Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Kurumsal risk yönetimi (şirketin uğrayacağı maddi/itibar kaybı) ile Yapay Zeka Sistem Etki Değerlendirmesi (sistemin müşteriler, çalışanlar, kırılgan gruplar ve toplum üzerinde yaratacağı etki) birbirinden farklıdır. Hem ISO/IEC 42001 (Madde 6.1.4 ve A.5) hem de AB Yapay Zeka Yasası (Madde 27 FRIA), bu etki değerlendirmesini açıkça talep eder; ISO/IEC 42005 ise bunun nasıl yapılacağının uluslararası metodolojisini sunar.
Bu eğitimde etki değerlendirmesi tetikleyicileri, etkilenen paydaşların (AI subjects) ve kırılgan grupların tespiti, etki boyutları (temel haklar, güvenlik, ekonomik fırsat, psikolojik/çevresel etki), şiddet/geri döndürülebilirlik puanlaması ve azaltım önlemleri işlenir. Katılımcılar kurumsal bir senaryo üzerinde eksiksiz bir AI Etki Değerlendirme Raporu hazırlar.
Kimler Katılmalı?
- ISO/IEC 42001 ve AB Yapay Zeka Yasası uyumunu yürüten yönetişim, risk ve uyum uzmanları
- Hukuk, KVKK/DPO (DPIA deneyimi olanlar) ve insan hakları/sürdürülebilirlik ekipleri
- İK, kredi, sigorta, sağlık ve müşteri değerlendirme sistemlerinin iş ve ürün sahipleri
- Sorumlu yapay zeka komitesi üyeleri ve iç denetçiler
Kazanımlar
- ISO/IEC 42005 çerçevesinde ne zaman ve hangi derinlikte AI Etki Değerlendirmesi yapılacağını belirleyebilir
- Doğrudan kullanıcıların ötesinde karardan etkilenen kişileri (AI subjects) ve kırılgan grupları haritalayabilir
- Olası zararları ölçek, ciddiyet, olasılık ve geri döndürülemezlik kriterleriyle değerlendirebilir
- KVKK/GDPR kapsamındaki DPIA ile ISO 42005 / AB AI Act FRIA çalışmalarını tek bir akışta birleştirebilir
- Denetime ve düzenleyici otoriteye sunulmaya hazır bir AI Impact Assessment şablonu doldurabilir
Konular
ISO/IEC 42005 Çerçevesi: Kurumsal Risk vs Sistem Etki Değerlendirmesi
- Şirkete yönelik risk (maliyet, itibar) ile bireye ve topluma yönelik etkinin (hak kaybı, ayrımcılık, güvenlik) farkı
- ISO/IEC 42001 Madde 6.1.4, Ek A.5 ve AB Yapay Zeka Yasası Madde 27 (FRIA) ile tam uyum
- Etki değerlendirmesi ne zaman başlar ve hangi yaşam döngüsü değişikliklerinde yenilenir?
Kapsam, Kullanım Bağlamı ve Etkilenen Grupların (AI Subjects) Tespiti
- Sistemi kullanan operatör ile sistemin kararından etkilenen kişinin (müşteri, aday, çalışan, vatandaş) ayrımı
- Kırılgan gruplar, çocuklar, engelliler ve dolaylı etkilenen toplulukların analizi
- Amaçlanan kullanım yanında makul ölçüde öngörülebilir yanlış kullanımların (foreseeable misuse) dahil edilmesi
Etki Boyutları ve Ciddiyet / Geri Döndürülebilirlik Analizi
- Temel haklar ve eşitlik, sağlık ve fiziksel güvenlik, ekonomik/finansal erişim, psikolojik refah, demokrasi ve çevre boyutları
- Etkinin şiddeti (severity), kapsamı/etkilenen kişi sayısı (scale), gerçekleşme olasılığı ve geri döndürülemezliği (reversibility)
Azaltım Önlemleri, Paydaş Katılımı ve DPIA Entegrasyonu
- Tespit edilen olumsuz etkileri önlemek için tasarım değişikliği, insan gözetimi ve itiraz mekanizması
- Mevcut KVKK/GDPR Veri Koruma Etki Değerlendirmesi (DPIA) ile tek formda birleştirme
- Kalıntı etkinin onaylanması, dokümantasyon saklama ve şeffaflık paylaşımı
Uygulamalı Atölye: AI Impact Assessment Şablonu ile Vaka Çalışması
- Kurumsal bir işe alım, kredi/fiyatlama veya müşteri asistanı senaryosu üzerinde uçtan uca etki analizi
- Yönetim komitesi onayına sunulacak Etki Değerlendirme Raporu'nun tamamlanması
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
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
-
Algoritmik manipülasyon, dezenformasyon ve deepfake gibi etik tehditler ile prompt injection, jailbreak, veri zehirleme ve OWASP LLM Top 10 güvenlik açıklarını teknik olmayan liderler için anlaşılır kılarak savunma ve red teaming yönetişimini öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
İnovasyonu yavaşlatmadan kurumsal yapay zeka yönetişimi kurmayı; AI varlık envanteri oluşturmayı, risk katmanına göre orantılı onay kapıları (stage-gate) işletmeyi ve yönetim kuruluna raporlama mekanizmalarını öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Çalışanların üretken yapay zeka araçlarını güvenli kullanım kurallarını (Acceptable Use Policy), veri gizlilik sınıflandırmasını, yapay zeka geliştirme ve satın alma ilkelerini içeren net ve uygulanabilir bir Kurumsal Yapay Zeka Politikası yazmayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
