Jak zarządzać sztuczną inteligencją w sposób odpowiedzialny, zgodny i bezpieczny?
AI Governance by IBM | watsonx.governance
Sztuczna inteligencja to potężne narzędzie biznesowe – ale także źródło nowych wyzwań i ryzyk.
Czy można wdrażać AI w sposób kontrolowany, zgodny z regulacjami i bez utraty innowacyjności?
Podczas webinaru pokażemy, jak praktycznie budować zaufanie do AI, zarządzać ryzykiem i dbać o zgodność modeli z przepisami – od pomysłu po produkcję.
Wypełnij formularz i obejrzyj nagranie webinaru!
Wypełnij formularz i obejrzyj nagranie
Warto obejrzeć:
Obejrzyj nagranie i odkryj, jak bezpiecznie oraz skutecznie wdrażać AI w swojej organizacji
Agenda Webinaru
Zarządzanie AI w całym cyklu życia, zaczynając od od pomysłu na użycie AI, przez monitorowanie i kontrolę działania AI na produkcji aż po decyzję o wycofaniu danego rozwiązania.
Wsparcie przy identyfikacji i ocenie różnych rodzajów ryzyka związanego z użyciem AI oraz zarządzanie tym ryzykiem.
Technologiczne wsparcie oceny zgodności z regulacjami (np. EU AI Act).
Stałe monitorowanie AI przez zróżnicowany, odpowiednio sprofilowany zestaw mierników.
Reagowanie na alerty przez podejmowanie akcji w ramach predefiniowanych przepływów (worklfows).
Q&A – Twoje pytania, nasze odpowiedzi
Z webinaru dowiesz się:
Jak jak zarządzać cyklem życia AI – od koncepcji po wycofanie modelu
Poznasz podejście IBM do AI Governance oparte na technologii watsonx
Zrozumiesz, jak weryfikować i ograniczać ryzyko stronniczości modeli
Otrzymasz praktyczne wskazówki, jak wdrażać odpowiedzialną sztuczną inteligencję w swojej organizacji
Nauczysz się, jak łączyć innowacyjność z compliance wobec regulacji, takich jak EU AI Act
Zapisz się już dziś!
I dowiedz się, jak przełożyć AI Governance na realne działania w swojej firmie.
Buduj zaufanie do AI z IBM i Atende!
Webinar prowadzą:
Michał Chudek
Dyrektor Działu Techniki Systemowej w Atende S.A.
Michał Trzęsiok
IBM Technical Specialist – Data & AI: Data Science and Machine Learning
Ekspert z 15-letnim doświadczeniem w branży IT. Specjalizuje się w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań Data Center, obejmujących Compute, Storage, Wirtualizację, Mikrousługi, oraz Systemy Backupowe. Aktywnie wspiera rozwój i adaptację technologii sztucznej inteligencji w środowiskach biznesowych, koncentrując się na budowaniu nowoczesnej infrastruktury pod AI oraz wykorzystaniu najnowszych trendów rynkowych w tym obszarze. Łączy wiedzę techniczną z praktyką biznesową, pomagając organizacjom przygotować się do transformacji cyfrowej opartej na AI.
Secjalista z zakresu wielowymiarowej analizy danych, systemów uczących się (Machine Learning), modelowania matematycznego i sztucznej inteligencji. Przez 19 lat był wykładowcą akademickim, pracownikiem naukowo-dydaktycznym w Katedrze Analiz Gospodarczych i Finansowych Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, gdzie zajmował się metodami ML. Od pięciu lat kontynuuje eksplorację pasjonującego świata Data Science pracując w IBM, gdzie odnajduje wiele satysfakcji w pracy na danych rzeczywistych z klientami, których wspiera w wykorzystaniu możliwości sztucznej inteligencji. Szczególnym obszarem zainteresowań jest również wdrażanie AI w sposób odpowiedzialny, z wykorzystaniem narzędzi AI Governance.