Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Kurumların büyük çoğunluğu yapay zeka modellerini sıfırdan eğitmek yerine model sağlayıcı API'lerini, yapay zeka gömülü SaaS yazılımlarını, açık ağırlıklı (open-weight) modelleri veya üçüncü taraf agent'ları kullanır. Ancak klasik BT tedarikçi değerlendirme formları, bir modelin eğitim verisi kaynağını, sessiz versiyon değişimlerini veya bir agent'ın dış araç çağırma risklerini yakalayamaz.
Bu eğitim, mevcut Tedarikçi Risk Yönetimi (TPRM) ve Model Risk Yönetimi (MRM) süreçlerini üretken yapay zeka ve agent dünyasına uyarlamayı öğretir. Model kartları inceleme, açık ağırlıklı vs ticari model karşılaştırması, alt tedarikçi (4. taraf) zinciri ve çıkış stratejileri işlenir; katılımcılar kurumsal bir AI Tedarikçi Değerlendirme Soru Seti hazırlar.
Kimler Katılmalı?
- Satın alma, tedarikçi yönetimi ve üçüncü taraf risk yönetimi (TPRM) uzmanları
- Model risk yönetimi (MRM), bilgi güvenliği ve uyum ekipleri
- Dış sağlayıcı ve model seçimi yapan kurumsal mimarlar ve AI ürün yöneticileri
- Hukuk ve BT sözleşme yönetimi sorumluları
Kazanımlar
- Klasik yazılım tedarikçisi ile yapay zeka model/SaaS/agent tedarikçisi arasındaki risk farklarını denetleyebilir
- Model kartlarını (model cards), benchmark sonuçlarını ve eğitim verisi şeffaflığını sorgulayabilir
- Ticari API modelleri ile kurum içinde barındırılan açık ağırlıklı (open-weight) modellerin risklerini karşılaştırabilir
- Üçüncü taraf agent ve MCP/eklenti entegrasyonlarında yetki ve veri sızıntısı risklerini değerlendirebilir
- Tedarikçi bağımlılığını (vendor lock-in) azaltacak çıkış stratejisi ve sözleşme kriterlerini tanımlayabilir
Konular
Yapay Zeka Değer Zinciri ve 4. Taraf (Alt Model) Riskleri
- Satın alınan bir SaaS uygulamasının arka planda hangi LLM API'lerini çağırdığını görünür kılma
- Tek bir temel model sağlayıcısına aşırı bağımlılık (concentration risk)
- Tedarikçi kategorileri: temel model API'si, AI-native girişim, kurumsal SaaS eklentisi ve dış agent
Model Değerlendirme: Kapalı API vs Açık Ağırlıklı (Open-Weight) Modeller
- Model kartı (Model Card), sistem kartı ve güvenlik test raporlarının okunması
- Açık ağırlıklı modellerde (Llama, Qwen, Mistral vb.) lisans kısıtları, menşei ve tedarik zinciri güvenliği
- Sessiz model güncellemeleri (model drift/deprecation) ve versiyon sabitleme (pinning)
Üçüncü Taraf Agent ve Araç Entegrasyonu Riskleri
- Dış agent'lara verilen kurumsal API anahtarları, OAuth yetkileri ve MCP bağlantıları
- Agent'lar arası iletişimde veri sızıntısı ve zincirleme hata riski
- İzolasyon, hız sınırı (rate limit) ve işlem onay kontrolleri
AI Tedarikçi Due Diligence Soru Seti (RFx / Güvenlik Ekleri)
- Veri saklama (zero retention), müşteri verisiyle eğitim yasağı ve kiracı izolasyonu soruları
- ISO/IEC 42001, SOC 2, ISO 27001 ve AB AI Act uyum kanıtlarının istenmesi
Sözleşme Yönetimi, İzleme ve Çıkış Stratejisi (Exit Plan)
- SLA, bildirim süreleri, denetim hakkı ve sorumluluk üst sınırları
- Prompt ve RAG mimarisini modelden bağımsız (model-agnostic) kurarak geçiş kolaylığı sağlama
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Yapay zeka süreçlerinde göstermelik onaylar ve otomasyon körlüğü (automation bias) tuzağına düşmeden; human-in-the-loop, human-on-the-loop, güven eşiği yönlendirmesi ve anlamlı insan gözetimi (AB AI Act Madde 14) tasarlamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Makine öğrenmesi ve büyük dil modellerinde önyargı (bias) kaynaklarını tespit etmeyi, iş bağlamına uygun adalet (fairness) ölçütünü seçmeyi ve SHAP/LIME ile LLM gerekçelendirme tekniklerini müşteri ve denetçi açıklamalarına dönüştürmeyi öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka sistemleri için veri, model, prompt/RAG, güvenlik guardrail'leri ve insan gözetimi katmanlarında iç kontrol hedefleri tanımlamayı; kontrol etkinliğini test etmeyi ve iç denetim çalışma programı hazırlamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka kararlarının uçtan uca izlenebilirliğini (prompt, RAG kaynakları, model versiyonu, insan onayı) sağlamayı; kalite bozulması, halüsinasyon krizi veya veri sızıntısı anında devreye girecek AI olay müdahale oyun kitabını kurmayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Dünyanın ilk yapay zeka yönetim sistemi standardı ISO/IEC 42001'in Madde 4-10 gereksinimlerini ve Ek A/Ek B kontrollerini kurumda adım adım kurmayı; kapsam, Uygulanabilirlik Bildirgesi (SoA) ve belgelendirme hazırlığını öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
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
Bizimle iletişime geçin
