Polityka AI od podstaw dla działów prawnych i compliance

Moduł 1. Nowe otoczenie prawne i regulacyjne – AI Act, RODO, ISO/IEC 42001

Kluczowe przepisy i obowiązki, które w najbliższym czasie będą mieć wpływ na działalność każdej organizacji wykorzystującej AI. Jak zrozumieć, uporządkować i przełożyć nowe obowiązki na język praktyki?

• Jakie mechanizmy zgodności wprowadza AI Act i jak różnią się od RODO oraz DORA?
• W jaki sposób AI Act wpływa na odpowiedzialność prawną zarządu i działu compliance?
• Jak zidentyfikować, które systemy w organizacji podlegają AI Act (nawet jeśli nie zostały nazwane AI)?
• Jak czytać odwołania do norm ISO/IEC 42001 i wykorzystać je jako przewodnik wdrożeniowy, a nie tylko certyfikacyjny?
• Czy Polityka AI powinna być częścią systemu compliance, ESG czy odrębnego AIMS – i jak to rozstrzygnąć?
• Jak zapewnić spójność między wymogami AI Act, RODO i zasadami ładu korporacyjnego?

Moduł 2. Klasyfikacja ryzyk i obowiązki organizacji

Jak określić poziom ryzyka i dopasować odpowiednie obowiązki prawne oraz środki zarządzania?

• Jak w praktyce stosować czterostopniową klasyfikację ryzyk z AI Act – od systemów zakazanych po niskiego ryzyka?
• W jaki sposób określić, czy używany system to AI wysokiego ryzyka, i jakie ma to konsekwencje operacyjne?
• Jak prowadzić rejestr systemów AI – co należy dokumentować, a co można pominąć?
• Jakie elementy powinna zawierać matryca ryzyka AI – i jak ją połączyć z klasycznym ERM lub RODO DPIA?
• Czy ryzyko AI może być częścią rejestru ryzyk korporacyjnych (Enterprise Risk Map)?
• Jak weryfikować i aktualizować poziomy ryzyka w czasie – kto ponosi za to odpowiedzialność w strukturze organizacji?

Moduł 3. Etyka i odpowiedzialność w projektach AI

Jak zbudować etyczny system AI i włączyć wartości organizacji w politykę compliance?

• Jak definiować zasady Responsible AI – i czym różnią się od zwykłych polityk etycznych?
• W jaki sposób ująć zasady Human Oversight (nadzoru ludzkiego) w polityce organizacyjnej?
• Czy można pogodzić transparentność modeli AI z ochroną własności intelektualnej i tajemnicą przedsiębiorstwa?
• Jak formułować zapisy dotyczące odpowiedzialności człowieka za decyzje wspierane przez AI (accountability vs. liability)?
• Jak reagować na tzw. bias i diskriminację algorytmiczną – czy polityka powinna określać zasady testowania modeli?
• Jak zbudować kulturę zaufania do AI w organizacji – od zarządu po operacyjne zespoły?

Moduł 4. Studium przypadku: NEURA Group Sp. z o.o. – wdrażanie AI na różnych poziomach ryzyka

Jak wygląda praktyczne zastosowanie zasad AI governance w przykładowej organizacji?

• Jak rozpoznać systemy AI obecne „nieformalnie” – np. w HR, marketingu, analizie danych?
• Jak określić role i odpowiedzialności w procesie wdrożenia – kto powinien być AI Compliance Officerem i jakie są jego / jej zadania?
• Jakie problemy pojawiają się przy próbie klasyfikacji systemów z różnych działów?
• Jak zaplanować działania w przypadku incydentu lub błędu modelu – kto i kiedy odpowiada przed organem nadzoru?
• W jaki sposób integrować AI Governance z istniejącymi systemami compliance, ISO 27001 i ESG?
• Jak mierzyć efektywność wdrożonej Polityki AI (KPI, audyt, przegląd AIMS)?

Moduł 5. Warsztat: Tworzymy pierwszy szkic Polityki AI

Praktyczna część warsztatowa – uczestnicy tworzą strukturę Polityki AI dopasowaną do swojej organizacji. Jak zbudować dokument, który faktycznie działa, a nie tylko „wygląda dobrze”?

• Jak określić zakres obowiązywania Polityki AI i jej relację z innymi regulacjami wewnętrznymi?
• Jak zdefiniować strukturę dokumentu zgodnie z ISO/IEC 42001 (kontekst – przywództwo – planowanie – wsparcie – operacje – audyt)?
• Jak formułować zapisy, by Polityka AI była czytelna zarówno dla zarządu, jak i dla zespołów technicznych?
• Jak tworzyć rejestr systemów AI i łączyć go z dokumentacją oceny ryzyka (AI Risk Report)?
• Jak ustalić proces przeglądu i aktualizacji Polityki – kto, jak często, na jakiej podstawie?
• Jak wykorzystać AI Compliance Toolkit do opracowania własnej wersji dokumentu?

Moduł 6. Prezentacja wyników i omówienie

Jak przełożyć teorię na praktykę i uniknąć najczęstszych błędów wdrożeniowych? Jakie elementy Polityki AI są absolutnie kluczowe z punktu widzenia audytu lub kontroli regulatora?

• Jakich błędów organizacje najczęściej dopuszczają się przy pierwszym wdrożeniu AI governance?
• Czy Polityka AI powinna być formalnie przyjęta przez zarząd – i jak nadać jej moc obowiązującą?
• Jak mierzyć skuteczność wdrożenia i dokumentować due diligence zarządu?
• Jak wygląda typowy harmonogram implementacji Polityki AI – od warsztatu po audyt?
• Jak włączyć Politykę AI w system szkoleniowy i komunikacyjny organizacji (AI literacy, onboarding, kodeks etyki)?

Warsztaty tworzenia Polityki AI

Interaktywne zajęcia warsztatowe, przygotowywanie dokumentacji. Celem tego dnia jest stworzenie kompletnego szkicu Polityki AI dostosowanego do realiów organizacji.

Moduł 1. Fundamenty Polityki AI – cel, zakres i kontekst

W tym module stworzysz ramy Polityki AI, definiując jej sens, miejsce w strukturze zarządzania i granice stosowania. Każdy uczestnik:

• zdefiniuje cel dokumentu i powiąże go z misją i strategią organizacji,
• określi zakres obowiązywania (jednostki, procesy, systemy),
• zmapuje punkty styku z innymi politykami (RODO, bezpieczeństwo informacji, etyka),
• stworzy mapę procesów wykorzystujących AI,
• opracuje preambułę i strukturę dokumentu.

Efekt: gotowy rozdział „Cel i zakres Polityki AI” oraz mapa kontekstu organizacyjnego.

Moduł 2. Zgodność regulacyjna i normatywna

W tym module przełożysz przepisy AI Act, RODO i ISO/IEC 42001 na praktyczne mechanizmy zgodności.

Każdy uczestnik:

• zidentyfikuje przepisy i normy mające zastosowanie w jego organizacji,
• opracuje mapę obowiązków i odpowiedzialności za zgodność,
• zaprojektuje mechanizm monitorowania zmian regulacyjnych,
• przygotuje fragment dotyczący rejestru systemów AI i dokumentacji zgodności,
• opracuje zapis „Zarządzanie zgodnością” w dokumencie

Efekt: gotowy rozdział „Zgodność regulacyjna i normatywna” oraz schemat raportowania i nadzoru.

Moduł 3. Zarządzanie ryzykiem AI

W tym module stworzysz praktyczną matrycę ryzyk AI i opiszesz proces ich oceny.

Każdy uczestnik:

• rozpozna i sklasyfikuje ryzyka techniczne, etyczne i organizacyjne,
• opracuje matrycę P×W zgodną z ISO/IEC 23894 z Toolkit,
• zaprojektuje proces reagowania na incydenty AI,
• przygotuje zapis do polityki „Zarządzanie ryzykiem AI”,
• opracuje strategię mitygacji ryzyk dla wybranego systemu.

Efekt: rozdział „Zarządzanie ryzykiem AI” z matrycą i schematem postępowania.

Moduł 4. Etyka i odpowiedzialne stosowanie AI

W tym module wypracujemy katalog zasad Responsible AI i określimy granice etyczne.

Każdy uczestnik:

• opracuje zestaw zasad etycznego wykorzystania AI dopasowanych do kultury organizacji,
• określi zakazane praktyki AI zgodnie z art. 5 AI Act,
• przygotuje fragment „Etyka i odpowiedzialność AI”,

Dokonamy wspólnie wyboru kluczowych wartości i podsumujemy wyniki w formie „Kodeksu AI w praktyce”.

Efekt: rozdział „Etyka i odpowiedzialność AI” z katalogiem zasad i zakazów.

Egzamin

AI Compliance Toolbox – zestaw narzędzi i wzorów

Każdy uczestnik otrzyma pełny pakiet wdrożeniowy opracowany przez Langas Regtech, w tym:

• Wzór Polityki AI zgodnej z AI Act i ISO/IEC 42001,
• Rejestr systemów AI, matrycę ryzyk, AI Lifecycle Checklist,
• Plan oceny zgodności i audytów, Rejestr incydentów AI,
• Macierz ról i odpowiedzialności RACI, AI Ethics Commitment Template.

Materiały eksperckie

• Przewodnik po regulacjach i zarządzaniu AI w UE – praktyczne omówienie AI Act, RODO, DSA, NIS2, DORA.
• Przewodnik wdrożeniowy dla prawników i compliance officerów AIMS – krok po kroku, jak wdrożyć Politykę AI.

Szkolenie prowadzone jest na platformie clickmeeting

• Wymagania sprzętowe:
• Wymagania przeglądarki w laptopie/komputerze stacjonarnym:
• aktualne wersje przeglądarek Chrome, Firefox
• przeglądarki: Safari, IE, Edge powinny działać
• Wymagania w telefonie/tablecie:
• telefon z Androidem 6.0+ i korzystający z przeglądarki Chrome
• telefon z system iOS 12.2+(iPhone) i przeglądarką Safari Mobile
• podczas dołączania do pokoju, należy pozwolić aplikacji (będzie komunikat systemowy) na dostęp do mikrofonu)
• Wymagania sieciowe:
• dla uczestnika szkolenia: min. 2 Mbits/sek pobieranie (download) oraz 1 Mbits/sek wysyłanie (upload)
• można korzystać z Internetu w telefonie tzw. LTE
• w sieciach firmowych należy sprawdzić firewall i skontaktować się ze swoim działem IT i przekazać im następującą informację:“Aplikacja do webinarów korzysta z portów TCP 80/443(HTTP/HTTPS) UDP 16384-32767 do WebRTC audio”
• Wymagania fizyczne:
• do słuchania webinaru potrzebny jest tylko głośnik/słuchawki w komputerze
• do przesyłania dźwięku potrzebny jest mikrofon
• kamera wbudowana w laptopa/telefon jest wystarczająca