ITIL^® 5 AI Governance tanfolyam és vizsgacsomag

Tanfolyami leírás

A résztvevők megismerik az ITIL legújabb AI Governance modelljét, az AI-képességek és kockázatok kezelésének módszereit, valamint azokat a gyakorlati irányelveket és kontrollokat, amelyek lehetővé teszik a mesterséges intelligencia üzleti környezetben történő felelős alkalmazását és skálázását.

A képzés felkészít az ITIL® AI Governance minősítő vizsgára, amelynek sikeres teljesítésével a résztvevők nemzetközileg elismert PeopleCert tanúsítványt szerezhetnek.

Vizsgainformációk

Az ITIL® AI Governance tanfolyam és vizsga csomag megrendelése esetén az ITIL® AI Governance tanfolyam mellé vizsga vouchert biztosítunk. A csomag tartalmaz egy angol nyelvű, hivatalos Peoplecert tananyagot (OTM) és egy vizsgafelkészítést támogató angol nyelvű ebookot. Jelenleg a Számalk Zrt-nél kizárólag online, felügyelt, számítógépes vizsgák elérésére van lehetőség (proctoredon-line). A PeopleCert rendszerében a vizsgázó saját maga foglalhat időpontot a megvásárlástól számított 12 hónapon belül . A vizsga bárhonnan, akár munkahelyről akár otthonról, egy webkamerás PC segítségével bonyolítható le. A vizsga tisztaságát egy vizsgafelügyelő (proktor) ellenőrzi webkamerán keresztül.

Ismétlés opció (Take2): felár ellenében ugyanaz a vizsgázó, ugyanabból a vizsgából ismételten vizsgázhat sikertelen első vizsga esetén.
Az ismétlés opció csak előre, az első vizsga megrendelése esetén érvényesíthető. Bővebb információ: https://www.peoplecert.org/Take2

A Take2 opció díja: a tanfolyam és a vizsga csomag árán felül + 19.500. Ft+Áfa. Kérjük megrendeléskor jelezze, hogy élni kíván ezzel az opcióval.

A tanfolyam célja

A képzés célja, hogy a résztvevők:

• megértsék az AI Governance alapelveit és jelentőségét;
• képesek legyenek az AI használatával kapcsolatos kockázatok és lehetőségek felismerésére;
• megismerjék az ITIL AI Governance Framework elemeit és alkalmazását;
• kialakítsák a megfelelő AI-felügyeleti, döntési és kontrollmechanizmusokat;
• megértsék az AI-val kapcsolatos etikai, jogi, adatvédelmi és megfelelőségi követelményeket;
• képesek legyenek AI-kezdeményezések governance szempontú értékelésére és fejlesztésére;
• támogassák szervezetük AI-érettségének és AI-irányítási gyakorlatának fejlődését.

Szükséges előképzettség

A képzésen való részvételhez nincs kötelező előfeltétel, azonban ajánlott:

• alapvető IT-szolgáltatásmenedzsment ismeret;
• általános üzleti folyamat- és kockázatkezelési ismeret;
• az AI és generatív AI megoldások alapvető ismerete;
• előnyt jelent az ITIL Foundation minősítés vagy az ITIL szemlélet ismerete.

Kinek ajánlott:

A tanfolyam ajánlott mindazon szakemberek számára, akik szerepet vállalnak AI-megoldások bevezetésében, működtetésében, ellenőrzésében vagy stratégiai irányításában, különösen:

• IT vezetők és CIO-k
• IT szolgáltatásmenedzserek
• ITIL szakemberek
• Digitális transzformációs vezetők
• AI és adatelemzési szakértők
• Governance, Risk&Compliance (GRC) szakemberek
• Információbiztonsági vezetők és szakértők
• Adatvédelmi tisztviselők (DPO)
• Audit és kontroll szakemberek
• Projekt- és programmenedzserek
• Termék- és szolgáltatásmenedzserek
• Enterprise és SolutionArchitectek
• DevOps és fejlesztési vezetők
• HR, pénzügyi, marketing és üzleti területek vezetői, akik AI-megoldásokat alkalmaznak vagy felügyelnek.

Tanfolyami tematika

1. Az ITIL és a governance alapjai

• Értékteremtés és érték-együttteremtés az ITIL szemléletében
• Az ITIL Alapelvek (GuidingPrinciples)
• ITIL Value System
• ITIL FourDimensions modell
• ITIL MaturityModel és AI MaturityModel
• Folyamatos fejlesztés (ContinualImprovement)
• ITIL TransformationModel

2. Governance alapok

• CorporateGovernance, IT Governance és AI Governance kapcsolata
• Governance és menedzsment közötti különbségek
• Felelősségek, döntési jogkörök és elszámoltathatóság
• Kontrollok, megfelelőség és kockázatkezelés
• AI Governance szerepe a szervezeti működésben
• Governance minták és szervezeti működési modellek

3. AI alapok és AI képességek

• A mesterséges intelligencia fő típusai
• Narrow AI
• Generative AI
• Agentic AI
• AI megoldások jellemzői
• tanulás
• autonómia
• átláthatóság
• magyarázhatóság
• AI alkalmazási területek az üzleti és IT folyamatokban
• AI a szolgáltatás- és termékéletciklus támogatásában

4. Az ITIL AI CapabilityModel (6C modell)

• A 6C modell áttekintése
• AI-képességek és üzleti felhasználási esetek
• AI viselkedési modellek
• AI képességekhez kapcsolódó kockázatok
• Kockázati profilok meghatározása
• Döntési hatáskörök és emberi felügyeleti pontok kialakítása

5. AI kockázatok és etikai kérdések

• AI specifikus kockázatok:
• torzítás (Bias)
• hallucináció
• adatvesztés és adatkezelési problémák
• modell-eltolódás (ModelDrift)
• túlzott autonómia
• megfelelőségi kockázatok
• AI etikai alapelvek:
• Fairness
• Transparency
• Accountability
• Beneficence
• Human Agency
• AI kockázatcsökkentési intézkedések
• Emberi felügyelet és beavatkozás

6. AI Governance Framework

• Az AI Governance négy nézőpontja:
• Döntési jogosultság és kockázatkezelés
• Etikai alapelvek
• Adatgovernance
• Szabályozói megfelelőség
• AI Governance életciklus
• AI Governance és digitális etika
• Jó AI Governance jellemzői
• Adaptív és fenntartható governance

7. Az ITIL AI GovernanceModel alkalmazása

Assess (Értékelés)

• AI Governance érettségének felmérése
• Governance minták vizsgálata
• AI readinessassessment
• Stress testing és governance töréspontok elemzése

Design (Tervezés)

• Governance követelmények meghatározása
• AI usecase-ek értékelése
• Kockázati és kontrollkövetelmények kialakítása
• Emberi felügyelet tervezése

Implement (Megvalósítás)

• Governance struktúrák kialakítása
• Szabályzatok és eljárások fejlesztése
• AI kontrollmechanizmusok bevezetése
• Shadow AI kezelése és kontrollja

Maintain (Fenntartás és fejlesztés)

• Monitoring és audit
• Teljesítménymérés
• Megfelelőség igazolása
• Folyamatos fejlesztési mechanizmusok

8. AI Governance érettség és folyamatos fejlesztés

• ITIL AI GovernanceMaturityModel
• Érettségi szintek
• Stewardship szemlélet
• Governance fejlesztési utak
• Stakeholder visszacsatolások kezelése

9. Jogszabályi és szabályozási környezet

• Az AI szabályozás nemzetközi trendjei
• Az EU AI Act főbb követelményei
• Adatvédelmi és GDPR vonatkozások
• Beszállítói és harmadik felek kockázatai
• Auditálhatóság és bizonyítékkezelés

10. Gyakorlati AI Governance alkalmazás

• Esettanulmányok
• AI usecase elemzések
• Governance minták kiválasztása
• Kockázatelemzés
• Kontrollok meghatározása
• AI Governance tervezési workshop
• Vizsgafelkészítő gyakorló feladatok