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.

Key regulatory frameworks

Understanding regulatory reach

Core elements of high-risk AI regulation

High-risk AI in healthcare

Governance requirements by risk

Credit scoring: compliance order

Self-regulation versus government oversight

In-game governance

Voluntary standards: match the framework

Proactive versus reactive

Governance by sector

Applying governance requirements to systems

Hiring risk

Legal actions required

Risk classification

AI compliance in practice

Governance documentation and traceability

Model cards

Governance artifacts

From training to traceability

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.

Een AI-governancestrategie ontwerpen

Fundamentele stappen

Opties

Bedrijfsdoelen

Compliance-doelen

Bepaal governance-doelstellingen

Organisatorische gereedheid beoordelen

Governanceworkflows operationaliseren

Governance in MLOps-workflows

Lichtgewicht governance

Zware governance

Lichtgewicht versus zwaar

Checklistitems

Governance op schaal

Governance opschalen over teams heen

Options

Automation

Documentation

Mogelijkheden van governanceplatforms

Waarom automatisering belangrijk is voor schaal

Monitoren en continu verbeteren

Problemen na uitrol

Model-/ontwikkelreview

Beleid verfijnen

Governance-acties monitoren

Voorbeelden van governance-KPI’s

Collibra in de praktijk

Implementing Governance in Organizations

Wil je ervoor zorgen dat je AI-systemen ethisch, schaalbaar en compliant zijn? In deze cursus krijg je de tools om dat voor elkaar te krijgen. Je leert teams op één lijn te brengen, governance in MLOps-workflows te verankeren en frameworks zoals de EU AI Act toe te passen. Met deskundige begeleiding van Collibra ontwikkel je de vaardigheden om governance organisatiebreed op te schalen en het succes te monitoren via automatisering, KPI’s en continue feedback.

Deze cursus over AI-governance laat je zien hoe je verantwoorde, schaalbare governancesystemen voor AI kunt opzetten. Met tips van experts van Collibra leer je hoe je ethiek, compliance en bedrijfsdoelen kunt combineren in echte AI-programma's.<br><br>
<h2>Begin met het waarom en wie</h2>
Je begint met het bepalen van de reikwijdte van AI-governance en het op één lijn brengen van de belangrijkste belanghebbenden, van juridische en risicobeheer tot datawetenschap en bedrijfsvoering. Vervolgens leer je met behulp van tools zoals gereedheidsbeoordelingen en volwassenheidsmodellen hoe je governance-doelstellingen kunt stellen die zowel de nalevingsbehoeften als de organisatiestrategie ondersteunen.<br><br>
<h2>Zorg dat governance elke dag werkt</h2>
Ontdek hoe je governance in je dagelijkse werk kunt inbouwen met checklists, goedkeuringspoorten en automatische documentatie. Leer hoe je governance kunt integreren in MLOps-pijplijnen en pas je aanpak aan met lichte of zware modellen, afhankelijk van het risico en de schaal.<br><br>
<h2>Slimmer opschalen Verantwoordelijkheid nemen</h2>
Ontdek hoe je governance kunt uitbreiden naar verschillende teams en regio's met behulp van federatieve modellen en governanceplatforms zoals die van Collibra. Je leert ook hoe je governance-KPI's kunt bijhouden, traceerbaarheid kunt behouden en continue verbetering kunt stimuleren door middel van monitoring en feedbackloops.


Leer AI-governance met Collibra-experts. Ontwerp en schaal verantwoorde AI met echte frameworks.

Artificial Intelligence Governance

Leer AI-governance met Collibra. Bouw, integreer en schaal verantwoorde AI met behulp van tools, frameworks en MLOps-workflows.

Verantwoordelijke AI-fundamenten

Workflowautomatisering voor modelgoedkeuringen en policycontroles

Realtime nalevingsdashboards voor risicobewaking

Gecentraliseerde repository voor model- en datadocumentatie

Logboeken voor risicoscores van AI-systemen

Mogelijkheden van governanceplatforms

Artificial Intelligence Governance

Praktische interactieve oefening