TEORIA DEI CONTRATTI, DEI SERVIZI E DEI MERCATI

Università degli Studi di ROMA "Tor Vergata"

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il dottorato di ricerca in Teoria dei Contratti, dei Servizi e dei Mercati presso l'Università degli Studi di Roma "Tor Vergata" mira a formare ricercatori capaci di analizzare le problematiche contrattuali, dei servizi e dei mercati con un approccio integrato giuridico-economico. L'obiettivo è fornire una solida preparazione teorica e metodologica per comprendere il contesto istituzionale e giuridico di riferimento, con particolare attenzione alla teoria economica dei contratti e alla regolazione dell'impresa, dei servizi e dei mercati, considerando le politiche pubbliche, di fiscalità e di governance. Il corso si focalizza sull'analisi delle ricadute economico-aziendali e promuove la ricerca interdisciplinare.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un ciclo di seminari obbligatori, attività didattiche interdisciplinari in collaborazione con altri dottorati della Facoltà, l'individuazione di un tutor per ogni dottorando e l'incoraggiamento alla partecipazione a periodi di ricerca all'estero, a ricerche di gruppo e a Call for Papers per conferenze nazionali e internazionali. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, seminari, discussioni di casi studio e attività di ricerca individuale e di gruppo.

  • Competenze acquisite

    Al termine del dottorato, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nell'analisi economica e giuridica dei contratti, dei servizi e dei mercati. Saranno in grado di condurre ricerche originali, di elaborare modelli teorici e di applicare metodologie di ricerca empirica. Avranno sviluppato capacità di problem solving, di comunicazione e di presentazione dei risultati, e saranno preparati per una carriera accademica o professionale di alto livello nel settore pubblico o privato. Saranno in grado di valutare criticamente le politiche pubbliche e di proporre soluzioni innovative.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando profondamente il settore legale ed economico, automatizzando attività ripetitive come la revisione di contratti e la ricerca di precedenti legali. I sistemi di I.A. possono analizzare grandi quantità di dati per identificare rischi contrattuali, prevedere esiti di contenziosi e ottimizzare le strategie aziendali. L'automazione di queste attività consente ai professionisti di concentrarsi su compiti più strategici e creativi, come la negoziazione complessa e la consulenza personalizzata. L'I.A. sta anche emergendo come strumento per la creazione di nuovi modelli di business e servizi, come la gestione automatizzata dei contratti (CLM) e la consulenza legale basata sull'I.A..

  • Per i futuri laureati, l'I.A. offre opportunità significative, come la possibilità di sviluppare nuove competenze e specializzazioni, ad esempio nell'analisi dei dati legali e nello sviluppo di soluzioni basate sull'I.A. per il settore legale. Tuttavia, ci sono anche sfide, come la necessità di adattarsi a un mercato del lavoro in rapida evoluzione e di competere con sistemi di I.A. sempre più sofisticati. La capacità di comprendere e utilizzare l'I.A. sarà fondamentale per rimanere competitivi e per sfruttare appieno le nuove opportunità.

  • Le competenze aggiuntive necessarie includono la capacità di analizzare dati, la conoscenza dei linguaggi di programmazione (come Python) e delle piattaforme di machine learning, e la comprensione dei principi etici dell'I.A.. La capacità di collaborare con sistemi di I.A., di interpretare i risultati e di comunicare in modo efficace le proprie analisi sarà cruciale. Inoltre, la comprensione delle implicazioni legali ed economiche dell'I.A. e della cybersecurity diventerà sempre più importante.

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competenze da sviluppare

Comprensione dei principi di machine learning e deep learning
Studiare i fondamenti teorici e pratici del machine learning e del deep learning. Approfondire la conoscenza di algoritmi e modelli rilevanti per l'analisi di dati legali ed economici. Utilizzare piattaforme come TensorFlow e PyTorch per sperimentare e sviluppare modelli predittivi.
Capacità di analisi dei dati e data visualization
Acquisire competenze nell'analisi di grandi quantità di dati (big data) utilizzando strumenti come Python con librerie come Pandas e Scikit-learn. Sviluppare capacità di visualizzazione dei dati per comunicare efficacemente i risultati delle analisi. Utilizzare strumenti di data visualization come Tableau o Power BI.
Competenze in cybersecurity e privacy
Studiare i principi della cybersecurity e della protezione dei dati personali (GDPR). Comprendere le implicazioni legali ed etiche dell'I.A. e della gestione dei dati. Seguire corsi e certificazioni in materia di sicurezza informatica e protezione dei dati.

routine di successo

Lettura costante di pubblicazioni scientifiche e blog specializzati
Seguire regolarmente riviste accademiche, blog e pubblicazioni specializzate nel campo dell'I.A., del diritto e dell'economia. Iscriversi a newsletter e partecipare a forum online per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi.
Partecipazione a conferenze e workshop sull'i.a. e il diritto
Partecipare attivamente a conferenze, workshop e seminari sull'I.A., il diritto e l'economia. Networking con professionisti del settore e ricercatori per ampliare la propria rete di contatti e condividere conoscenze.
Sperimentazione e pratica con strumenti di i.a.
Utilizzare regolarmente strumenti e piattaforme di I.A. per l'analisi dei dati, la revisione di contratti e la ricerca legale. Sperimentare con diversi modelli e algoritmi per sviluppare competenze pratiche e acquisire familiarità con le tecnologie emergenti.

esperienze utili

Stage e collaborazioni con studi legali e aziende
Svolgere stage e collaborazioni con studi legali, aziende e istituzioni che utilizzano l'I.A. per acquisire esperienza pratica e comprendere le applicazioni reali delle tecnologie emergenti. Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo sull'I.A..
Progetti di ricerca interdisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca interdisciplinari che combinano competenze giuridiche, economiche e tecnologiche. Collaborare con ricercatori e professionisti di diverse discipline per sviluppare soluzioni innovative e affrontare le sfide del futuro.
Sviluppo di progetti personali e open source
Sviluppare progetti personali e contribuire a progetti open source per dimostrare le proprie competenze e costruire un portfolio di lavori. Utilizzare piattaforme come GitHub per condividere il proprio lavoro e collaborare con altri sviluppatori.

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