Nazaj na seznam storitev

Skrbnik za upravljanje umetne inteligence | AI Manager

09. - 18. 12. 2024

INFORMATIVNA PREDSTAVITEV PROGRAMA 

Vabimo vas, da se nam pridružite na brezplačni predstavitvi izobraževalnega programa, ki bo potekala preko spletnega orodja MS Teams.
Skupaj s predavateljem vam bomo predstavili izobraževalni program upravljanja umetne inteligence in vam odgovorili na morebitna vprašanja, ki vas zanimajo v zvezi z vsebino in potekom programa. 

25. november 2024 od 10. do 11. ure.

>> PRIJAVA NA INFORMATIVNO PREDSTAVITEV PROGRAMA

V današnjem hitro spreminjajočem se svetu tehnologije umetna inteligenca (AI) postaja ključna komponenta v poslovnih procesih in operacijah. AI ne samo da omogoča avtomatizacijo rutinskih nalog, temveč tudi izboljšuje inovacije procesov, povečuje učinkovitost ter krepi tržno konkurenčnost organizacij. Uporaba tehnologij AI pomaga organizacijam bolje razumeti svoje stranke, optimizirati dobavne verige, izboljšati izdelke in storitve ter razviti nove poslovne modele.

Implementacija sistemov AI, bodisi manj ali visoko tveganih, prinaša posebne zahteve in izzive. Vsi sistemi AI morajo biti skrbno načrtovani in upravljani, da se zagotovi njihova zanesljivost, varnost in skladnost z etičnimi standardi. Organizacije morajo zagotoviti, da so njihovi sistemi AI pregledni, spoštujejo zasebnost uporabnikov in ne ustvarjajo pristranskih ali diskriminatornih rezultatov. Posebno pozornost je treba nameniti visoko tveganim sistemom AI, ki zaradi svoje kompleksnosti in potencialnega vpliva na družbo zahtevajo dodatne varnostne ukrepe in rigorozne kontrole. Poleg tega lahko uporaba prepovedanih praks, opredeljenih v Zakonu o umetni inteligenci EU (EU AI Act), povzroči znatne posledice, vključno s pravnimi in regulativnimi sankcijami.

Namen

Izobraževalni program "Skrbnik za upravljanje umetne inteligence – AI Manager" je zasnovan tako, da omogoča pridobitev ključnih znanj in veščin, potrebnih za učinkovito upravljanje, implementacijo in izboljšanje sistemov AI znotraj organizacij v skladu z mednarodnimi standardi. Program pokriva širok spekter tem, od osnovnih pojmov in terminologije do naprednih tehnik upravljanja tveganj in etičnih vprašanj, povezanih z AI. Skozi ta program bodo udeleženci pridobili veščine, potrebne za učinkovito upravljanje kompleksnih tehničnih vidikov umetne inteligence ter zagotavljanje, da njihovi sistemi AI delujejo na odgovoren, učinkovit in etičen način.

Vsebina

I. Upravljanje umetne inteligence

Prvi dan je posvečen razumevanju osnovnih zahtev standarda ISO/IEC 42001:2023 Umetna inteligenca – Sistem upravljanja umetne inteligence – Zahteve, ki opredeljuje kriterije za vzpostavitev, implementacijo, vzdrževanje in stalno izboljševanje sistema za upravljanje umetne inteligence (AIMS). Ta standard je prvi in trenutno edini svetovni standard, po katerem se organizacije lahko certificirajo in ki ponuja strukturiran okvir za učinkovito upravljanje AI sistemov. Program temelji na PDCA (Plan-Do-Check-Act) modelu, ki omogoča strukturiran pristop k stalnemu izboljševanju sistemov AI znotraj organizacije. Udeleženci se bodo seznanili s ključnimi vidiki standarda, vključno z upravljanjem tveganj in priložnosti, povezanih z AI, ter kako zagotoviti preglednost in stalno učenje. Skozi praktične primere in študije primerov bodo udeleženci spoznali, kako implementirati standard v svoji organizaciji.

II. Referenčni cilji in kontrole umetne inteligence

Drugi dan se osredotoča na Aneks A standarda ISO/IEC 42001:2023, ki ponuja dodatne informacije in smernice za implementacijo in upravljanje sistemov AI. Aneks A vsebuje referenčne kontrolne cilje in mehanizme, ključne za doseganje skladnosti in izdelavo izjave o uporabnosti. Udeleženci se bodo naučili, kako uporabljati te kontrole za zmanjšanje tveganj in izboljšanje učinkovitosti sistemov AI.

Izobraževalni program pokriva razvoj in implementacijo politik za etično in varno uporabo sistemov AI ter strukturo in organizacijo timov AI, vključno z njihovimi vlogami in odgovornostmi. Udeleženci se bodo seznanili z identifikacijo in dodeljevanjem virov za razvoj in vzdrževanje sistemov AI ter z metodologijami za ocenjevanje vpliva AI na poslovne procese in uporabnike.

 

Udeleženci se bodo seznanili z upravljanjem celotnega življenjskega cikla sistemov AI, od razvoja in implementacije do vzdrževanja. Program vključuje tudi komunikacijo in preglednost do zainteresiranih strani, vključno z uporabniki, regulatorji in javnostjo.
Smernice za varno in učinkovito uporabo sistemov AI v vsakodnevnih operacijah so sestavni del programa, skupaj z upravljanjem odnosov z zunanjimi partnerji in uporabniki rešitev AI. Skozi predavanja, praktične vaje in študije primerov bodo udeleženci dobili jasne smernice o tem, kaj mora organizacija storiti, da zmanjša tveganja in poveča učinkovitost sistemov AI.

 

III. Upravljanje ciljev in tveganj umetne inteligence

Tretji dan je posvečen smernicam za upravljanje tveganj, povezanih z AI, po standardu ISO/IEC 23894:2023 Informacijska tehnologija – Umetna inteligenca – Upravljanje tveganj, povezanih z AI. Ta standard ponuja okvir in metodologije za identifikacijo, ocenjevanje in upravljanje tveganj, ki izhajajo iz uporabe sistemov AI.Izobraževalni program zajema ključne vidike upravljanja tveganj, vključno s prepoznavanjem potencialnih tveganj, povezanih z implementacijo in uporabo tehnologij AI, analizo in oceno identificiranih tveganj za določitev njihove resnosti in verjetnosti ter razvoj in implementacijo strategij za ublažitev tveganj, vključno z izogibanjem, zmanjševanjem, prenosom in sprejemanjem tveganj.

Udeleženci se bodo seznanili s procesi upravljanja tveganj, ki vključujejo načrtovanje, izvajanje, spremljanje in pregled tveganj. Program prav tako poudarja pomen vključevanja upravljanja tveganj v vse poslovne procese in funkcije, povezane z AI, s čimer se zagotavlja celovit in proaktiven pristop k upravljanju tveganj.

Skozi interaktivna predavanja, praktične vaje in študije primerov bodo udeleženci spoznali, kako učinkovito prepoznati in upravljati tveganja, povezana z AI, ter kako implementirati okvir za upravljanje tveganj znotraj svojih organizacij. Poleg tega bo program zajemal tudi najboljše prakse za dokumentiranje in poročanje o tveganjih ter za zagotavljanje skladnosti z relevantnimi standardi in regulatornimi zahtevami.

IV. Terminologija, koncepti in življenjski cikel umetne inteligence

Četrti dan programa temelji na standardu ISO/IEC 22989:2022 Informacijska tehnologija – Umetna inteligenca – Koncepti in terminologija umetne inteligence. Ta standard vzpostavlja terminologijo za AI in opisuje ključne koncepte na področju umetne inteligence. Ta del programa je namenjen zagotavljanju jasnega razumevanja osnovnih pojmov in kategorij AI, kar je ključno za učinkovito komunikacijo in uporabo tehnologij AI v organizacijah.

Izobraževalni program pokriva širok spekter tem, vključno z osnovnimi koncepti AI, kot so učenje, prepoznavanje in napovedovanje ter razumevanje jezika in sklepanja. Udeleženci se bodo seznanili z metodami in orodji za analizo in primerjavo različnih rešitev AI, kar jim bo omogočilo sprejemanje informiranih odločitev pri izbiri in implementaciji tehnologij AI v svojih organizacijah.

 

Poleg tega program zajema tudi življenjski cikel sistemov AI, vključno s fazami razvoja, implementacije, vzdrževanja in izboljševanja. Udeleženci se bodo seznanili z najboljšimi praksami za upravljanje celotnega življenjskega cikla sistemov AI, zagotavljajoč, da je vsak korak v skladu z relevantnimi standardi in najboljšimi praksami v industriji.
Skozi predavanja, praktične vaje in študije primerov bodo udeleženci pridobili globoko razumevanje konceptov in terminologije AI, kar jim bo omogočilo učinkovito upravljanje projektov in tehnologij AI znotraj svojih organizacij.
 

 V. Etika in družbena sprejemljivost umetne inteligence

Zadnji dan programa se ukvarja z etičnimi vprašanji in družbenimi vidiki uporabe AI v skladu s standardom ISO/IEC 24368:2023 (Informacijska tehnologija – Umetna inteligenca – Etični in družbeni vidiki). Ta standard ponuja smernice za zagotavljanje, da razvoj in uporaba tehnologij AI potekata v skladu z etičnimi načeli in družbeno sprejemljivimi standardi.

Izobraževalni program pokriva teme, povezane z etiko in družbeno sprejemljivostjo sistemov AI. Analizira tveganja, povezana z zasebnostjo podatkov, in načine zaščite uporabniških podatkov, identificira in zmanjšuje pristranskost v algoritmih AI, da se zagotovi pravičnost in nepristranskost rezultatov. Program ponuja smernice za preglednost, zagotavljajoč, da uporabniki in druge zainteresirane strani razumejo, kako sistemi AI sprejemajo odločitve. Prav tako se ukvarja z zagotavljanjem, da sistemi AI podpirajo človeško avtonomijo in sprejemanje odločitev, namesto da jih omejujejo, ter opredeljuje odgovornost za odločitve, sprejete s strani sistemov AI, zagotavljajoč jasen okvir za odgovornost.

 

Program je zasnovan na primerih iz prakse, ki prikazujejo, kako različne organizacije uporabljajo etična načela v svojih projektih AI. Udeleženci bodo imeli priložnost analizirati študije primerov in razpravljati o najboljših praksah za zagotavljanje etične in družbeno sprejemljive uporabe tehnologij AI.
Skozi predavanja, praktične vaje in študije primerov bodo udeleženci pridobili razumevanje etičnih izzivov in družbenih implikacij tehnologij AI ter se izobrazili za uporabo sistemov AI, ki so etični, pregledni in družbeno sprejemljivi.

 

Metodologija in pristop

Program uporablja različne metode poučevanja, da zagotovi, da udeleženci ne samo pridobijo teoretična znanja, temveč tudi razvijejo praktične veščine, potrebne za učinkovito upravljanje sistemov AI. Metodologija vključuje naslednje komponente:

  • Predavanja: Skozi strukturirana predavanja se bodo udeleženci seznanili s ključnimi koncepti, standardi in najboljšimi praksami na področju umetne inteligence. Predavanja so zasnovana tako, da zajemajo teoretične vidike, ki so temelj za razumevanje kompleksnejših tem.

  • Praktične vaje: Praktične vaje omogočajo udeležencem uporabo teoretičnih znanj v realnih situacijah. Te vaje vključujejo simulacije in delo na konkretnih poslovnih primerih, kar zagotavlja praktično uporabo naučenega.

  • Študije primerov: Skozi podrobno analizo resničnih primerov iz prakse bodo udeleženci imeli priložnost videti, kako se teoretična znanja uporabljajo v različnih industrijah. Študije primerov omogočajo razumevanje kompleksnih problemov in razvoj rešitev, temelječih na najboljši praksi.

  • Diskusije in delavnice: Aktivno sodelovanje v diskusijah in delavnicah spodbuja udeležence k izmenjavi izkušenj in idej. Ta pristop omogoča globlje razumevanje tem in razvoj kritičnega mišljenja.

  • Individualiziran pristop: Maksimalno število udeležencev na skupino je 16, kar omogoča individualiziran pristop. Ta pristop zagotavlja kakovostno interakcijo s predavateljem, prilagoditev vsebine specifičnim potrebam udeležencev in podrobno povratno informacijo.

Ta celovit pristop zagotavlja, da udeleženci ne samo razumejo ključne koncepte umetne inteligence, temveč tudi razvijejo praktične veščine, potrebne za uspešno vodenje in upravljanje projektov AI znotraj svojih organizacij.

POGOJI ZA PRIDOBITEV CERTIFIKATA SKRBNIK ZA UPRAVLJANJE UMETNE INTELIGENCE | AI MANAGER

Za pridobitev certifikata AI Manager morajo udeleženci izpolniti tri elemente. Prvi je obisk vseh petih izobraževalnih programov, drugi je aktivno sodelovanje v diskusijah in na delavnicah, tretji je uspešno opravljanje končnega izpita.

Pojasnilo elementov ocenjevanja:

1 Obisk vseh modulov: Udeleženci so obvezni prisostvovati vsem predavanjem in delavnicam med trajanjem programa, kar vključuje vseh pet modulov, da pridobijo potrebna znanja in veščine. Izpolnitev te zahteve se potrjuje s podpisom udeleženca na seznamu prisotnosti na tečaju.

2. Sodelovanje v diskusijah in delavnicah: Aktivno sodelovanje v diskusijah in na delavnicah je ključno za zagotavljanje razumevanja in uporabe pridobljenih znanj. Udeležencem je priporočeno, da delijo svoje izkušnje in postavljajo vprašanja, da s tem izboljšajo učni proces. Predavatelj med tečajem ocenjuje udeležence kot "aktiven udeleženec" ali "neaktiven udeleženec". Za uspešen zaključek mora imeti udeleženec status "aktiven udeleženec".

3. Končni izpit: Po zaključku programa bodo udeleženci opravljali končni izpit, ki zajema teoretična in praktična znanja, pridobljena med izobraževanjem. Izpit je zasnovan tako, da preverja razumevanje ključnih konceptov in sposobnost uporabe pridobljenih znanj v realnih situacijah. Končni izpit je sestavljen iz petih poglavij, v katerih mora udeleženec pravilno odgovoriti na vsaj 60 % postavljenih vprašanj. Vprašanja se oblikujejo izključno na podlagi učnih gradiv, ki jih udeleženci prejmejo med izobraževanjem.

Po uspešnem izpolnjevanju vseh pogojev bodo udeleženci certificirani kot AI Managerji, pripravljeni prevzeti odgovornost za implementacijo in vzdrževanje sistemov AI na etičen, pregleden in učinkovit način.

Opomba:
Udeleženci lahko obiskujejo tudi posamezne tečaje znotraj programa. Za vsak posamezen tečaj, ki ga uspešno zaključijo, bodo prejeli potrdilo o udeležbi na izobraževanju.

Učni izidi

Na koncu tega izobraževalnega programa bodo udeleženci sposobni samostojno:

1. Razumeti ključne koncepte in standarde AI:
Udeleženci bodo pridobili temeljna teoretična znanja o umetni inteligenci, vključno s terminologijo, koncepti in standardi, kot so ISO/IEC 42001:2023, ISO/IEC 22989:2022, ISO/IEC 23894:2023 in ISO/IEC 24368:2023.

2. Uporabiti AI standarde in smernice v praksi:
Udeleženci se bodo naučili, kako implementirati kontrolne cilje in mehanizme za upravljanje sistemov AI v skladu z Aneksom A standarda ISO/IEC 42001:2023.

3. Prepoznati in upravljati tveganja, povezana z AI:
Udeleženci bodo lahko prepoznali potencialna tveganja, povezana z implementacijo in uporabo tehnologij AI, ter razvili strategije za njihovo upravljanje z uporabo smernic iz standarda ISO/IEC 23894:2023.

4. Razviti in implementirati etične politike za AI sisteme:
Udeleženci bodo sposobni analizirati tveganja, povezana z zasebnostjo, pristranskostjo in preglednostjo sistemov AI, ter razviti politike, ki zagotavljajo etično in družbeno sprejemljivo uporabo tehnologij AI v skladu s standardom ISO/IEC 24368:2023.

5. Uporabiti teoretična znanja v realnih situacijah:
Skozi praktične vaje in študije primerov bodo udeleženci razvili sposobnost uporabe teoretičnih konceptov pri reševanju resničnih poslovnih problemov.

6. Zagotoviti skladnost AI sistemov z mednarodnimi standardi:
Udeleženci se bodo naučili, kako zagotoviti, da so njihovi sistemi AI skladni z mednarodnimi standardi in najboljšimi praksami, zagotavljajoč preglednost in etičnost v njihovi uporabi.

7. Učinkovito voditi AI projekte znotraj organizacij:
Udeleženci bodo pripravljeni prevzeti odgovornost za vodenje in upravljanje projektov AI, vključno z implementacijo in vzdrževanjem sistemov AI na učinkovit, etičen in pregleden način.

8. Aktivno sodelovati in prispevati k strokovnim diskusijam in delavnicam:
Udeleženci bodo razvili veščine kritičnega mišljenja in sposobnost aktivnega sodelovanja v diskusijah, s čimer bodo prispevali k razvoju znanja in najboljših praks na področju umetne inteligence.

Ti učni izidi zagotavljajo, da udeleženci ne pridobijo samo teoretična znanja, temveč tudi praktične veščine, potrebne za učinkovito vodenje in upravljanje sistemov AI znotraj svojih organizacij.

SEZNAM LITERATURE

  • ISO/IEC 42001:2023 - Umetna inteligenca – Sistem upravljanja umetne inteligence – Zahteve
  • ISO/IEC 22989:2022 - Umetna inteligenca – Pojmi in definicije
  • ISO/IEC 23894:2023 - Umetna inteligenca – Upravljanje tveganj, povezanih z AI
  • ISO/IEC 24368:2023 - Umetna inteligenca – Etični in družbeni vidiki
  • NIST AI Risk Management Framework – Nacionalni inštitut za standarde in tehnologijo ZDA
  • EU AI Act – Uredba Evropske unije o umetni inteligenci

Udeležbo priporočamo

Področje uporabe umetne inteligence (AI) je izjemno široko, obsegajoč skoraj vse sektorje sodobne družbe. Sistemi AI omogočajo avtomatizacijo procesov, izboljšanje učinkovitosti ter inovacije, ki izboljšujejo poslovanje in vsakdanje življenje. V nadaljevanju so navedene najpogostejše dejavnosti, kjer obstaja potreba po uporabi sistemov AI, kar pa ne izključuje možnosti uporabe v drugih dejavnostih. Na koncu je podan pregled delovnih mest, ki jim priporočamo udeležbo na tem programu.

Dejavnosti uporabe AI in potencialni kandidati.

Zdravstvo

  • Uporaba: diagnostika bolezni, personalizirana medicina, upravljanje medicinskih zapisov.
  • Razlog: izboljšanje natančnosti diagnoze, personalizirani tretmaji, učinkovito upravljanje podatkov.
  • Potencialni kandidati: medicinski direktorji, IT-menedžerji v zdravstvu, specialisti za medicinsko informatiko.

Finance

  • Uporaba: ocena kreditne sposobnosti, odkrivanje prevar, upravljanje naložb.
  • Razlog: natančna ocena tveganja, zaščita pred prevarami, optimizacija portfeljev.
  • Potencialni kandidati: finančni analitiki, menedžerji za tveganja, strokovnjaki za kibernetsko varnost.

Prodaja

  • Uporaba: personalizirana priporočila, optimizacija zalog, analiza potrošniškega vedenja.
  • Razlog: povečanje prodaje, zmanjšanje zalog, boljše razumevanje kupcev.
  • Potencialni kandidati: menedžerji prodaje, analitiki podatkov, marketinški strokovnjaki.

Proizvodnja

  • Uporaba: prediktivno vzdrževanje, optimizacija proizvodnih procesov, kontrola kakovosti.
  • Razlog: zmanjšanje zastojev, povečanje učinkovitosti, zagotavljanje kakovosti.
  • Potencialni kandidati: inženirji proizvodnje, menedžerji kakovosti, analitiki operacij.

Transport in logistika

  • Uporaba: optimizacija poti, prediktivno vzdrževanje vozil, upravljanje dobavne verige
  • Razlog: zmanjšanje stroškov, povečanje zanesljivosti, učinkovito upravljanje virov.
  • Potencialni kandidati: logistični menedžerji, analitiki dobavne verige, operativni menedžerji.

Energetika

  • Uporaba: napovedovanje povpraševanja, optimizacija energetskega omrežja, upravljanje obnovljivih virov.
  • Razlog: stabilizacija oskrbe, zmanjšanje stroškov, povečanje trajnosti.
  • Potencialni kandidati: inženirji energetike, menedžerji za trajnost, analitiki podatkov.

Telekomunikacije

  • Uporaba: optimizacija omrežja, prediktivno vzdrževanje, personalizacija uporabniške podpore.
  • Razlog: izboljšanje kakovosti storitev, zmanjšanje zastojev, boljša uporabniška izkušnja.
  • Potencialni kandidati: menedžerji omrežja, analitiki uporabniške podpore, inženirji telekomunikacij.

Javna uprava

  • Uporaba: avtomatizacija administrativnih procesov, analiza podatkov za sprejemanje odločitev, upravljanje varnosti.
  • Razlog: učinkovitejša administracija, sprejemanje informiranih odločitev, izboljšana varnost.
  • Potencialni kandidati: administrativni menedžerji, analitiki podatkov, varnostni strokovnjaki.

Izobraževanje

  • Uporaba: personalizacija učenja, analiza uspeha učencev, avtomatizacija administracije.
  • Razlog: povečanje uspeha učencev, učinkovitejša administracija, izboljšanje izobraževalnih metod.
  • Potencialni kandidati: učitelji, administratorji, analitiki podatkov v izobraževanju.

Marketing in oglaševanje

  • Uporaba: personalizacija vsebine, analiza trga, prediktivna analitika.
  • Razlog: povečanje angažiranosti, boljše razumevanje trga, optimizacija kampanj.
  • Potencialni kandidati: marketinški menedžerji, analitiki trga, strokovnjaki za digitalni marketing.

Avtoindustrija

  • Uporaba: avtonomna vozila, optimizacija proizvodnih procesov, prediktivno vzdrževanje.
  • Razlog: povečanje varnosti na cestah, zmanjšanje stroškov proizvodnje, povečanje zanesljivosti vozil.
  • Potencialni kandidati: inženirji avtomobilskih sistemov, menedžerji proizvodnje, strokovnjaki za vzdrževanje.

IT sektor

  • Uporaba: razvoj programske opreme AI, upravljanje podatkovnih centrov, varnost informacij.
  • Razlog: izboljšanje zmogljivosti sistemov, optimizacija operacij, zaščita pred kibernetskimi napadi.
  • Potencialni kandidati: programski inženirji, IT-menedžerji, varnostni analitiki.

Človeški viri (HR)

  • Uporaba: selekcija kandidatov, prediktivna analiza uspešnosti zaposlenih, optimizacija procesov zaposlovanja.
  • Razlog: povečanje učinkovitosti zaposlovanja, zmanjšanje pristranskosti pri izbiri kandidatov, boljše upravljanje človeških virov.
  • Potencialni kandidati: HR-menedžerji, strokovnjaki za zaposlovanje, analitiki človeških virov.

Udeleženci prve izvedbe v oktobru 2024 so pozorno prisluhnili predavanjem in aktivno sodelovali.

ISO 27001 potrdilo
Po uspešno zaključenem usposabljanju boste pridobili naziv Skrbnik za upravljanje umetne inteligence | AI Manager

Lokacija izvedbe: SIQ Ljubljana, Mašera-Spasićeva ulica 10, 1000 Ljubljana.

Dodatne informacije: Bojan Varga, telefon: (01) 4778 108, e-pošta: bojan.varga@siq.si 

Obveščanje o izobraževanjih

Bodite pravočasno obveščeni o aktualnih izobraževanjih in brezplačnih dogodkih.

Cenimo in nagrajujemo vašo zvestobo

Zato uvajamo Bonus zvestobe za nagrajevanje naših zvestih udeležencev.

Več o bonusu zvestobe