruoli, competenze e accountability. Acquista il volume e costruisci oggi l’architettura professionale necessaria per governare l’AI in azienda.


Michele Iaselli
Docente di diritto digitale e tutela dei dati alla LUISS e di informatica giuridica all’Università di Cassino. Fondatore di Innova Jus e Direttore Scientifico del relativo Centro di Ricerca, è coordinatore del comitato scientifico di Federprivacy. Esperto dell’Ufficio Generale Innovazione Difesa e membro del Comitato di presidenza dell’ENIA.

Valeria Lazzaroli
Presidente di Fondazione ENIA, esperta di AI, risk management e governance dell’innovazione. Specializzata in AI predittiva, governance algoritmica e valutazione del rischio, è Lead Auditor ISO/IEC 42001:2023 e relatrice in contesti istituzionali, accademici e industriali sui temi dell’etica dell’AI e della resilienza dei sistemi complessi.

Luciano Tarantino
Presidente di ANP.IA e Vicepresidente di Fondazione ENIA, commercialista e revisore legale. Esperto di corporate finance, venture capital e risk governance, è Lead Auditor ISO/IEC 42001:2023 e si occupa di sostenibilità finanziaria, AI governance e modelli algoritmici applicati ai processi decisionali pubblici e privati.