AI Governance, Risk & Compliance

Get the core ideas and set up right.

1. Next up

   AI acceptable use policy: creation and governance

   ეს გაკვეთილი გეხმარებათ გაიგოთ, თუ რა არის AI Acceptable Use Policy (AUP) და რატომ არის ის კრიტიკულად მნიშვნელოვანი კომპანიებში AI-ის უსაფრთხო და ეთიკური გამოყენებისთვის. თქვენ შეისწავლით AUP-ის შექმნის პრაქტიკულ ნაბიჯებს, გაეცნობით რეალურ მაგალითებს და გააქარწყლებთ გავრცელებულ მცდარ წარმოდგენებს.

   6 minFreeStart
2. Shadow AI management with Microsoft Purview: building an inventory

   ეს გაკვეთილი განიხილავს Shadow AI-ის კონცეფციას და მის მართვას ორგანიზაციაში. თქვენ შეისწავლით, თუ როგორ შექმნათ AI ინვენტარის ცხრილი, რომელიც უზრუნველყოფს AI-ის უსაფრთხო და კონტროლირებად გამოყენებას, რათა თავიდან აიცილოთ მონაცემთა გაჟონვა და რისკები.

   6 min
3. Building an AI risk register for business processes

   ეს გაკვეთილი განიხილავს AI რისკების რეესტრის კონცეფციას, მის მნიშვნელობას ბიზნეს პროცესებში და პრაქტიკულ ნაბიჯებს მის შესაქმნელად. თქვენ შეისწავლით, თუ როგორ აქცევს რისკების რეესტრი AI-ის სპონტანურ გამოყენებას კონტროლირებად და გამჭვირვალე პროცესად, თავიდან აიცილებს გავრცელებულ მცდარ წარმოდგენებს და უზრუნველყოფს უსაფრთხო ინოვაციას.

   3 min
4. AI vendor assessment: creating a vendor questionnaire

   ეს გაკვეთილი განიხილავს AI მომწოდებლების შეფასების მნიშვნელობას და გასწავლით, როგორ შექმნათ Vendor Questionnaire, რათა უზრუნველყოთ AI-ის უსაფრთხო და კონტროლირებადი გამოყენება თქვენს ორგანიზაციაში. ჩვენ შევისწავლით პრაქტიკულ ნაბიჯებს, მაგალითებსა და გავრცელებულ შეცდომებს.

   3 min
5. EU AI Act: building a risk classification matrix

   ეს გაკვეთილი განიხილავს EU AI Act compliance-ის მნიშვნელობას და იმას, თუ როგორ აქცევს კლასიფიკაციის მატრიცა AI governance-ის პრინციპებს ყოველდღიურ, ოპერაციულ წესებად. სტუდენტები ისწავლიან, როგორ შექმნან ეს მატრიცა კონკრეტული AI გამოყენებისთვის, რათა უზრუნველყონ უსაფრთხო და კონტროლირებადი AI ინტეგრაცია კომპანიაში.

   6 min
6. GDPR and AI data flow mapping

   ეს გაკვეთილი განიხილავს, თუ როგორ უზრუნველვყოთ AI-ის უსაფრთხო და კონტროლირებადი გამოყენება კომპანიაში GDPR-ის პრინციპების დაცვით. ჩვენ შევისწავლით მონაცემთა ნაკადის რუკის შექმნას, როგორც პრაქტიკულ ინსტრუმენტს AI governance-ის ყოველდღიურ წესად გადაქცევისთვის.

   6 min
7. Completing a DPIA template for an AI system

   ეს გაკვეთილი განიხილავს DPIA-ის (Data Protection Impact Assessment) მნიშვნელობას AI სისტემებისთვის, გასწავლით როგორ შექმნათ და მოარგოთ DPIA შაბლონი თქვენი კომპანიის საჭიროებებს და გაგაცნობთ პრაქტიკულ გამოყენებასა და გავრცელებულ შეცდომებს. მიზანია, AI-ის გამოყენება იყოს სტრუქტურირებული, უსაფრთხო და რეგულაციებთან შესაბამისი.

   3 min

Apply what you learn on real tasks.

1. Data residency decision record in AI governance

   ეს გაკვეთილი განიხილავს Data Residency გადაწყვეტილების ჩანაწერის მნიშვნელობას AI-ის მართვაში. თქვენ შეისწავლით, თუ როგორ გარდაქმნათ სპონტანური AI გამოყენება სტრუქტურულ, კონტროლირებად პროცესად, რომელიც ითვალისწინებს მონაცემთა უსაფრთხოებას, რისკების მართვას და აუდიტის მტკიცებულებებს.

   6 min
2. Prompt injection testing checklist for AI security

   ეს გაკვეთილი განიხილავს სპონტანური AI გამოყენების გამოწვევებს კომპანიებში და წარმოგიდგენთ უსაფრთხოების ჩეკლისტს, როგორც პრაქტიკულ ინსტრუმენტს AI governance-ის უზრუნველსაყოფად. თქვენ ისწავლით, როგორ შექმნათ, მოარგოთ და გამოიყენოთ ასეთი ჩეკლისტი, რათა თავიდან აიცილოთ მონაცემთა გაჟონვა და უზრუნველყოთ AI-ის უსაფრთხო და კონტროლირებადი გამოყენება.

   6 min
3. Human-in-the-Loop control design in AI governance

   ეს გაკვეთილი განიხილავს Human-in-the-Loop (HITL) კონტროლის კონცეფციას და მის მნიშვნელობას AI-ის მართვაში. თქვენ შეისწავლით, თუ როგორ გარდაქმნათ AI პოლიტიკები პრაქტიკულ, ყოველდღიურ წესებად 'კონტროლის დიზაინის' შექმნით, რათა უზრუნველყოთ AI-ის უსაფრთხო და პასუხისმგებლიანი გამოყენება ორგანიზაციაში.

   6 min
4. Defining AI audit trail requirements

   ეს გაკვეთილი განიხილავს AI Audit Trail მოთხოვნების მნიშვნელობას კომპანიაში AI-ის გამჭვირვალე და კონტროლირებადი გამოყენებისთვის. თქვენ შეისწავლით, თუ როგორ უნდა გარდაქმნათ AI Governance პოლიტიკა პრაქტიკულ, ყოველდღიურ წესებად, რათა თავიდან აიცილოთ სპონტანური და უკონტროლო AI გამოყენება.

   6 min
5. Model risk assessment: building a scoring system

   ეს გაკვეთილი განიხილავს Model Risk Assessment (MRA) კონცეფციას, როგორც AI-ის მართვის კრიტიკულ ინსტრუმენტს. თქვენ შეისწავლით, თუ როგორ გარდაქმნათ სპონტანური AI გამოყენება კომპანიაში სტრუქტურირებულ, კონტროლირებად პროცესად ქულების მოდელის მეშვეობით, რომელიც უზრუნველყოფს უსაფრთხოებას, შესაბამისობას და ეფექტურობას.

   3 min
6. AI ethics committee: drafting an operational charter

   ეს გაკვეთილი განიხილავს AI ეთიკის კომიტეტის საოპერაციო წესდების კონცეფციასა და მნიშვნელობას. ის გიჩვენებთ, როგორ გადააქციოთ AI-ის სპონტანური გამოყენება სტრუქტურირებულ, კონტროლირებად პროცესად, რომელიც უზრუნველყოფს უსაფრთხოებასა და გამჭვირვალობას.

   6 min
7. Copilot Studio governance policy setup

   ეს გაკვეთილი განიხილავს Copilot Studio governance-ის კონცეფციას, როგორც კომპანიაში AI-ის გამოყენების სტრუქტურირების საშუალებას. თქვენ შეისწავლით, თუ როგორ გადააქციოთ ზოგადი პოლიტიკა ყოველდღიურ წესად, პრაქტიკული მაგალითებისა და ნაბიჯ-ნაბიჯ ინსტრუქციების მეშვეობით.

   6 min

Build something that is truly yours.

1. Building an enterprise AI access matrix

   ეს გაკვეთილი განიხილავს Enterprise AI Access Matrix-ის კონცეფციას, როგორც ინსტრუმენტს კომპანიაში AI-ის სპონტანური გამოყენების სტრუქტურირებისთვის. ის გასწავლით, როგორ შექმნათ წვდომების მატრიცა, რომელიც განსაზღვრავს დაშვებულ გამოყენებას, აკრძალულ მონაცემებს, დამტკიცების პროცესებს და პასუხისმგებელ როლებს, რითაც უზრუნველყოფს გამჭვირვალე და კონტროლირებად AI Governance-ს.

   6 min
2. Creating an AI incident response playbook

   ეს გაკვეთილი განიხილავს AI ინციდენტებზე რეაგირების Playbook-ის შექმნისა და გამოყენების მნიშვნელობას. ის დაგეხმარებათ გადახვიდეთ სპონტანური AI გამოყენებიდან სტრუქტურირებულ, კონტროლირებად პროცესებზე, რაც უზრუნველყოფს კომპანიის მონაცემთა უსაფრთხოებასა და შესაბამისობას.

   6 min
3. Planning an AI awareness and training program

   ეს გაკვეთილი განიხილავს AI ცნობიერების მნიშვნელობას ორგანიზაციაში და როგორ გარდავქმნათ AI Governance პოლიტიკები პრაქტიკულ, ყოველდღიურ წესებად სწავლების პროგრამის მეშვეობით. თქვენ შეისწავლით ეფექტური AI სწავლების გეგმის შემუშავებას, მის კომპონენტებს და გავრცელებულ მცდარ წარმოდგენებს.

   6 min
4. AI governance reporting: building a board dashboard

   ეს გაკვეთილი განიხილავს AI governance reporting-ის მნიშვნელობას და გასწავლით, როგორ შექმნათ Board Reporting Dashboard. თქვენ გაიგებთ, თუ როგორ აქციოთ AI-ის გამოყენება სპონტანური აქტივობიდან სტრუქტურირებულ, კონტროლირებად პროცესად, რომელიც უზრუნველყოფს უსაფრთხოებას და გამჭვირვალობას.

   6 min
5. GRC roadmap: 90-day planning for AI compliance

   ეს გაკვეთილი განიხილავს, თუ როგორ შევქმნათ 90-დღიანი GRC (Governance, Risk, Compliance) Roadmap ხელოვნური ინტელექტის (AI) გამოყენებისთვის კომპანიაში. ჩვენ შევისწავლით, თუ როგორ გარდავქმნათ სპონტანური AI გამოყენება კონტროლირებად და გამჭვირვალე პროცესად, მკაფიო წესების, პასუხისმგებელი როლებისა და აუდიტის მტკიცებულებების დანერგვით.

   6 min
6. Assembling a capstone governance pack

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით, როგორ ააწყოთ Capstone Governance Pack — პრაქტიკული ინსტრუმენტი, რომელიც AI-ის გამოყენებას კომპანიაში სპონტანურიდან სტრუქტურირებულ პროცესად აქცევს. გაეცნობით მის კომპონენტებს, შექმნის ნაბიჯებს და რეალურ გამოყენებას, რათა უზრუნველყოთ უსაფრთხო და ეფექტური AI Governance.

   3 min