Artificiële intelligentie belooft enorme meerwaarde, maar zonder sterke governancefundamenten lopen AI-initiatieven het risico bevooroordeeld, ondoorzichtig of niet-conform te zijn. Organisaties worden in toenemende mate — door toezichthouders, klanten en de samenleving — verwacht te zorgen dat AI-systemen ethisch, uitlegbaar en betrouwbaar zijn. Toch blijven de meeste governance-inspanningen gefragmenteerd: AI Governance wordt vaak losgekoppeld van de principes van Responsible AI, terwijl Data Governance in een silo opereert.
Dit seminar verbindt de punten. Deelnemers krijgen een volledig inzicht in hoe Data Governance de basis vormt voor Responsible AI, en hoe AI Governance-kaders ethiek en compliance in de praktijk brengen. Door strategie, praktijkcases en hands-on kaders te combineren, biedt de cursus deelnemers de middelen om governance-aanpakken te ontwerpen en te implementeren die AI niet alleen innovatief maken, maar ook betrouwbaar en verantwoord.
Leerdoelen
Aan het einde van deze seminar zijn deelnemers in staat om:
- De principes van AI Governance te begrijpen en het belang van Responsible AI te duiden
- De rol van Data Governance te verkennen in het ondersteunen van ethische en conforme AI-praktijken
- Te leren hoe AI Governance-kaders ontwikkeld en geïmplementeerd kunnen worden in lijn met organisatiedoelstellingen
- Best practices te ontdekken voor het waarborgen van transparantie, verantwoordelijkheid en eerlijkheid in AI-systemen
- Praktijkcases te onderzoeken die succesvolle integratie van AI- en datagovernance illustreren
- Praktische tools en technieken te verkrijgen om een cultuur van verantwoord AI- en datamanagement te bevorderen
- Veelvoorkomende uitdagingen en strategieën te identificeren om deze te overwinnen in de governance van AI en data.
Voor wie?
- Data & AI Leaders: Chief Data Officers, AI-programmaleiders en executives die verantwoordelijk zijn voor datagedreven strategie
- Governance & Compliance Professionals: Data Governance-managers, risicomanagers en compliance-teams die AI-verantwoordelijkheid willen borgen
- Technology Leaders: Architecten, product owners en IT-leiders die AI/ML-oplossingen ontwikkelen of beheren
- Business Leaders & Policy Makers: Bestuurders en besluitvormers die moeten garanderen dat AI aansluit bij organisatiedoelen en ethische standaarden
- Onderzoekers & Onderwijzers: Professionals in hoger onderwijs en onderzoeksinstellingen die AI inzetten in gevoelige, kritieke contexten.
Gedetailleerd cursusoverzicht
Deel 1 — Fundamenten & Risico’s
- Sessie 1: AI Primer – De groei van AI, kansen en opkomende risico’s.
- Sessie 2: AI Pitfalls – Inzicht in algoritmische bias, data¬kwaliteit¬uitdagingen en onbedoelde consequenties.
- Sessie 3: The Need for Governance – Waarom AI Governance essentieel is, en hoe het samenkomt met Responsible AI en Data Governance.
Deel 2 — Frameworks & Praktijken
- Sessie 4: AI Governance in Practice – Beleidslijnen, standaarden en risicomanagementkaders.
- Sessie 5: Responsible AI – Ethische principes (eerlijkheid, transparantie, verantwoordelijkheid, inclusiviteit) in systemen en processen verankeren.
- Sessie 6: Data Governance for AI – Data-ethiek, datakwaliteit, lineage en security als basis voor betrouwbare AI.
Deel 3 — Connecting the Dots & Implementatie
- Sessie 7: Practical Integration Framework – Een blauwdruk voor het combineren van AI Governance, Responsible AI en Data Governance.
- Sessie 8: From Frameworks to Business Strategy – Governance opschalen naar enterpriseprogramma’s, waarde communiceren en duurzame praktijken inbedden.