1. Podstawy bezpieczeństwa sztucznej inteligencji

• wyjaśnienie pojęć AI oraz GenAI i ich znaczenia w praktyce,
• aktualne obszary zastosowania AI w organizacjach,
• znaczenie zarządzania ryzykiem i ochrony przy wdrażaniu rozwiązań AI.

2. Zagrożenia związane z wykorzystaniem AI

• ryzyka prawne, wizerunkowe oraz operacyjne,
• wyzwania technologiczne (np. halucynacje modeli, niedokładności, utrata kontroli nad danymi),
• konsekwencje automatyzacji procesów decyzyjnych,
• zjawisko "shadow AI" - korzystanie z narzędzi AI bez wiedzy i zgody organizacji.

3. Ochrona danych w środowisku AI

• przetwarzanie danych poufnych, osobowych i wrażliwych przez systemy AI,
• różnice między rozwiązaniami chmurowymi a lokalnymi (on-premise),
• ryzyko ujawnienia informacji poprzez prompty i przesyłane pliki,
• praktyczne zasady anonimizacji i ograniczania zakresu danych.

4. AI a zgodność z RODO

• kluczowe obowiązki administratora danych,
• rola narzędzi AI jako podmiotów przetwarzających dane,
• odpowiedzialność za treści tworzone przy wsparciu AI,
• przykłady naruszeń przepisów i ich skutki prawne oraz finansowe.

5. Bezpieczne używanie narzędzi generatywnej AI (np. chatbotów)

• jakich informacji nie należy udostępniać systemom AI,
• zasady tworzenia bezpiecznych i precyzyjnych zapytań (promptów),
• konieczność sprawdzania i krytycznej analizy odpowiedzi,
• ograniczenia i słabe strony modeli językowych.

6. AI w kontekście cyberbezpieczeństwa

• nowe typy ataków wykorzystujących AI (np. prompt injection, data poisoning),
• sposoby używania AI przez cyberprzestępców,
• wykorzystanie AI do wzmacniania systemów bezpieczeństwa,
• rekomendowane praktyki dla użytkowników końcowych.

7. Regulacje i normy dotyczące AI

• przegląd obowiązujących oraz planowanych regulacji prawnych,
• wymagania wobec organizacji stosujących systemy AI,
• klasyfikacja rozwiązań AI według poziomu ryzyka,
• znaczenie polityk wewnętrznych i procedur compliance.

8. Polityka bezpiecznego korzystania z AI w organizacji

• kluczowe elementy firmowej polityki AI (AI Policy),
• wytyczne dla pracowników i kadry zarządzającej,
• budowanie świadomości i odpowiedzialności użytkowników,
• kontrola, raportowanie i audyt wykorzystania narzędzi AI.

9. Analiza przypadków i przykłady z praktyki

• omówienie dobrych i nieprawidłowych praktyk,
• analiza realnych incydentów związanych z AI,
• scenariusze ryzyk w różnych działach (HR, marketing, IT, finanse).

10. Wnioski i rekomendacje końcowe

• checklisty bezpiecznego stosowania AI,
• najważniejsze zasady odpowiedzialnego korzystania z AI,
• rekomendowany plan dalszych działań dla organizacji,
• sesja pytań i odpowiedzi.