Jelajahi apa itu tata kelola AI, bagaimana bedanya dengan etika dan manajemen risiko, serta mengapa hal ini penting untuk AI yang bertanggung jawab. Pelajari komponen utama sistem tata kelola, peran dan tanggung jawab lintas tim, serta cara menanamkan akuntabilitas dan pengawasan di seluruh siklus hidup AI.

Apa itu Tata Kelola AI?

Mendefinisikan tata kelola AI dalam praktik

Membedakan tata kelola dari etika

Merespons tekanan AI eksternal

Siapa yang benar-benar menepati janji?

Komponen sistem tata kelola AI

Menyematkan tata kelola di seluruh siklus hidup AI

Koordinasi peran dan tanggung jawab

Cocokkan bagian dengan tujuannya

Tata kelola yang berjalan

Peran dan tanggung jawab tata kelola

Berbagi tanggung jawab untuk tata kelola AI

Peran dalam tata kelola AI

Berkolaborasi melalui komite tata kelola

Dasar-Dasar Tata Kelola AI

Telusuri regulasi AI global, termasuk EU AI Act dan U.S. Executive Order, serta pelajari cara mengidentifikasi dan mengelola sistem berisiko tinggi. Jelajahi tindakan tata kelola utama seperti conformity assessment, dokumentasi model, dan impact assessment, serta pahami bagaimana pengaturan mandiri dan keterlacakan membangun kepatuhan, kepercayaan, dan akuntabilitas jangka panjang.

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

Peraturan dan Kerangka dalam Praktik

Pelajari cara merancang, menanamkan, dan menskalakan tata kelola AI dalam konteks nyata. Bab ini membahas penyelarasan pemangku kepentingan, integrasi alur kerja melalui MLOps, model tata kelola ringan vs. berat, otomatisasi untuk skalabilitas, serta strategi pemantauan berbasis KPI guna mendorong perbaikan berkelanjutan dan akuntabilitas di seluruh sistem AI Anda.

Merancang strategi tata kelola AI

Langkah-langkah dasar

Tentukan objektif tata kelola

Menilai kesiapan organisasi

Mengoperasionalisasi alur kerja tata kelola

Tata kelola dalam alur kerja MLOps

Ringan versus berat

Butir daftar periksa

Tata kelola dalam skala besar

Menskalakan tata kelola di seluruh tim

Kapabilitas platform tata kelola

Mengapa otomatisasi penting untuk skala

Pemantauan dan perbaikan berkelanjutan

Masalah pascadeploy

Memantau tindakan tata kelola

Contoh KPI tata kelola

Collibra dalam praktik

Menerapkan Tata Kelola di Organisasi

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 langsung