Eğitimin Amacı ve Kapsamı
ISO/IEC 42001, yapay zeka geliştiren, sağlayan veya kullanan kurumlar için uluslararası düzeyde denetlenebilir ilk Yapay Zeka Yönetim Sistemi (AIMS) standardıdır. Bu eğitim, standardın maddelerini teorik olarak okumak yerine kurum içinde çalışan bir yönetim sistemine dönüştürme adımlarını uygulamalı olarak öğretir.
Kurum bağlamı ve rol belirleme (sağlayıcı, üretici, müşteri/kullanıcı), AIMS kapsamı, yapay zeka risk değerlendirmesi ve etki değerlendirmesi (Madde 6.1), Ek A kontrol hedefleri ve Ek B uygulama rehberi, Uygulanabilirlik Bildirgesi (SoA) ile sürekli iyileştirme döngüsü ele alınır. Atölyede katılımcılar kurumları için AIMS Kapsam Dokümanı, boşluk analizi ve SoA taslağı hazırlar.
Kimler Katılmalı?
- ISO/IEC 42001 kurulumuna liderlik edecek kalite, bilgi güvenliği ve uyum yöneticileri
- Yapay zeka yönetişim komitesi üyeleri, AI CoE liderleri ve CISO/CTO ekipleri
- Kurumsal risk yönetimi, iç kontrol ve süreç yönetimi uzmanları
- Müşteri ve ihale şartnamelerinde ISO/IEC 42001 uyumu aranan teknoloji ve hizmet şirketleri
Kazanımlar
- ISO/IEC 42001 Madde 4–10 yapısını ve PUKÖ (Plan-Do-Check-Act) döngüsünü kuruma uyarlayabilir
- Kurumun yapay zeka değer zincirindeki rolüne göre gerçekçi bir AIMS kapsamı tanımlayabilir
- Standardın zorunlu kıldığı AI Risk Değerlendirmesi ile AI Sistem Etki Değerlendirmesini birlikte kurgulayabilir
- Ek A'daki 9 kontrol alanı ve 38 kontrolü değerlendirerek Uygulanabilirlik Bildirgesi (SoA) oluşturabilir
- Kurulum yol haritasını, zorunlu doküman setini ve denetim hazırlık takvimini planlayabilir
Konular
ISO/IEC 42001 Yapısı, Temel Kavramlar ve Kurum Rolleri
- Harmonized Structure (Madde 4–10) ve Ek A, Ek B, Ek C, Ek D'nin işlevi
- Kurumun rolünün tespiti: AI Provider, AI Producer, AI Customer, AI Partner, AI Subject
- Madde 4 ve 5: İlgili tarafların beklentileri, AIMS kapsamı, liderlik taahhüdü ve AI politikası
Madde 6 Planlama: AI Risk Değerlendirmesi ve AI Etki Değerlendirmesi
- Kurum içi riskler ile birey/toplum üzerindeki etkilerin (AI System Impact Assessment) ayrımı
- Risk işleme planı, kabul kriterleri ve ölçülebilir AIMS hedeflerinin belirlenmesi
Ek A Kontrolleri ve Ek B Uygulama Rehberi (A.2 – A.10)
- A.2 Politikalar, A.3 İç Organizasyon, A.4 Kaynaklar (veri, araç, model, insan)
- A.5 Etki değerlendirme, A.6 Yaşam döngüsü, A.7 Veri, A.8 İlgili taraflara bilgi verme, A.9 Kullanım, A.10 Üçüncü taraflar
- Uygulanabilirlik Bildirgesi (Statement of Applicability - SoA) hazırlama ve hariç tutma gerekçeleri
Madde 7, 8, 9 ve 10: Destek, Operasyon, Performans ve İyileştirme
- Yetkinlik, farkındalık, dokümante edilmiş bilgi ve operasyonel kontrol
- İzleme, ölçme, iç denetim, yönetimin gözden geçirmesi ve uygunsuzluk/düzeltici faaliyet
Boşluk Analizi (Gap Analysis) ve Kurulum Yol Haritası Atölyesi
- Mevcut süreçlerin ISO/IEC 42001 maddeleriyle karşılaştırılması
- Aşama 1 ve Aşama 2 denetim hazırlığı için proje planı oluşturma
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
ISO 19011 denetim ilkeleri doğrultusunda ISO/IEC 42001 Yapay Zeka Yönetim Sistemi (AIMS) iç denetimlerini planlamayı, Madde 4-10 ve Ek A kontrollerinin kanıtlarını sorgulamayı ve uygunsuzluk/düzeltici faaliyet raporu yazmayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
NIST Yapay Zeka Risk Yönetim Çerçevesi'nin (NIST AI RMF 1.0) Govern, Map, Measure ve Manage işlevlerini ve Playbook eylemlerini kurumsal süreçlere uyarlamayı; TEVV uygulamalarını ve hedef risk profilini kurmayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Mevcut ISO/IEC 27001 Bilgi Güvenliği Yönetim Sistemi'ni (ve ISO 27701'i) mükerrer doküman ve komite yükü yaratmadan ISO/IEC 42001 Yapay Zeka Yönetim Sistemi ile ortak Harmonized Structure üzerinde birleştirmeyi öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
ISO/IEC 42005 standardı ve AB Yapay Zeka Yasası Temel Haklar Etki Değerlendirmesi (FRIA) doğrultusunda yapay zeka sistemlerinin bireyler, gruplar ve toplum üzerindeki etkilerini analiz etmeyi ve etki değerlendirme raporu hazırlamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
NIST'in üretken yapay zekaya özel yayınladığı NIST AI 600-1 (Generative AI Profile) rehberini kullanarak LLM ve multimodal sistemlerdeki 12 özgü riski (halüsinasyon, veri sızıntısı, telif, siber saldırı, değer zinciri) yönetmeyi öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Çalışanların onaysız kullandığı yapay zeka araçlarını, tarayıcı eklentilerini ve mevcut SaaS yazılımları içinde sessizce açılan yapay zeka özelliklerini tespit etmeyi; DLP/CASB kontrolleri ve güvenli kurum içi alternatiflerle yönetmeyi öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
