A mesterséges intelligencia egyre több szervezeti folyamatban jelenik meg – az automatizált döntéstámogatástól az ügyfélszolgálati rendszereken át az adatelemzési és prediktív megoldásokig. Ahhoz azonban, hogy az AI rendszerek biztonságosan, átláthatóan és felelősen működjenek, elengedhetetlen egy szabványos keretrendszerre épülő irányítási megközelítés.
A Mesterséges intelligencia alapú információtechnológiai auditor képzés az ISO/IEC 42001:2023 szabvány követelményeire épít, amely a szervezetek számára iránymutatást ad a Mesterséges Intelligencia Irányítási Rendszer (AIMS – Artificial Intelligence Management System) létrehozásához, bevezetéséhez, fenntartásához és folyamatos fejlesztéséhez.
A képzés célja, hogy a résztvevők megtanulják, hogyan lehet az AI rendszereket irányítási, megfelelőségi és auditálási szemlélettel vizsgálni, valamint hogyan alakítható ki egy olyan dokumentált rendszer, amely támogatja az erőforrások hatékony kezelését, a kockázatok csökkentését és a folyamatos fejlesztést.
A képzés célja
Az AI rendszerek gyors elterjedése miatt a szervezetek számára egyre fontosabbá válik, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazása szabályozott, ellenőrizhető és auditálható módon történjen. Az ISO/IEC 42001:2023 bevezetése elősegíti:
- az átlátható AI működést,
- az etikus és felelős fejlesztést,
- a kockázatok hatékony kezelését,
- valamint az AI technológiák biztonságos és fenntartható alkalmazását üzleti és társadalmi környezetben.
A képzés során a résztvevők megismerik a szabvány által előírt:
✅ irányítási (governance) elvárásokat
✅ dokumentációs követelményeket
✅ erőforrás-kezelési szempontokat (adatok, eszközök, kompetenciák)
✅ ellenőrzési és auditálási megközelítéseket
A tanfolyam gyakorlati részekkel támogatja a tanulást: mintafeladatokkal, esettanulmányokkal és irányított gyakorlatokkal segítünk a szabvány megértésében, és egy olyan strukturált keretrendszert adunk, amely az AI-alapú projektek sikeres bevezetését és felügyeletét is támogatja.
Kinek ajánljuk?
A képzés ideális azok számára, akik mesterséges intelligencia rendszerekkel dolgoznak, vagy szeretnék szervezeti szinten szabályozott módon felügyelni az AI alkalmazását.
Ajánljuk többek között:
- AI rendszerek fejlesztésében részt vevő szakembereknek
- üzemeltetési és informatikai területen dolgozóknak
- adatkezelőknek és adatokért felelős munkatársaknak
- informatikai vezetőknek, IT menedzsereknek
- tanácsadóknak és megfelelőségi szakértőknek
- auditoroknak és belső ellenőröknek
Különösen hasznos azoknak, akik felelősek az AI rendszerekhez kapcsolódó erőforrások, adatok, eszközök és emberi kompetenciák kezeléséért, és szeretnék az AI működését auditálható keretbe helyezni.
Képzési információk
- Képzés hossza: 5 nap
Vizsga: írásbeli
Megszerezhető dokumentum: Mesterséges intelligencia alapú információtechnológiai auditor tanúsítvány az ISO/IEC 42001:2023 szabvány alapján
Miért érdemes elvégezni ezt a képzést?
A képzés elvégzésével a résztvevők olyan naprakész és piacképes tudást szereznek, amely támogatja:
- a szervezeti szintű AI irányítás kialakítását,
- a mesterséges intelligencia megoldások auditálható működését,
- a dokumentációs és megfelelőségi elvárások teljesítését,
- valamint az AI rendszerek kockázatainak csökkentését és folyamatos fejlesztését.
A képzés tartalmazza a vizsga és a Bureau Veritas Certificate árát is. Sikeres vizsga esetén a tanúsítvány magyar, vagy angol nyelven kérhető. A tanúsítvány elkészítése hozzávetőleg 4 hetet vesz igénybe.
1–2. nap
A képzés első két napja megalapozza az AI irányítási rendszer (AIMS) szemléletét, valamint bemutatja azokat a szabályozási és irányítási elvárásokat, amelyek ma már kulcsszerepet játszanak az AI rendszerek auditálásában.
AI Act és szabályozói megfelelőség
Témakörök:
- EU AI Act – alapfogalmak, kockázati kategóriák, elvárások
- Jogi és megfelelőségi alapok AI rendszerek esetén
- Megfelelőségi kötelezettségek szervezeti nézőpontból
Az ISO/IEC 42001:2023 szabvány felépítése és fő fejezetei
Témakörök:
- A szabvány logikája és követelményrendszere
- A szervezet környezete és érintettek elvárásai
- Vezetőségi szerep és felelősség
- Célok meghatározása és tervezés
- Kockázatelemzés és hatáselemzés alapjai
- Erőforrások kezelése, kompetencia és tudatosság
- Mérés, belső auditok és folyamatos fejlesztés
Dokumentációs, riportolási és incidenskezelési követelmények
Témakörök:
- Dokumentációs követelmények az AIMS rendszerben
- Reporting és riportolási elvárások
- Incidensek kezelése, eskaláció, nyomon követés
- Ügyfélkapcsolatok és szerepkörök tisztázása
- Szállítói és ügyfél oldali feladatok és felelősségek
Auditálási ismeretek és auditor szemlélet
Témakörök:
- Az auditálás célja, alapfogalmai, audit típusok
- Auditorokkal szembeni szakmai elvárások
- Igazolhatóság, helyesbítés, tanúsítási szemlélet
- Auditterv, auditprogram és felkészülési folyamat
- Audit indítása és az audit lefolytatásának fő lépései
- Tanúsító auditorok követelményei – MSZ EN ISO 19011:2018 áttekintése
- Audit lezárása és tanúsítási folyamat összefoglalása
3-5. nap
Szerepkörök és felelősségi körök
Témakörök:
- Szervezeti szerepek meghatározása az AI irányítási rendszerben
- Felelősségi körök kiosztása és kontrollpontok kialakítása
- Jelentési irányelvek (reporting) és szervezeti kommunikáció
Gyakorlat:
✅ Példa dokumentáció készítése különböző szerepkörökhöz (minták alapján)
AI erőforrások és adatvagyon kezelése
Témakörök:
- Adatvagyon menedzsment: adatgyűjtés, tisztítás, címkézés
- Kapcsolódó eszközök és rendszerek dokumentálása
- Számítóegységek és infrastruktúra nyomon követése
- Humán erőforrások: AI kompetenciák és képzettségek kezelése
Gyakorlatok:
✅ Címkéző eszköz használata (gyakorlat)
✅ Erőforrás- és rendszer-dokumentáció összeállítása
Az AI rendszerek hatásainak elemzése
Témakörök:
- Hatások a szervezet dolgozóira (munka, döntések, felelősség)
- Hatások a szervezetre (üzleti folyamatok, kockázatok, reputáció)
- Társadalmi hatások és felelős AI megközelítés
- Hatásvizsgálat dokumentálása az ISO/IEC 42001 logikájában
Gyakorlat:
✅ Hatásvizsgálati dokumentáció elkészítése (minta struktúrával)
Az MI rendszer életciklusa – fejlesztési és ellenőrzési pontok
Témakörök:
- Irányelvek MI rendszerek fejlesztéséhez és bevezetéséhez
- Célok meghatározása (üzleti + megfelelőségi szempontból)
- Rövid és hosszú távú lehetőségek elemzése
- Tesztelési megoldások és mérési szempontok
Gyakorlat:
✅ Metrikák értelmezése és megfelelőségi jelentése
✅ Verifikáció és validáció auditálható módon
✅ Technikai dokumentáció készítése
Adatok kezelése AI rendszerekhez
Témakörök:
- Adatkezelési irányelvek (Data governance)
- Adatbiztonság és elérhetőség elemzése
- Tanító adatok integritása és minősége
- Adatgyűjtés, szükséges adatmennyiség meghatározása
- Adatminőség biztosítása és ellenőrzése
- Előfeldolgozás és dokumentálhatóság
Gyakorlatok:
✅ Adattisztítási feladat (példa adathalmazon)
✅ Adatkezelési dokumentáció elkészítése
MI rendszerek felelősségteljes használata
Témakörök:
- Felelős AI használat – szervezeti irányelvek
- Felhasználási irányelvek meghatározása és dokumentálása
- Alternatív (nem várt) felhasználási esetek vizsgálata
- Üzemeltetés és monitoring auditálható keretrendszerben
Gyakorlat:
✅ Felhasználási irányelvek és dokumentáció elkészítése
Vizsga
📝 Írásbeli vizsga – a képzés témakörei alapján
🎯 A képzés végére képes leszel…
✅ értelmezni és alkalmazni az ISO/IEC 42001:2023 AIMS követelményeit
✅ felépíteni és ellenőrizni az AI irányítási rendszer dokumentációját
✅ auditálási szempontok szerint megvizsgálni egy AI rendszer működését
✅ felismerni és kezelni a megfelelőségi és működési hiányosságokat
✅ olyan dokumentálható folyamatokat kialakítani, amelyek támogatják az AI rendszerek felelős használatát
