Zarządzanie ryzykiem w projektach związanych z AI dla managerów IT

Tytuł: Zarządzanie ryzykiem w projektach związanych z AI dla managerów IT
Kod: pm-risk
Kategoria: Strefa PM
Forma: 30% wykłady / 70% warsztaty
Czas trwania: 1 dzień
Odbiorcy: management, analitycy, kierownicy projektów, architekci, liderzy techniczni, Product Owners, liderzy zespołów
Zapisy: Indywidualne zamówienie i dopasowanie dla grupy.
Logistyka: W siedzibie klienta lub w innym dowolnym miejscu.

Szkolenie zostało zaprojektowane z myślą o osobach zarządzających projektami, które chcą świadomie identyfikować, oceniać i ograniczać ryzyka związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji.

Program rozpoczyna się od krótkiego, interaktywnego wprowadzenia, które pomaga uczestnikom zbudować wspólny język wokół pojęcia ryzyka AI oraz odnieść temat do własnych projektów i obaw. W części porannej omawiane są podstawowe podejścia do klasyfikacji ryzyk, w tym perspektywa EU AI Act oraz najczęściej wskazywane zagrożenia znane z branżowych frameworków. Uczestnicy poznają ryzyka związane m.in. z błędami modeli, uprzedzeniami algorytmicznymi, bezpieczeństwem, zgodnością prawną i reputacją organizacji.

Następnie, pracując na praktycznych scenariuszach z obszarów takich jak HR, sprzedaż, scoring czy chatboty wewnętrzne, uczą się identyfikować i porządkować ryzyka w przejrzyste kategorie. Warsztatowy charakter tej części pozwala uporządkować sposób myślenia o zagrożeniach i przełożyć teorię na realne przypadki biznesowe.

Po południu uczestnicy przechodzą do uporządkowanego procesu zarządzania ryzykiem AI, obejmującego definiowanie celu, identyfikację ryzyk, ocenę ich wagi, planowanie reakcji oraz monitorowanie. W ramach ćwiczeń zespoły tworzą własny mini rejestr ryzyk lub canvas dla rzeczywistego projektu AI, nad którym pracują lub który planują wdrożyć. Ważnym elementem szkolenia jest również moduł poświęcony monitoringowi i komunikacji, w którym uczestnicy projektują wskaźniki KPI i KRI oraz uczą się raportować ryzyka do sponsorów i zarządu. Dzięki temu szkolenie rozwija nie tylko wiedzę merytoryczną, ale także praktyczne kompetencje potrzebne do odpowiedzialnego prowadzenia projektów AI w organizacji.

Model kompetencji Dreyfus

W pięciopoziomowej skali Dreyfus: pracujemy z grupą jako novice(1)/advanced beginner(2) w ryzyku AI i kończymy na competent(3) w prostych projektach - czyli uczestnicy umieją samodzielnie zrobić podstawową analizę i zaplanować działania.

Wyróżniki szkolenia

  • Praktyczne podejście do realnych projektów AI – uczestnicy pracują na konkretnych scenariuszach i tworzą własny rejestr ryzyk dla rzeczywistych inicjatyw.
  • Połączenie regulacji, bezpieczeństwa i biznesu – szkolenie pokazuje, jak łączyć wymagania EU AI Act, dobre praktyki zarządzania ryzykiem i potrzeby organizacji.
  • Rozwój kompetencji komunikacyjnych managera IT – uczestnicy uczą się nie tylko identyfikować ryzyka, ale też skutecznie raportować je zarządowi i interesariuszom.

Program Szkolenia

Program jest ramą w jakiej możemy się poruszać merytorycznie - program dla konkretnego szkolenia dedykowanego ustalamy z grupą na podstawie analizy przed-szkoleniowej.

  1. Zbudowanie wspólnego języka - każdy rozumie, „o czym mówimy”, gdy mówimy o ryzyku AI.
    1. Krótkie, interaktywne wprowadzenie: uczestnicy zaznaczają na tablicy swoje projekty AI(lub planowane) i największe obawy.
    2. Mini-wykład z przykładami:
      1. jak EU AI Act patrzy na ryzyko (unacceptable / high / inne systemy),
      2. jakie typowe ryzyka widzą frameworki branżowe (błąd modelu, bias, bezpieczeństwo, reputacja).
  2. Przedpołudnie – case’y i kategoryzacja ryzyk
    1. Trzy do czterech scenariuszy (HR, sprzedaż, scoring, wewnętrzny chatbot) – w grupach:
      1. identyfikacja ryzyk,
      2. przypisanie do kategorii (dane, model, prawo, etyka, reputacja, security).
    2. Prezentacje grup na plenum, doprecyzowanie kategorii i języka ryzyka (przejście wstronę „competent”).
  3. Proces zarządzania ryzykiem w AI, narzędzia i komunikacja
    1. Pięć kroków (zgodne z podejściami typu NIST AI RMF / dobre praktyki):
      1. A. Zdefiniuj cel i interesariuszy.
      2. B. Zidentyfikuj ryzyka.
      3. C. Oceń (prawdopodobieństwo, wpływ, priorytety).
      4. D. Zaplanuj reakcje i kontrole.
      5. E. Ustal monitorowanie i odpowiedzialności.
    2. Ćwiczenie: każdy zespół robi „mini AI Risk Register / Canvas” dla swojego realnego projektu.
  4. Monitoring i komunikacja
    1. Wprowadzenie: przykładowe KPI/KRI i dashboardy dla AI (np. liczba skarg, drift danych, anomalie, incydenty).
    2. Ćwiczenie:
      1. zespoły projektują 3–5 wskaźników + prosty format raportu,
      2. role-play: 10-minutowe spotkanie statusowe z „zarządem / sponsorem” – przedstawienie ryzyk i planu.


Pobierz program w formacie PDF

Zamów szkolenie

Imię i nazwisko:
Firma:
E-mail:
Nr tel:
Temat:
Wiadomość:

Jeżeli preferujesz osobisty kontakt to zawsze możesz zadzwonić.

Iwona Sobótka

Koordynatorka szkoleń


Twoje dane osobowe przetwarzamy, aby udzielić odpowiedzi na Twoje pytanie. Administratorem Twoich danych osobowych jest Bottega It Minds Sławomir Sobótka. Przysługuje Ci prawo wniesienia sprzeciwu wobec przetwarzania, prawo dostępu do danych, prawo żądania ich sprostowania, usunięcia lub ograniczenia ich przetwarzania. Szczegółowe informacje dotyczące przetwarzania Twoich danych osobowych znajdują się TUTAJ.