השימוש בבינה מלאכותית גדל בהתמדה בפעולות עסקיות, בריאות, תחבורה, פיננסים, קבלת החלטות וסביבות קריטיות אחרות. ככל שאימוץ הבינה המלאכותית גדל, ארגונים חייבים להוכיח שהמערכות שלהם מנוהלות באחריות, הסיכונים נשלטים ודרישות חוקיות, אתיות וארגוניות רלוונטיות מטופלות.
הקורס מספק מדריך מעשי שלב אחר שלב לביקורת מערכת ניהול בינה מלאכותית בהתאם ל-ISO/IEC 42001. הוא מסביר את מחזור החיים המלא של הביקורת, מהבנת התקן והכנת הביקורת ועד לדיווח על ממצאים, סגירת הביקורת וניטור פעולות תיקון.
תתחיל עם מבוא למערכות ניהול בינה מלאכותית ומבנה ה-ISO/IEC 42001. הקורס בוחן את סעיפים 4 עד 10, כולל הקשר ארגוני, מנהיגות, תכנון, תמיכה, פעולות, הערכת ביצועים ושיפור מתמשך.
באמצעות NeuroVista Technologies כמקרה מחקר עיקרי, תראה כיצד ניתן להעריך את דרישות ISO 42001 בסביבה ארגונית מציאותית. ארגון בדיוני שני, AutoVision AI, משמש למטלות ותרגילי ביקורת מעשיים.
הקורס מציג את עקרונות הליבה של הביקורת, כולל יושרה, אובייקטיביות, סודיות, קבלת החלטות מבוססת ראיות ושיקול דעת מקצועי. תלמד כיצד ליישם גישה מבוססת סיכונים בעת הערכת מערכות בינה מלאכותית ולתעדף אזורים המערבים סיכונים משמעותיים של אתיקה, אבטחה, פרטיות, תפעול ועמידה.
תשומת לב מיוחדת מוקדשת לדאגות ביקורת ספציפיות לבינה מלאכותית כגון הטייה, הוגנות, שקיפות, הסבריות, אחריות, ניהול מחזור חיים של מודלים, הגנת נתונים, פיקוח אנושי ובקרות אבטחה.
תלמד כיצד להגדיר יעדי ביקורת והיקף, לזהות בקרות ניהול בינה מלאכותית רלוונטיות, להכין רשימות ביקורת ושאלונים, להקצות משאבים, ליצור לוח זמנים לביקורת ולנהל פגישת פתיחה יעילה.
בשלבי ביצוע הביקורת, תלמד כיצד לסקור מדיניות בינה מלאכותית, הערכות סיכונים, רשומות מחזור חיים, תיעוד טכני ורשומות מחזור חיים. תחקור גם טכניקות ראיונות עם בעלי עניין ושיטות לאיסוף ראיות אובייקטיביות אמינות.
הקורס מסביר כיצד להעריך בקרות ניהול ואבטחה של בינה מלאכותית, להעריך שקיפות והסבריות, ולקבוע האם סיכוני הטייה והוגנות מנוהלים
