Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Riskler use case seçildikten sonra fark edildiğinde projeler ya durur ya da pahalı revizyonlara gider. Bu eğitim, iş ekiplerinin fikir aşamasında hafif ama sistematik bir risk ve uyum taraması yapmasını ve sonucu önceliklendirme kararına dahil etmesini sağlar.
Program, AB Yapay Zeka Yasası kapsamında yasaklı ve yüksek riskli kullanım taraması, KVKK ve sektör düzenlemeleri, telif ve gizlilik, halüsinasyon ve doğruluk, prompt injection gibi güvenlik riskleri ile önyargı ve itibar risklerini kapsar. Katılımcılar örnek use case'ler üzerinde olasılık-etki puanlaması yapar, kontrol önlemlerini belirler ve go/no-go kriterleri içeren bir tarama formu oluşturur.
Kimler Katılmalı?
- Use case sahipleri ve iş birimi yöneticileri
- Hukuk, uyum ve iç kontrol ekipleri
- Bilgi güvenliği ve veri koruma (KVKK) sorumluları
- Yapay zeka portföyünü yöneten dönüşüm ekipleri
Kazanımlar
- Bir use case'i temel yapay zeka risk kategorilerine göre tarayabilir
- AB Yapay Zeka Yasası risk seviyesini ön değerlendirmeyle belirleyebilir
- Riskleri olasılık ve etkiye göre puanlayıp karşılaştırabilir
- Her yüksek risk için uygun kontrol ve azaltım önlemi önerebilir
- Tarama sonucunu önceliklendirme matrisine ve go/no-go kararına bağlayabilir
Konular
Yapay Zeka Use Case Risk Kategorileri
- Doğruluk ve halüsinasyon, önyargı, gizlilik, güvenlik ve itibar
- Üretken yapay zekaya özgü riskler: telif, veri sızıntısı, prompt injection
Regülasyon Taraması: AB Yapay Zeka Yasası ve KVKK
- Yasaklı, yüksek riskli ve şeffaflık yükümlülüklü kullanımlar
- KVKK kapsamında kişisel veri işleme soruları
- Sektörel düzenlemeler ve iç politikalar
Olasılık-Etki Puanlaması
- Risk skoru ölçekleri ve kalibrasyon
- Doğal risk ve kalıntı risk ayrımı
Kontrol ve Azaltım Önlemleri
- İnsan onayı, guardrail'ler, veri maskeleme ve erişim kısıtları
- Kullanıcı bilgilendirme ve şeffaflık önlemleri
Tarama Formu ve Go/No-Go Kriterleri
- Tek sayfalık risk tarama formu
- Hukuk ve güvenlik ekiplerine eskalasyon eşikleri
- Sonuçların önceliklendirmeye aktarılması
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Çok sayıda yapay zeka fikrini değer, uygulanabilirlik, veri hazırlığı ve risk boyutlarıyla ağırlıklı puanlama matrisinde değerlendirmeyi; bağımlılıkları analiz ederek dengeli bir Wave 1-2-3 uygulama yol haritası oluşturmayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka projelerinde model doğruluğu, RAG/agent kalitesi, süreç hızı, kullanıcı benimsemesi ve finansal etki metriklerini birbirine bağlayan çok katmanlı bir KPI ağacı kurmayı ve pilot/ölçekleme eşikleri tanımlamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
PoC, prototip ve canlı pilot ayrımını netleştirerek hipotez odaklı kapsam tanımlamayı, golden dataset ve değerlendirme rubriği hazırlamayı, pilot kullanıcı grubunu ve insan kontrol akışını güvenli biçimde kurgulamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka projelerini keşif, veri hazırlığı, deneysel geliştirme, doğrulama, entegrasyon ve canlı izleme (MLOps/LLMOps) aşamaları boyunca yönetmeyi; belirsizlik, karar kapıları ve iş-teknik ekip koordinasyonunu öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zekayı mevcut verimsiz adımlara yamamak yerine iş akışlarını uçtan uca yeniden tasarlamayı; insan-yapay zeka görev dağılımını, istisna yönetimini, değişen rol tanımlarını ve yeni SLA yapısını kurgulamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka projelerinin 'pilot mezarlığına' takılmasını önlemek için pilot kanıtlarını, canlı ortam birim maliyetlerini (token/altyapı), güvenlik ve LLMOps hazırlığını değerlendirerek ölçekleme, pivot veya durdurma kararı vermeyi öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
