AI Governance, Compliance, and Security for Enterprise Leaders Träningskurs

AI i företaget: Strategiska och juridiska perspektiv

• Adoption av AI i kärnverksamhetsfunktioner: möjligheter och risker
• Ledningens ansvar i AI-styrelse
• Högrisk AI-system och organisatorisk exponering

Klassificering av AI-risker och den globala regelverkets landskap

• EU:s AI-förordning: risknivåer, krav, böter
• U.S. President Order on AI och nya federala/statsliga regler
• AI-relaterad efterlevnad inom GDPR, HIPAA och andra ramverk
• Översikt över ISO/IEC 42001, NIST AI RMF, OECD AI Principles

Säkerhet och övervakning av AI-system

• AI-säkerhetsposition: hot, sårbarheter och skyddsåtgärder
• Incidenthantering och intrångsmeddelande i AI-drivna arbetsflöden
• Auditing och spårbarhet av modellinmatningar, beslut och utdata

Ansvarig AI-inköp och leverantörsrisks

• Diligens vid förvärv av AI-vertyg (inklusive LLMs och APIs)
• Nyckelelement i kontrakt: datägande, modellförklarbarhet, SLAs
• Bedömning av leverantörers påståenden: biasminimering, integritetsgarantier, säkerhet

Interna Gostyrelseramverk och organisatoriska kontroller

• Skapande av AI-användningspolicyer över avdelningar
• Etikkommittéer, riskgranskningsskydd och tvärfunktionell övervakning
• Utbildning, dokumentation och integrering av efterlevnad

Use Case Utvärdering och riskscenarier

• Bedömning av högpåverkande användningsfall (t.ex. HR-screening, finansiell poängsättning, kundservicebotar)
• Verkyg och mallar för AI-riskbedömningar
• Scenarier: missanpassning, drift, hallucination, diskriminering

Uppkommande trender och framtida överväganden

• Förutsägelse av regleringsutveckling och global konvergens
• GenAI-specifika risker och styrningsutökningar
• Ansvarig skala av AI-operationer i företaget

Sammanfattning och nästa steg