GENERATIVE AI in Pharmaceutical Quality – Parte 1 : dalla sperimentazione all’evidenza
Finalità
La Generative AI sta entrando progressivamente nelle attività quotidiane della Pharmaceutical Quality: investigazioni, CAPA, trend analysis, technical writing, knowledge retrieval, change control e valutazioni di rischio. In molte organizzazioni, tuttavia, l’adozione resta ancora legata a sperimentazioni informali, stili personali di utilizzo e approcci non strutturati.
Il corso è progettato per aiutare i professionisti Quality a passare dall’uso esplorativo della Generative AI a un metodo di lavoro più disciplinato, ispirato al metodo scientifico: formulare domande corrette, generare ipotesi alternative, sfidare gli output, verificare le fonti, valutare il livello di confidenza e documentare le evidenze prima di integrare un contributo AI-supported nel giudizio professionale.
Attraverso esempi pratici in ambito GMP, il webinar mostra come usare la Generative AI come strumento di ragionamento professionale preservando pensiero critico, rigore scientifico, credibilità regolatoria e responsabilità umana.
Destinatari
- Quality Assurance, Quality Systems, QA Operations, QC, Produzione e Technical Operations.
- Responsabili e process owner coinvolti in deviazioni, investigazioni, CAPA, change control, APQR/PQR, trend analysis e supplier quality.
- Funzioni Regulatory, Validation/CSV, IT Quality e Data Integrity interessate all’uso controllato della Generative AI in contesti GxP.
- Manager e professionisti che desiderano comprendere come adottare la Generative AI senza ridurre accountability, tracciabilità e difendibilità ispettiva.
Programma
Modulo 1: La realtà attuale della Generative AI nella Pharmaceutical Quality
- casi d’uso emergenti e limiti dell’approccio sperimentale
- perché l’output AI non equivale a evidenza GMP
Modulo 2: Un metodo scientifico per il lavoro AI-supported
- domanda, ipotesi, verifica, confidenza, decisione
- ruolo del professionista Quality come decision owner
Modulo 3: Come fallisce il ragionamento AI
- hallucinations, false confidence, hidden assumptions
- incomplete reasoning e amplification bias
Modulo 4: Verification e fact-checking
- source validation, triangolazione, evidence verification
- valutazione della confidenza e limiti di utilizzo
Modulo 5: Applicazione in Pharmaceutical Quality
- deviazioni, CAPA, root cause analysis, change control
- trend analysis, supplier quality e technical writing
Modulo 6: Documentare e difendere il lavoro AI-supported
- tracciabilità, peer review, accountability e inspection defensibility
- case study interattivo su investigazione e CAPA
Il training è tenuto in videoconferenza in modalità interattiva con il docente.
Il corso può essere svolto anche in house tarato ad hoc sulle vostre esigenze formative
Materiale didattico e attestato
Presentazione del corso in formato PDF, attestato di partecipazione, riferimenti bibliografici, AI Scientific Method Checklist, Hallucination Detection Checklist e Fact-Checking Checklist
Quota di partecipazione
€ 600,00 + iva
(€500,00 + iva per chi si iscrive in simultanea a GENERATIVE AI in Pharmaceutical Quality – Parte 2 del 16/11/26)
è previsto uno sconto del 10% a partire dal secondo iscritto della medesima azienda.
Modalità di iscrizione e pagamento
L’iscrizione è riservata ai dipendenti di aziende del settore chimico-farmaceutico, medical devices ed affini.
- L’iscrizione va eseguita compilando il form online in ogni sua parte entro il giorno 19 Ottobre 2026;
- Al ricevimento dell’iscrizione vi sarà inviata la scheda anagrafica e sarà emessa proforma sulla base della quale potrete procedere al contestuale versamento della quota tramite bonifico bancario;
- Il pagamento della quota di iscrizione dovrà improrogabilmente avvenire prima del corso, con adeguato margine sulla data corso per poter permettere le prassi organizzative.
Si accetteranno le domande di iscrizione sino ad esaurimento posti, la conferma dell’iscrizione verrà comunicata via e-mail. Eventuali rinunce debbono pervenire non oltre il 7° giorno prima della data di inizio corso; dopo tale termine non si avrà diritto a nessun rimborso salvo la possibilità di sostituire l’iscritto con altro nominativo.
Il corso potrà essere sospeso o posticipato in caso di mancato raggiungimento del numero minimo dei partecipanti o per qualsiasi altra motivazione, in tal caso verrà rimborsata la quota di iscrizione se già versata.
Docente
Senior Pharmaceutical Quality executive and independent advisor with 30+ years of experience in multinational pharmaceutical companies and contract manufacturing organizations, spanning Quality Systems, manufacturing operations, sterile and non-sterile products, medical devices, external supply, contractor oversight and inspection readiness in FDA- and EMA-regulated environments.
This core Quality leadership background is complemented by hands-on experience leading and contributing to selected Generative AI, advanced analytics and digital strategy initiatives within regulated Quality environments, including project leadership, AI governance and Manufacturing Intelligence.
He provides senior Quality, Compliance and GenAI Governance advisory to pharmaceutical, biotech, life sciences and CDMO/CMO organizations and consulting partners, helping leadership teams address complex compliance challenges, strengthen governance and enhance the effectiveness and resilience of Pharmaceutical Quality Systems.
His distinctive focus connects practical Pharmaceutical Quality expertise with GenAI Governance for Quality & GxP, particularly human oversight, accountability, traceability, evidence requirements and inspection defensibility