Управление ИИ в критических отраслях: что нужно учитывать уже сейчас
В критических отраслях управление ИИ-системами устроено иначе, чем в маркетинге, торговле или туризме.
Здесь необходимы прозрачность решений моделей, контроль их поведения в эксплуатации, соответствие требованиям регуляторов и учёт повышенных рисков. Во многих сценариях человек остается последней инстанцией принятия решений.
Цена ошибки тоже другая: сбои в работе ИИ в энергетике, транспорте, медицине или промышленности могут приводить не только к финансовым потерям, но и к технологическим инцидентам и регуляторным последствиям.
Уже завтра на вебинаре
«Управление ИИ-системами (AI Governance) в критических отраслях: как управлять рисками, соответствовать требованиям регуляторов и эффективно внедрять ИИ»
разберём:
— чем управление ИИ-системами отличается от управления данными и MLSecOps
— как формируется классификация ИИ-систем по уровням риска
— как провести базовый аудит управления ИИ-системами в компании
— какие роли используются в модели управления ИИ
— как оценивать экономический эффект защитных мер
Участники вебинара получат:
✔️ разбор практических кейсов управления ИИ-системами из опыта эксперта
✔️ ответы на вопросы участников (включая вопросы по MLSecOps и смежным задачам работы с ИИ)
✔️ документ с ответами на вопросы по управлению ИИ-системами по итогам вебинара
23 апреля
11:00–12:30 мск
участие бесплатное
Регистрация по ССЫЛКЕ
#ИБ #ИИ #AI #MLSecOps
