Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Czas trwania 7 godzin
Plan Szkolenia
Podstawy suwerenności AI
- Co rozumie się przez suwerenne AI w regulowanych organizacjach
- Czynniki biznesowe, prawne i operacyjne napędzające ten proces
- Kluczowe obszary kontroli: dane, modele, infrastruktura oraz operacje
Wymagania regulacyjne i mapowanie ryzyka
- Rezydencja danych, prywatność oraz wymogi sektorowe
- Mapowanie poufnych danych na przypadki użycia AI
- Identyfikacja ryzyk związanych z przekroczeniem granic państw, logowaniem oraz ekspozycją na usługi stron trzecich
Governing danych, promptów i logów
- Governing promptów i akceptowalne zakresy użytkowania
- Polski dotyczące logowania dla promptów, odpowiedzi oraz metadanych
- Praktyki dotyczące zachowywania, redagowania, maskowania i kontroli dostępu
- Ćwiczenie: przegląd przepływu danych AI w celu wykrycia luk w governance
Opcje hostingu modeli i środowiska wnioskowania
- Opcje wdrożeń: publiczne API, prywatna chmura, on-premise oraz hybrydowe
- Czynniki decydujące o miejscu uruchamiania modeli
- Kompromisy między kontrolą, bezpieczeństwem, kosztem a odpowiedzialnością operacyjną
Zależność od dostawców i przenośność
- Powszechne wzorce lock-inu w modelach, narzędziach i platformach
- Przenośność dzięki modularnej architekturze, otwartym interfejsom oraz jasnym umowom
- Ćwiczenie: ocena dostawcy pod kątem kryteriów suwerenności
Model governance i planowanie działań
- Rolę i odpowiedzialności w obszarach IT, bezpieczeństwa, prawniczego oraz zgodności
- Procesy zatwierdzania przypadków użycia, modeli oraz zmian operacyjnych
- Oczekwania dotyczące auditability, monitorowania oraz reagowania na incydenty
- Tworzenie praktycznej mapy drogowej suwerenności AI oraz kolejnych kroków
Wymagania
- Podstawowa wiedza na temat koncepcji AI, governance danych oraz wymagań zgodnościowych
- Znajomość technologii przedsiębiorstwowych, chmury, bezpieczeństwa lub procesów podejmowania decyzji dotyczących ryzyka
- Doświadczenie w programowaniu nie jest wymagane
Grupa docelowa
- Liderzy IT, architekci przedsiębiorstw oraz menedżerowie platform
- Szefowie działów ryzyka, zgodności, prawni oraz specjaliści od governance danych
- Zespoły ds. bezpieczeństwa i liderzy biznesu odpowiedzialni za wdrażanie AI w środowiskach regulowanych
