Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Doba trvání 14 hodiny
Návrh Školení
Co se mění, když se rozhodnutí stanou řízená modelem
- Od pravidel a lidského soudního úsudku k hodnoceným možnostem
- Rychlost a měra automatizovaného jednání
- Nové režimy selhání a mezery v odpovědnosti
Inventář rozhodnutí a klasifikace rizik
- Katalogizace automatizovaných rozhodnutí
- Dopad, vratitelnost a dotčené strany
- Úrovni rizik a očekávání ohledně kontrolní mechanismy
- Stále vlastník pro každou třídu rozhodnutí
Odpovědnost a lidský dohled
- Značící a nominální lidské přezkumy
- Prahové hodnoty autonomie jako rozhodnutí správy
- Cesty eskalace a časy odezvy
- Stále odpovědný vlastník a schválení
Záznamy o rozhodnutích a vysvětlitelnost
- Co obsahuje odůvodnitelný záznam o rozhodnutí
- Přiřazení jistoty, možností a kontextu
- Sledovatelnost modelu a verze
- Vysvětlování rozhodnutí zákazníkovi nebo regulatorovi
Politika a omezení kontroly
- Schválené množiny možností a změna kontroly
- Správa prahových hodnot a pravidelný přezkum
- Zakázaná rozhodnutí a tvrdé zastavení
- Politika jako kód vedle výstupu modelu
Regulační očekávání
- Povinnosti EU AI Act pro rozhodovací systémy
- Odvětvová pravidla v oblasti financí, pojišťovnictví a zdraví
- Ochrana dat a práva na automatizovaná rozhodnutí
- Dokumentace a důkazy shody
Riziko dodavatele, licence a původu
- Hosted decision APIs vs. otevřené váhy
- Licenční podmínky pro odvody a vestavěné modely
- Závislost na dodavateli a riziko ukončení
- Celostí vah a pinováním verzí
Bias, férovost a monitorování výsledků
- Odlišnosti výsledků mezi skupinami
- Zastupující proměnné a formulace možností
- Signály odvolání a stížností
- Pravidelný přezkum férovosti
Reakce na nehody u chybných rozhodnutí
- Detekce systematické chyby rozhodování
- Omezení a pozastavení autonomie
- Naléhavost a náhrada zákazníkovi
- Přímé příčiny a aktualizace kontrolní mechanismy
Přezkum zajišťující důvěryhodnost rozhodovací vrstvy
- Důkazy, které by měl auditor požadovat
- Testování přesnosti a tvrzení o kalibraci
- Vzorkování rozhodnutí a přepisů
- Právě zjištění do představenstva
Požadavky
- Seznámenost s projekty AI nebo automatizace v podnikovém prostředí.
- Pochopení procesů rizik, compliance nebo auditu.
- Není požadována znalost programování.
Cílová skupina
- Upravitelé rizik, compliance a modelu rizik
- Vnitřní auditori kontrolující automatizovaná rozhodnutí
- Odborníci na správu AI a ochranu dat
- Product owners odpovědní za automatizované workflowy
- Architekti navrhující dohled do systémů agentů
