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AI Act

AI Risk Manager

AI Risk Manager. Confirme formatos, pré-requisitos, elementos incluídos e condições de certificação antes de reservar.

PECBRisk Manager5 diasAo vivoAo seu ritmoFormação interna
  • Conduzido por profissionais, lecionado por um CISO em exercício
Christophe Mazzola

Lecionado por

Christophe Mazzola

Practicing CISO · Founder of Cyber Academy

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Para quem

Adequado se for.

  • ✓Profissionais de risco responsáveis pela identificação e gestão de riscos relacionados com IA nas suas organizações
  • ✓Profissionais de TI e segurança que pretendem desenvolver competências em gestão de risco em IA
  • ✓Cientistas de dados, engenheiros de dados e programadores de IA envolvidos na conceção, implementação ou manutenção de sistemas de IA
  • ✓Consultores que assessoram organizações na gestão e mitigação de riscos de IA
  • ✓Assessores jurídicos e éticos que trabalham em conformidade com IA e questões de impacto social
  • ✓Gestores e executivos com supervisão da implementação de IA e de iniciativas de adoção responsável de IA

Aviso honesto

NÃO é para. Quando ignorar.

Preferimos que guarde o seu dinheiro a comprar o percurso errado.

  • ✗Pessoas sem qualquer exposição prévia a IA ou a conceitos de gestão de risco podem achar o ritmo exigente sem algum estudo autónomo prévio
  • ✗Quem procura um curso puramente técnico de engenharia de IA ou de desenvolvimento de modelos encontrará um enfoque em governação e risco, e não em programação
  • ✗Profissionais que procuram uma visão introdutória breve, em vez de um programa estruturado de cinco dias, podem preferir um formato mais curto

Resultados

O que será capaz de fazer

  • 1Explicar com segurança os conceitos, abordagens e terminologia fundamentais da gestão de risco em IA
  • 2Identificar e categorizar riscos relacionados com IA, incluindo enviesamento, vulnerabilidades de segurança, lacunas de transparência e preocupações éticas
  • 3Analisar e avaliar riscos de IA com recurso a técnicas de avaliação estruturadas
  • 4Conceber e aplicar estratégias de tratamento e mitigação de risco adaptadas a sistemas de IA
  • 5Desenvolver medidas de resposta a incidentes que abordem ameaças e vulnerabilidades específicas de IA
  • 6Aplicar o NIST AI Risk Management Framework a cenários de governação e conformidade
  • 7Interpretar e implementar requisitos decorrentes do EU AI Act num contexto organizacional
  • 8Monitorizar o desempenho do risco em IA e comunicar as conclusões através de relatórios estruturados

Programa

Dia a dia

Dia 1Introdução à Gestão de Risco em IA

  • Fundamentos do Risco em IA

    Este módulo estabelece os conceitos fundamentais de gestão de risco em IA, incluindo terminologia-chave, a natureza dos riscos relacionados com IA e a razão pela qual uma abordagem estruturada de gestão de risco é essencial para as organizações que adotam IA.

  • Visão Geral dos Principais Frameworks e Regulamentos

    Os participantes são apresentados aos principais instrumentos de governação de IA, incluindo o NIST AI Risk Management Framework e o EU AI Act, e à forma como estes moldam as obrigações organizacionais.

No final do dia

  • • Articular o que significa a gestão de risco em IA e por que razão é relevante ao nível organizacional
  • • Distinguir o NIST AI RMF do EU AI Act em termos de âmbito e aplicação
Dia 2Contexto Organizacional, Governação do Risco em IA e Identificação de Risco em IA

  • Contexto Organizacional e Estruturas de Governação

    Este módulo aborda a forma de definir o contexto interno e externo de um programa de gestão de risco em IA e como estabelecer funções de governação, responsabilidades e estruturas de prestação de contas adequadas.

  • Técnicas de Identificação de Risco em IA

    Os participantes aprendem métodos sistemáticos para identificar riscos relacionados com IA, incluindo enviesamento nos dados de treino, problemas de transparência do modelo e vulnerabilidades de segurança ao longo do ciclo de vida da IA.

No final do dia

  • • Mapear o contexto organizacional relevante para um programa de gestão de risco em IA
  • • Aplicar técnicas estruturadas para identificar um vasto conjunto de riscos específicos de IA
  • • Definir funções de governação que suportem uma supervisão responsável da IA
Dia 3Análise, Avaliação e Tratamento de Riscos de IA

  • Métodos de Análise de Risco em IA

    Este módulo examina abordagens qualitativas e quantitativas à análise de riscos de IA, incluindo a avaliação de probabilidade e impacto, e considera fatores exclusivos dos sistemas de IA, como a deriva do modelo e os ataques adversariais.

  • Avaliação e Priorização de Riscos

    Os participantes aprendem a comparar os riscos analisados com critérios definidos para priorizar os esforços de tratamento e determinar quais os riscos que requerem ação imediata.

  • Estratégias de Tratamento e Mitigação de Riscos

    O módulo aborda a seleção e implementação de controlos e medidas de mitigação para reduzir ou eliminar riscos relacionados com IA, incluindo salvaguardas técnicas e intervenções ao nível dos processos.

No final do dia

  • • Realizar uma análise estruturada de risco em IA com recurso a inputs qualitativos e quantitativos
  • • Priorizar riscos com base em critérios de avaliação alinhados com os objetivos organizacionais
  • • Selecionar opções de tratamento adequadas para os riscos de IA identificados
Dia 4Monitorização, Reporte, Formação, Sensibilização e Otimização do Desempenho do Risco em IA

  • Monitorização e Reporte de Riscos de IA

    Este módulo aborda a forma de estabelecer mecanismos de monitorização contínua dos riscos de IA e como preparar relatórios claros e acionáveis para a liderança e as partes interessadas relevantes.

  • Formação, Sensibilização e Prontidão Cultural

    Os participantes exploram como construir a sensibilização organizacional para os riscos de IA e conceber programas de formação que capacitem os colaboradores a todos os níveis a agir de forma responsável quando trabalham com sistemas de IA.

  • Otimização do Desempenho do Risco em IA

    Este módulo centra-se nas práticas de melhoria contínua, incluindo o uso das aprendizagens de incidentes, métricas de desempenho e ciclos de feedback para fortalecer o programa de gestão de risco em IA ao longo do tempo.

No final do dia

  • • Conceber uma estrutura de monitorização e reporte que mantenha a liderança informada sobre o estado do risco em IA
  • • Construir um programa interno de sensibilização que aborde o risco de IA a múltiplos níveis organizacionais
  • • Utilizar dados de desempenho para impulsionar a melhoria contínua das práticas de gestão de risco em IA
Dia 5Revisão e Preparação para o Exame

  • Revisão dos Domínios de Competência

    Os participantes consolidam os conhecimentos adquiridos nos cinco domínios de competência abordados durante a semana, incluindo princípios de risco em IA, governação, identificação, avaliação e aprendizagem organizacional.

  • Orientação para o Exame e Sessão de Q&A

    Esta sessão fornece orientação prática sobre a estrutura e as expectativas do exame PECB Lead AI Risk Manager, dando aos participantes a oportunidade de esclarecer quaisquer questões pendentes antes de realizarem a avaliação.

No final do dia

  • • Identificar lacunas de conhecimento pessoal nos cinco domínios de competência do exame
  • • Abordar o exame de certificação com uma compreensão clara do que cada domínio abrange

Sessões públicas

Próximas sessões públicas

Turmas de inscrição aberta. Escolha uma data e reserve o seu lugar. Prefere uma turma privada para a sua equipa? Solicitar proposta para formação interna.

Nenhuma turma ao vivo confirmada de momento. Pode ainda:

Comprar a licença ao próprio ritmoSolicitar proposta para formação interna

Aprofundamento

Tudo dentro desta certificação

O detalhe por detrás do título. Leia ao seu ritmo. Cada secção responde a uma pergunta de comprador que recebemos nas chamadas de descoberta.

  • Dia 1: Introdução à gestão de risco em IA
  • Dia 2: Identificação, avaliação e medição do risco em IA
  • Dia 3: Mitigação do risco em IA, governação e resposta a incidentes
  • Dia 4: Monitorização do risco em IA e melhoria contínua
  • Dia 5: Exame de certificação
  • Domínio 1: Princípios fundamentais e conceitos de gestão de risco em IA
  • Domínio 2: Identificação e avaliação do risco em IA
  • Domínio 3: Medição do risco em IA
  • Domínio 4: Mitigação do risco em IA, governação e resposta a incidentes
  • Domínio 5: Monitorização do risco em IA e estratégias de melhoria contínua

Lista de Exames PECB

Regras e Políticas de Exame

  1. Estabelecer um quadro de gestão de risco em IA
  2. Definir os objetivos e o âmbito da gestão de risco em IA
  3. Identificar e avaliar riscos relacionados com IA
  4. Desenvolver uma estratégia de mitigação e resposta ao risco em IA
  5. Definir critérios de avaliação e aceitação do risco em IA
  6. Apoiar a conformidade com referenciais setoriais e requisitos regulamentares
  7. Monitorizar, rever e melhorar continuamente o programa de gestão de risco em IA

Regras e Políticas de Certificação

Os nossos cursos de formação estão disponíveis em vários formatos para se adaptar às suas necessidades. Note que os preços variam consoante o formato selecionado. Algumas opções, como aulas em direto ou presenciais, podem exigir uma proposta personalizada em função da disponibilidade e da logística.

  • As taxas de certificação e exame estão incluídas no preço do curso de formação.
  • Os participantes receberão materiais de formação com mais de 400 páginas de informação, exemplos práticos, exercícios e questionários.
  • Será emitida uma declaração de conclusão do curso equivalente a 31 créditos CPD (Continuing Professional Development) aos participantes que tenham frequentado o curso de formação.
  • Os candidatos que tenham concluído o curso de formação mas reprovado no exame podem repetir o exame uma vez gratuitamente, no prazo de 12 meses a contar da data inicial do exame.

A Quem se Destina?

  • Profissionais responsáveis pela identificação, avaliação e gestão de riscos relacionados com IA nas suas organizações
  • Profissionais de TI e segurança que pretendem adquirir competências em gestão de risco em IA
  • Cientistas de dados, engenheiros de dados e programadores de IA que trabalham no design, implementação e manutenção de sistemas de IA
  • Consultores que assessoram organizações em estratégias de gestão e mitigação do risco em IA
  • Assessores jurídicos e éticos especializados em regulamentação de IA, conformidade e impactos societais
  • Gestores e líderes que supervisionam projetos de implementação de IA e asseguram uma adoção responsável da IA
  • Executivos e decisores que pretendem compreender e gerir riscos relacionados com IA a nível estratégico

Objetivos de Aprendizagem

  • Compreender os fundamentos da gestão de risco em IA, incluindo conceitos-chave, abordagens e técnicas de identificação, avaliação e mitigação de riscos relacionados com IA
  • Aplicar referenciais de gestão de risco em IA estabelecidos, como o NIST AI Risk Management Framework e o EU AI Act, para assegurar governação, conformidade e utilização ética da IA
  • Identificar e avaliar riscos em IA, como enviesamentos, vulnerabilidades de segurança, problemas de transparência e preocupações éticas
  • Desenvolver e implementar estratégias de mitigação do risco e medidas de resposta a incidentes para fazer face a ameaças e vulnerabilidades relacionadas com IA
  • Integrar a gestão de risco em IA na estratégia de negócio, assegurando que as iniciativas de IA se alinham com os objetivos organizacionais e mantendo a conformidade com as regulamentações setoriais
  • Monitorizar, avaliar e melhorar continuamente os processos de gestão de risco em IA para se adaptar a riscos emergentes e à evolução das tecnologias de IA
  • Assessorar os principais stakeholders sobre a adoção responsável da IA, fornecendo orientação sobre implementação ética da IA, conformidade regulamentar e boas práticas de governação do risco em IA

Abordagem Pedagógica

  • O curso de formação combina conhecimentos teóricos com aplicações práticas, recorrendo a exemplos reais para ilustrar a identificação e a mitigação de riscos em IA.
  • O curso inclui diversas atividades interativas, como exercícios baseados em cenários e questionários de escolha múltipla, concebidas para aprofundar a compreensão dos princípios de gestão de risco em IA.
  • Os participantes são incentivados a participar em discussões e a colaborar durante os exercícios e questionários.
  • Os questionários têm uma estrutura semelhante à do exame de certificação, ajudando os participantes a familiarizarem-se com o formato do exame e com os conceitos-chave.

FAQ

Os compradores perguntam sempre

Qual é a diferença entre concluir esta formação e tornar-se um Lead AI Risk Manager certificado?+

Concluir o curso de formação de cinco dias significa que participou e se envolveu com todo o conteúdo instrucional. Não confere automaticamente uma certificação. Para obter a credencial PECB Certified Lead AI Risk Manager, deve realizar e passar separadamente o exame PECB Lead AI Risk Manager e depois candidatar-se à credencial, demonstrando que cumpre os requisitos de experiência profissional relevantes estabelecidos pela PECB.

A Cyber Academy fornece o programa de formação. O exame e o processo de certificação são administrados pela PECB de forma independente, e os candidatos devem consultar a PECB diretamente para conhecer as regras de exame, requisitos de credencial e procedimentos de candidatura em vigor.

Que frameworks são utilizados neste curso?+

O curso aplica dois frameworks principais: o NIST AI Risk Management Framework e o EU AI Act. Estes são utilizados ao longo do programa para ancorar os participantes em abordagens internacionalmente reconhecidas de governação de IA, conformidade e implementação ética de IA.

Os participantes aprenderão a interpretar os requisitos de ambos os frameworks e a aplicá-los a cenários práticos de gestão de risco nas suas próprias organizações.

Que tipos de riscos de IA são abordados durante a formação?+

O programa aborda um amplo espetro de riscos relacionados com IA, incluindo enviesamento algorítmico, vulnerabilidades de segurança em sistemas de IA, preocupações com transparência e explicabilidade, riscos éticos e questões relacionadas com deriva do modelo e ataques adversariais. São examinadas tanto as dimensões técnicas como as de governação destes riscos.

Este curso é adequado para alguém que trabalha principalmente em funções jurídicas ou de conformidade, em vez de uma função técnica de IA?+

Sim. O curso é concebido para um público misto que inclui assessores jurídicos e éticos, responsáveis de conformidade e executivos, a par de profissionais técnicos. O enfoque é na governação e gestão do risco, e não em programação ou desenvolvimento de modelos, tornando-o acessível a profissionais que abordam a IA a partir de uma perspetiva regulatória ou de política organizacional.

Dito isto, alguma familiaridade com conceitos básicos de IA ajudará os participantes a acompanhar as discussões sobre tipos específicos de risco. Rever materiais introdutórios de IA antes do curso é aconselhável para quem tem formação técnica limitada.

Que domínios de competência avalia o exame PECB Lead AI Risk Manager?+

De acordo com a PECB, o exame abrange cinco domínios: princípios, conceitos e regulamentos de risco em IA; programa e governação de gestão de risco em IA; identificação e análise de risco em IA; avaliação, tratamento e monitorização de risco em IA; e aprendizagem organizacional e melhoria do desempenho.

Para detalhes precisos sobre o formato do exame, idiomas disponíveis e modalidades de realização, os candidatos devem consultar a lista oficial de exames PECB e as Regras e Políticas de Exame.

Próximo passo

Para onde isto leva

Guia pilar

Ler o guia completo de AI Act

EU AI Act readiness work for providers and deployers across the four risk tiers.

Pronto para se certificar?

Lecionado por um CISO em exercício. Preços e condições de exame apresentados desde o início.

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