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코스 개요

비즈니스 관점에서 바라본 EU AI 법규 이해하기

  • 법규의 제정 목적 및 적용 범위
  • 리더십 팀에 직접적인 영향을 미치는 주요 의무사항
  • 조직이 마주할 수 있는 전략적 위험과 기회 요인들

리스크 유형별 분류 및 조직의 책임 사항

  • 금지되는 행위들과 이에 따른 감독상의 요구사항
  • 고위험 AI 시스템과 이에 필요한 내부 통제 수단
  • 제한적 위험 및 극히 낮은 위험군 시스템에 대한 규정들

거버넌스 체계와 책임 구조 확립

  • 명확한 소유권과 책임 구조의 설계 방법
  • 기술팀과 컴플라이언스 팀 간의 유기적인 협업 방안
  • 인공지능 도입을 위한 의사결정 체계 구성법

내부 정책 수립 및 관련 문서 작성

  • 조직 내 AI 거버넌스 정책의 초안 작성법
  • 활용 사례, 잠재적 위험 및 대응 전략을 기록하는 방법
  • 추후 감사에 대비한 추적 가능성 확보 방안

인공지능 관련 리스크 관리 체계 구축

  • AI 관련 위험의 식별, 평가 및 우선순위 설정 방법
  • 운영 단계에서 활용 가능한 통제 수단과 위급 상황 시 대응 절차
  • 기존 프로세스에 AI 리스크 관리 체계를 통합하는 전략

공급업체 및 제3자 관리 방안

  • 공급사가 제시한 컴플라이언스 보장 사항의 검증 방법
  • 인공지능 툴 및 플랫폼 사용에 관한 계약상 요구 조건들
  • 내부적으로 활용되는 외부 시스템에 대한 모니터링 절차

윤리적, 사회적 및 조직 차원의 고려사항

  • 인간 중심의 감독 책임 수행 방안
  • 내외부 이해관계자와의 투명한 소통 전략
  • 조직 가치관과 책임감 있는 AI 운영 원칙 간의 부합성 확보 방법

컴플라이언스 평가에 대비하는 준비 과정

  • 리더십 층위에서 제시되어야 할 증거 자료들의 종류
  • 거버넌스 및 감사 절차와 관련된 보고 체계 구성법
  • 지속적인 개선 노력과 장기적 준수 계획 수립 전략

요약 및 향후 실행 방안 제시

요건

  • 조직 내 거버넌스 구조에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.
  • 기술 관련 전략적 의사결정 경험이 있어야 합니다.
  • 리스크 관리 개념에 익숙해야 합니다.

대상 수강생

  • 최고경영진 및 임원진
  • 각 부서 및 프로젝트 관리자들
  • 인공지능 관련 이니셔티브를 총괄하는 의사결정자들
 7 시간

참가자 수


참가자별 가격

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