Eğitimin Amacı ve Kapsamı
ISO/IEC 42001 kurulumunun gerçekten işleyip işlemediğini doğrulamak, yalnızca doküman varlığına bakmakla olmaz; denetçinin yapay zeka yaşam döngüsü kayıtlarını, veri kalitesi kontrollerini, insan gözetimi loglarını ve etki değerlendirmelerini nasıl sorgulayacağını bilmesi gerekir. Bu eğitim, ISO 19011 rehberliğiyle uyumlu pratik bir AIMS İç Denetçi yetkinliği kazandırır.
Risk bazlı iç denetim programı hazırlama, Madde 4-10 ve Ek A kontrolleri için denetim soruları ve beklenen kanıtlar, iş ve teknik ekiplerle mülakat teknikleri, majör/minör uygunsuzluk ayrımı ve kök neden doğrulaması işlenir. Rol canlandırmalı denetim simülasyonunda katılımcılar örnek bir AIMS dosyası üzerinde gerçek denetim bulguları yazar.
Kimler Katılmalı?
- ISO/IEC 42001 iç denetimlerinde görev alacak iç denetçiler ve kalite/BGYS denetçileri
- ISO 27001 veya ISO 9001 denetim deneyimini yapay zeka yönetim sistemine taşımak isteyen uzmanlar
- Bağımsız iç kontrol, risk ve uyum değerlendirme ekipleri
- Dış denetim öncesi kendi birimlerini hazırlamak isteyen AIMS süreç sahipleri
Kazanımlar
- ISO 19011 ilkelerine uygun yıllık ve denetim bazlı AIMS iç denetim planı oluşturabilir
- Uygulanabilirlik Bildirgesi (SoA), AI risk değerlendirmesi ve etki değerlendirmesi arasındaki tutarlılığı denetleyebilir
- Veri hazırlığı (A.7), yaşam döngüsü (A.6), şeffaflık (A.8) ve tedarikçi (A.10) kontrollerinde somut kanıt toplayabilir
- Göstermelik dokümanlar ile sahada gerçekten işletilen kontrolleri mülakat ve örnekleme ile ayırt edebilir
- Standart maddesine ve objektif kanıta dayalı uygunsuzluk raporu (NCR) yazıp düzeltici faaliyetleri doğrulayabilir
Konular
ISO 19011 Çerçevesinde AIMS İç Denetim İlkeleri ve Planlama
- Tarafsızlık, bağımsızlık ve kanıta dayalı yaklaşım ilkelerinin AIMS denetimine uygulanması
- AIMS kapsamı, önceki bulgular ve sistem risk seviyelerine göre denetim programı hazırlama
- Masa başı doküman incelemesi (Aşama 1 mantığı) ve saha denetim kontrol listesi oluşturma
Madde 4–10 Yönetim Sistemi Gereksinimlerinin Denetimi
- Kapsam sınırları, rol tanımı (provider/customer) ve liderlik kanıtlarının sorgulanması
- Madde 6.1: AI risk değerlendirmesi ve AI etki değerlendirmesinin metodolojik tutarlılığı
- Yetkinlik kayıtları, değişiklik yönetimi, performans izleme ve yönetimin gözden geçirmesi kanıtları
Ek A Kontrollerinin Saha Denetimi (A.2 – A.10)
- A.4 ve A.7: Veri kaynakları, veri kalitesi, yanlılık kontrolleri ve kaynak envanteri örneklemesi
- A.6 ve A.9: Gereksinim, doğrulama/onaylama (V&V), canlı izleme ve amaçlanan kullanım kontrolleri
- A.8 ve A.10: Kullanıcı bilgilendirme, olay raporlama kanalları ve tedarikçi/müşteri sorumluluk dağılımı
Mülakat Teknikleri, Örnekleme ve Kanıt Doğrulama
- Veri bilimciler, ürün sahipleri, satın alma ve operasyon kullanıcılarıyla etkili denetim görüşmesi
- Uygulanabilirlik Bildirgesi'nde (SoA) 'uygulanamaz' denilen kontrollerin geçerliliğini sınama
Simülasyon Atölyesi: Uygunsuzluk Yazımı (NCR) ve Kapanış Toplantısı
- Kriter + Kanıt + Sapma yapısıyla majör/minör uygunsuzluk ve gözlem yazımı
- Kök neden analizi ve düzeltici faaliyet (CAPA) etkinliğinin doğrulanması
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
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
-
Adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik, gizlilik, güvenlik ve insan kontrolü ilkelerini soyut vaatlerden çıkarıp yapay zeka projelerinin tasarım, tedarik ve kullanım adımlarına somut kontrol listeleri olarak yerleştirmeyi öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
