ISO/IEC 42001 Yapay Zekâ Yönetim Sistemi (AIMS) Eğitimi

Yapay zekâyı sadece kullanmayın, yönetin.

Yapay zekâ, kurumların verimliliğini artırırken yeni riskleri, etik sorumlulukları ve yasal yükümlülükleri de beraberinde getiriyor. Kuruluşların artık yalnızca başarılı yapay zekâ uygulamaları geliştirmesi değil; bu uygulamaları güvenilir, şeffaf, hesap verebilir ve sürdürülebilir şekilde yönetmesi bekleniyor.

ISO/IEC 42001, dünyada yapay zekâ yönetimine yönelik yayımlanan ilk uluslararası yönetim sistemi standardıdır. Kuruluşlara yapay zekâ sistemlerini risk temelli bir yaklaşımla planlama, geliştirme, işletme, izleme ve sürekli iyileştirme konusunda kapsamlı bir çerçeve sunar.

Bu eğitim, standardın maddelerini açıklamanın ötesine geçerek AI Governance (Yapay Zekâ Yönetişimi) bakış açısıyla uygulamaya yönelik örnekler, vaka çalışmaları ve değerlendirme araçlarıyla katılımcılara gerçek hayatta kullanılabilir bilgi ve yöntemler kazandırmayı amaçlamaktadır.

Eğitimin Amacı

Katılımcıların;

• ISO/IEC 42001 standardının yapısını ve gerekliliklerini anlaması,
• Yapay zekâ yönetişimi yaklaşımını benimsemesi,
• AI yaşam döngüsünü yönetebilmesi,
• Yapay zekâ risklerini belirleyip değerlendirebilmesi,
• Etik, şeffaflık, hesap verebilirlik ve insan gözetimi ilkelerini uygulayabilmesi,
• Kuruluşlarında bir Yapay Zekâ Yönetim Sistemi (AIMS) kurma ve geliştirme konusunda yetkinlik kazanması hedeflenmektedir.

Kimler Katılmalı?

• Üst ve orta düzey yöneticiler
• Dijital dönüşüm liderleri
• Yapay zekâ proje yöneticileri
• Bilgi teknolojileri yöneticileri
• Yazılım ve veri ekipleri
• Risk ve uyum yöneticileri
• Bilgi güvenliği uzmanları
• Kalite ve yönetim sistemi profesyonelleri
• İç denetçiler
• Yapay zekâ projelerinde görev alan profesyoneller
• AI Governance konusunda uzmanlaşmak isteyen danışmanlar

Eğitim Süresi

2 Gün (12 Saat)

Canlı çevrim içi veya sınıf eğitimi olarak gerçekleştirilebilir.

Eğitim Kazanımları

Eğitim sonunda katılımcılar;

• ISO/IEC 42001 standardını yorumlayabilir.
• Kuruluş için uygun bir AI Governance modeli oluşturabilir.
• Yapay zekâ kullanım alanlarını değerlendirebilir.
• AI sistemlerinin teknik ve sosyal bağlamını analiz edebilir.
• AI risklerini belirleyebilir ve önceliklendirebilir.
• AI yaşam döngüsünü yönetebilir.
• Yapay zekâ performansını izlemek için uygun metrikleri seçebilir.
• AI sistemleri için politika ve prosedürleri oluşturabilir.
• Denetim ve belgelendirme sürecine hazırlık yapabilir.