Explore what AI governance is, how it differs from ethics and risk management, and why it’s essential for responsible AI. Learn the key components of governance systems, roles and responsibilities across teams, and how to embed accountability and oversight throughout the AI lifecycle.

What is AI Governance?

Defining AI governance in practice

Distinguishing governance from ethics

Responding to external AI pressures

Who walks the talk?

Components of AI governance systems

Embedding governance across the AI lifecycle

Coordinating roles and responsibilities

Match the parts to their purpose

Governance in motion

Governance roles and responsibilities

Sharing responsibility for AI governance

Roles in AI governance

Collaborating through governance committees

Foundations of AI Governance

Dive into global AI regulations, including the EU AI Act and U.S. Executive Order, and learn how to identify and manage high-risk systems. Explore key governance actions like conformity assessments, model documentation, and impact assessments, and understand how self-regulation and traceability build compliance, trust, and long-term accountability.

Kerangka regulasi utama

Memahami cakupan regulasi

Elemen inti regulasi AI berisiko tinggi

AI berisiko tinggi dalam layanan kesehatan

Opsi

Risiko Tinggi

Risiko Rendah

Persyaratan tata kelola berdasarkan risiko

Langkah Kepatuhan untuk AI Berisiko Tinggi

Skor kredit: urutan kepatuhan

Swakelola versus pengawasan pemerintah

Tata kelola dalam gim

Berbasis Risiko

Berbasis Nilai

Berfokus pada Etika

Standar sukarela: cocokkan kerangka kerjanya

Proaktif versus reaktif

Tata kelola menurut sektor

Menerapkan persyaratan tata kelola pada sistem

Risiko perekrutan

Tindakan legal yang diperlukan

Klasifikasi risiko

Tindakan Kepatuhan untuk AI Berisiko Tinggi

Kepatuhan AI dalam praktik

Dokumentasi tata kelola dan keterlacakan

Kartu model

Artefak tata kelola

Tahapan Keterlacakan Tata Kelola

Dari pelatihan hingga keterlacakan

Regulations and Frameworks in Practice

Learn how to design, embed, and scale AI governance in real-world settings. This chapter covers stakeholder alignment, workflow integration via MLOps, lightweight vs. heavyweight governance models, automation for scalability, and KPI-based monitoring strategies to drive continuous improvement and accountability across your AI systems.

Designing an AI governance strategy

Foundational steps

Define governance objectives

Assessing organizational readiness

Operationalizing governance workflows

Governance in MLOps workflows

Lightweight versus heavyweight

Checklist items

Governance at scale

Scaling governance across teams

Governance platform capabilities

Why automation matters for scale

Monitoring and continuous improvement

Post-deployment issues

Monitoring governance actions

Governance KPI examples

Collibra in action

Implementing Governance in Organizations

Ingin memastikan sistem AI Anda etis, skalabel, dan patuh? Kursus ini memberi Anda alat untuk mewujudkannya. Anda akan mempelajari cara menyelaraskan tim, membangun tata kelola ke dalam alur kerja MLOps, dan menerapkan kerangka seperti EU AI Act. Dengan bimbingan ahli dari Collibra, Anda akan memperoleh keterampilan untuk menskalakan tata kelola di seluruh organisasi dan memantau keberhasilannya melalui otomatisasi, KPI, dan umpan balik berkelanjutan.

Kursus ini tentang Tata Kelola Kecerdasan Buatan (AI) memberikan panduan untuk membangun sistem tata kelola yang bertanggung jawab dan dapat diskalakan untuk Kecerdasan Buatan (AI). Dengan wawasan dari para ahli di Collibra, Anda akan belajar cara menyelaraskan etika, kepatuhan, dan tujuan bisnis dalam program AI di dunia nyata.<br><br>
<h2>Mulailah dengan Mengapa dan Siapa</h2>
Anda akan memulai dengan mendefinisikan ruang lingkup tata kelola kecerdasan buatan (AI) dan menyelaraskan pemangku kepentingan utama, mulai dari aspek hukum dan risiko hingga ilmu data dan bisnis. Kemudian, dengan menggunakan alat seperti penilaian kesiapan dan model kematangan, Anda akan belajar cara menetapkan tujuan tata kelola yang mendukung baik kebutuhan kepatuhan maupun strategi organisasi.<br><br>
<h2>Jadikan Tata Kelola Berfungsi Setiap Hari</h2>
Pelajari cara mengintegrasikan tata kelola ke dalam alur kerja harian Anda melalui daftar periksa, tahap persetujuan, dan dokumentasi otomatis. Pelajari cara mengintegrasikan tata kelola ke dalam pipeline MLOps dan sesuaikan pendekatan Anda menggunakan model ringan atau berat tergantung pada risiko dan skala.<br><br>
<h2>Tingkatkan dengan Lebih Cerdas, Tetap Bertanggung Jawab</h2>
Jelajahi cara menerapkan tata kelola secara luas di seluruh tim dan wilayah menggunakan model federasi dan platform tata kelola seperti Collibra. Anda juga akan belajar untuk memantau KPI tata kelola, menjaga jejak audit, dan mendorong perbaikan berkelanjutan melalui pemantauan dan siklus umpan balik.


Pelajari tata kelola AI dengan ahli Collibra. Rancang dan skalakan AI yang bertanggung jawab.

Tata Kelola Artificial Intelligence

Pelajari tata kelola AI bersama Collibra. Bangun, terapkan, dan skalakan AI yang bertanggung jawab menggunakan alat, kerangka kerja, dan alur kerja MLOps.

Landasan Kecerdasan Buatan yang Bertanggung Jawab

Klasifikasikan sistem sebagai berisiko tinggi

Lakukan penilaian kesesuaian (conformity assessment)

Skor kredit: urutan kepatuhan

Tata Kelola Artificial Intelligence

Latihan interaktif praktis