AI-toepassingen brengen governance-uitdagingen met zich mee waarvoor de klassieke data governance-structuren niet zijn ontworpen. Wie is verantwoordelijk als een model een foutieve beslissing neemt? Hoe zorg je dat trainingsdata geen bias introduceert die je pas achteraf ontdekt? En hoe voldoe je aan de EU AI Act zonder je innovatietempo te verliezen? Deze halve dag bouwt verder op de fundamenten van data governance en vertaalt die naar de specifieke realiteit van AI-toepassingen, van eenvoudige voorspellingsmodellen tot autonome agents.
Wat leer je tijdens de AI Governance opleiding?
- Welke governance-uitdagingen brengen AI-modellen specifiek mee en waarom reikt klassieke Data Governance daar niet ver genoeg?
- Hoe ontstaat databias, hoe detecteer je het en welke maatregelen tref je om het structureel te beheersen?
- Wat betekenen modeltransparantie en verklaarbaarheid in de praktijk: wanneer is een black-boxmodel aanvaardbaar en wanneer niet?
- Hoe organiseer je de governance voor AI-agents die autonoom beslissingen nemen of acties uitvoeren? Welke bijkomende controlemechanismen vereist dat?
- Hoe wordt de verantwoordelijkheid voor AI-beslissingen verdeeld? Wie is aanspreekbaar bij incidenten en hoe documenteer je dat vooraf?
- Wat betekent de EU AI Act concreet voor jouw organisatie? Risicoklassen, verplichtingen voor high-risk AI-systemen en de rol van data governance daarin.
- Hoe breidt je bestaande governance-rollen, zoals Data Owner, Business Data Steward en Technische Data Steward, uit met AI-specifieke verantwoordelijkheden?
- Welke bijzondere eisen stelt AI aan de kwaliteit van data? Representativiteit, tijdigheid, herkomst en de specifieke risico’s van synthetische en gegenereerde data.
- Hoe bouw je een AI-specifieke backlog op om risico’s en compliance-verplichtingen iteratief en beheersbaar aan te pakken?
Elke deelnemer vertrekt met een eerste AI governance-risicomatrix voor de eigen organisatie en een aantal geïdentificeerde governance-user stories om mee te starten.
Opzet en aanpak
De module is uitdrukkelijk ontworpen als aanvulling op de data governance training, maar kan ook zelfstandig worden gevolgd door deelnemers met basiskennis van data governance. Concrete cases, waaronder voorbeelden van AI-incidenten en situaties uit de EU AI Act, vormen de rode draad. Deelnemers werken op basis van hun eigen AI-toepassingen of geplande use cases, zodat de oefeningen onmiddellijk bruikbare output opleveren.
Geschikt voor: Data Governance Leads, Data Owners, AI product owners, compliance- en risicospecialisten, enterprise architects en alle professionals die betrokken zijn bij de ontwikkeling, inzet of het beheer van AI-toepassingen binnen hun organisatie.
Duur van de AI Governance opleiding: een halve dag (ongeveer 3,5 uur inhoud, inclusief oefeningen en discussie)
Maximale groepsgrootte: 10 deelnemers aanbevolen voor een zinvolle bespreking van de oefeningen.