GENERATIVE AI in Pharmaceutical Quality – Parte 2 : DAL PROMPTING AL METODO
Finalità
L’utilizzo della Generative AI nei processi Quality non può essere ridotto alla capacità di scrivere prompt efficaci. In un contesto regolato, ciò che conta è trasformare l’interazione con l’AI in un metodo di lavoro strutturato, ripetibile e verificabile, capace di supportare il giudizio professionale senza sostituirlo.
Il webinar introduce un approccio operativo per passare dal prompting informale a una modalità controllata di utilizzo della Generative AI: definizione dello scopo, delimitazione del contesto, qualità degli input, gestione delle assunzioni, challenge dell’output, verifica delle evidenze, escalation dei limiti e documentazione del ragionamento.
Il corso non è un corso su ChatGPT, non è un corso di prompt engineering e non è un training su software AI. È un percorso pratico per professionisti Pharma che vogliono utilizzare la Generative AI come supporto metodologico alle attività Quality, in modo coerente con accountability, human oversight e inspection readiness.
Destinatari
- Professionisti QA, Quality Systems, QC, Produzione, Technical Operations, Regulatory e Validation/CSV.
- Process owner e subject matter experts che utilizzano o valutano l’uso della Generative AI per analisi, documentazione, investigazioni e knowledge retrieval.
- Responsabili Quality e Manager interessati a introdurre modalità di lavoro AI-supported più controllate, coerenti e difendibili.
- Team coinvolti nella definizione di pratiche interne, istruzioni operative, linee guida o guardrail per l’uso della Generative AI in ambito GxP.
Programma
Modulo 1: Perché il prompting non basta
- differenza tra prompt efficace e metodo controllato
- rischi di improvvisazione, overreliance e output non verificati
Modulo 2: Inquadrare il caso d’uso prima del prompt
- intended use, contesto GMP, dati disponibili e vincoli
- quando l’AI può supportare e quando deve essere esclusa
Modulo 3: Prompt design come progettazione del lavoro
- obiettivo, ruolo, input, vincoli, criteri di output
- assunzioni, domande di chiarimento e percorsi alternativi
Modulo 4: Challenge, adversarial review e controllo dell’output
- come far emergere errori, omissioni e assunzioni implicite
- confidence assessment e criteri di accettabilità
Modulo 5: Dall’output alla decisione Quality
- revisione umana, evidenza, tracciabilità e responsabilità
- uso nei processi di deviazione, CAPA, change control e supplier quality
Modulo 6: Esercitazioni pratiche e template
- Prompt Design Worksheet
- AI Output Review Checklist e casi Pharma guidati
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, Prompt Design Worksheet, AI Output Review Checklist e Confidence Assessment Worksheet.
Quota di partecipazione
€ 600,00 + iva
(€500,00 + iva per chi si iscrive in simultanea a GENERATIVE AI in Pharmaceutical Quality – Parte 1 del 26/10/26)
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 9 Novembre 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