Khóa học ISO 42001:2023 - Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Hệ thống quản lý AI trong tổ chức được phát triển, triển khai và vận hành một cách có trách nhiệm, minh bạch và đáng tin cậy

Phần mềm ISO ONLINE IoT - Phần mềm Hệ thống quản lý ISO điện tử kết nối IoT dựa trên nền tảng công nghệ điện toán đám mây

Khóa học ISO 42001:2023 – Công nghệ thông tin – Trí tuệ nhân tạo – Hệ thống quản lý AI (Artificial Intelligence Management System – AIMS) là chương trình đào tạo giúp tổ chức hiểu và áp dụng các nguyên tắc, yêu cầu của ISO/IEC 42001:2023 trong việc quản lý quá trình phát triển, triển khai, sử dụng và vận hành các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI).

Trong bối cảnh AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong sản xuất, quản lý chất lượng, tài chính, chăm sóc khách hàng, nhân sự, logistics, chuỗi cung ứng, phân tích dữ liệu và ra quyết định, việc kiểm soát AI không chỉ tập trung vào hiệu quả công nghệ mà còn phải quan tâm đến rủi ro, dữ liệu, tính minh bạch, trách nhiệm, khả năng kiểm soát và sự giám sát của con người.

ISO/IEC 42001:2023 cung cấp một khuôn khổ quản lý giúp tổ chức xây dựng, triển khai, duy trì và cải tiến Hệ thống quản lý AI, qua đó hỗ trợ việc sử dụng AI theo cách có trách nhiệm và phù hợp với mục tiêu của tổ chức.

1. Phạm vi khóa học ISO 42001:2023 – Hệ thống quản lý trí tuệ nhân tạo

Khóa học ISO 42001:2023 được xây dựng dành cho các tổ chức đang phát triển hoặc sử dụng AI và cần thiết lập một phương pháp quản lý có hệ thống đối với các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Nội dung đào tạo có thể bao gồm từ những kiến thức nền tảng về AI Management System – AIMS, bối cảnh tổ chức, quản lý rủi ro AI, dữ liệu, vòng đời hệ thống AI, kiểm soát vận hành cho đến đánh giá hiệu lực và cải tiến hệ thống.

Khóa học đặc biệt phù hợp với các doanh nghiệp có:

Hệ thống AI được phát triển nội bộ.
Ứng dụng AI trong hoạt động sản xuất kinh doanh.
AI hỗ trợ kiểm tra và quản lý chất lượng.
AI phân tích dữ liệu sản xuất và dự báo lỗi.
AI hỗ trợ tự động hóa và tối ưu hóa quy trình.
AI sử dụng trong quản lý khách hàng, nhân sự, tài chính hoặc chuỗi cung ứng.
Hệ thống Machine Learning hoặc các mô hình AI sử dụng dữ liệu của tổ chức.
Nhu cầu kiểm soát rủi ro và trách nhiệm trong quá trình sử dụng AI.
Nhu cầu chuẩn bị cho việc đánh giá hoặc chứng nhận Hệ thống quản lý AI theo ISO/IEC 42001:2023.

2. ISO/IEC 42001:2023 là gì?

ISO/IEC 42001:2023 là tiêu chuẩn quốc tế về Hệ thống quản lý trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence Management System – AIMS).

Khác với các tiêu chuẩn kỹ thuật chỉ tập trung vào một sản phẩm hoặc một thuật toán AI cụ thể, ISO/IEC 42001:2023 tiếp cận AI ở cấp độ hệ thống quản lý của tổ chức.

Điều này có nghĩa là tổ chức cần xác định cách thức AI được quản lý trong toàn bộ phạm vi hoạt động phù hợp, từ việc xác định nhu cầu và mục tiêu, quản lý nguồn lực, dữ liệu, rủi ro, quá trình phát triển hoặc sử dụng AI, đến giám sát, đánh giá và cải tiến.

Mục tiêu không phải là yêu cầu mọi hệ thống AI phải tạo ra cùng một kết quả hoặc sử dụng một công nghệ nhất định, mà là thiết lập một phương pháp quản lý có kiểm soát đối với các vấn đề liên quan đến AI.

3. Vì sao doanh nghiệp cần đào tạo ISO 42001:2023?

Việc triển khai AI có thể tạo ra nhiều lợi ích về năng suất và khả năng phân tích dữ liệu, nhưng đồng thời cũng xuất hiện các rủi ro mới.

Một hệ thống AI có thể đưa ra kết quả không chính xác nếu dữ liệu đầu vào không phù hợp, mô hình không được kiểm soát, tiêu chí đánh giá chưa đầy đủ hoặc người sử dụng hiểu sai phạm vi áp dụng của kết quả AI.

Do đó, doanh nghiệp cần chuyển từ cách tiếp cận đơn thuần là “ứng dụng AI” sang “quản lý việc ứng dụng AI”.

Đào tạo ISO 42001:2023 giúp cán bộ quản lý, chuyên gia AI, IT, chất lượng, sản xuất và các bộ phận liên quan hiểu được:

AI được sử dụng ở đâu và với mục đích gì.
Những rủi ro nào có thể phát sinh.
Dữ liệu AI cần được quản lý như thế nào.
Kết quả của AI cần được xác nhận và giám sát ra sao.
Khi nào cần sự can thiệp hoặc phê duyệt của con người.
Làm thế nào để kiểm soát thay đổi đối với hệ thống AI.
Làm thế nào để theo dõi hiệu quả của AI.
Làm thế nào để xử lý sự cố hoặc kết quả AI không phù hợp.
Làm thế nào để cải tiến hệ thống quản lý AI.

4. Nội dung chính của khóa học ISO 42001:2023

4.1. Tổng quan về trí tuệ nhân tạo và AI Management System

Học viên được giới thiệu các khái niệm cơ bản liên quan đến:

Artificial Intelligence – AI.
Machine Learning.
AI system.
Dữ liệu và dữ liệu huấn luyện.
Mô hình AI.
Vòng đời hệ thống AI.
AI Management System – AIMS.
Quản trị và kiểm soát AI.

Từ đó, học viên hiểu được sự khác biệt giữa phát triển một mô hình AI và xây dựng hệ thống quản lý AI trong tổ chức.

4.2. Bối cảnh của tổ chức khi áp dụng AI

Doanh nghiệp cần xác định bối cảnh và phạm vi của hệ thống quản lý AI phù hợp với thực tế hoạt động.

Ví dụ, một nhà máy có thể sử dụng AI để:

Phát hiện lỗi ngoại quan sản phẩm bằng camera.
Phân tích dữ liệu quá trình.
Dự báo thiết bị có khả năng phát sinh sự cố.
Phân tích nguyên nhân lỗi.
Dự báo chất lượng.
Tối ưu hóa thông số công nghệ.

Trong trường hợp này, tổ chức cần xác định rõ AI được sử dụng ở công đoạn nào, dữ liệu nào được sử dụng, ai chịu trách nhiệm và kết quả AI được sử dụng cho mục đích gì.

4.3. Vai trò của lãnh đạo và trách nhiệm đối với AI

Một hệ thống AI không chỉ là vấn đề của bộ phận IT.

Lãnh đạo tổ chức cần xác định định hướng, trách nhiệm, nguồn lực và cơ chế kiểm soát phù hợp đối với việc ứng dụng AI.

Các bộ phận như IT, chất lượng, sản xuất, kỹ thuật, nhân sự, pháp chế, an toàn thông tin và quản lý rủi ro có thể cùng tham gia vào hệ thống quản lý AI tùy theo phạm vi áp dụng.

Đào tạo ISO 42001 giúp học viên hiểu cách phân định trách nhiệm giữa:

Người phát triển AI → Người quản lý hệ thống → Người sử dụng AI → Người xác nhận kết quả → Người chịu trách nhiệm đối với quyết định cuối cùng.

5. Quản lý rủi ro trong hệ thống AI

Quản lý rủi ro là một nội dung quan trọng khi tổ chức triển khai AI.

Rủi ro có thể phát sinh từ:

Dữ liệu không đầy đủ hoặc không phù hợp.
Dữ liệu bị sai lệch.
Thay đổi dữ liệu theo thời gian.
Mô hình AI cho kết quả không ổn định.
Kết quả AI khó giải thích.
Người sử dụng phụ thuộc quá mức vào AI.
AI tạo ra kết quả không chính xác.
Thay đổi mô hình hoặc thuật toán mà không được kiểm soát.
Rủi ro về an toàn thông tin và quyền riêng tư.
Rủi ro khi tích hợp AI vào các quá trình quan trọng.

Trong khóa học, học viên được hướng dẫn tư duy đánh giá rủi ro dựa trên mục đích sử dụng, dữ liệu, quá trình, mức độ ảnh hưởng và cơ chế kiểm soát.

6. Quản lý dữ liệu và chất lượng dữ liệu cho AI

Dữ liệu là một trong những yếu tố nền tảng của hệ thống AI.

Nếu dữ liệu đầu vào không phù hợp, việc sử dụng mô hình AI có thể dẫn đến kết quả không đáng tin cậy.

Do đó, tổ chức cần xem xét:

Nguồn gốc dữ liệu.
Tính phù hợp của dữ liệu.
Tính đầy đủ.
Tính chính xác.
Tính nhất quán.
Phương pháp thu thập dữ liệu.
Kiểm soát dữ liệu.
Quyền truy cập dữ liệu.
Thay đổi và cập nhật dữ liệu.
Lưu giữ bằng chứng liên quan.

Đối với doanh nghiệp sản xuất, dữ liệu có thể bao gồm thông số máy, dữ liệu SPC, kết quả kiểm tra, dữ liệu lỗi, dữ liệu phòng thí nghiệm, dữ liệu bảo trì, dữ liệu sản phẩm và dữ liệu khách hàng.

Việc kiểm soát dữ liệu tốt giúp tăng khả năng đánh giá tính phù hợp của kết quả AI trong thực tế.

7. AI có trách nhiệm, minh bạch và đáng tin cậy

Một trong những vấn đề quan trọng khi ứng dụng AI là tổ chức phải xác định rõ AI được phép làm gì và giới hạn của AI ở đâu.

Ví dụ, AI có thể được sử dụng để phân loại hình ảnh sản phẩm hoặc phát hiện dấu hiệu bất thường. Tuy nhiên, đối với một số quyết định quan trọng, doanh nghiệp có thể cần thiết lập cơ chế human oversight – giám sát của con người để xem xét kết quả trước khi đưa ra quyết định cuối cùng.

Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực có yêu cầu cao về chất lượng, an toàn hoặc trách nhiệm sản phẩm.

Tính minh bạch cũng cần được xem xét trong phạm vi phù hợp: người sử dụng cần hiểu mục đích của AI, dữ liệu hoặc thông tin liên quan, cách thức sử dụng kết quả và các giới hạn cần lưu ý.

8. Ứng dụng ISO 42001:2023 trong sản xuất và quản lý chất lượng

Trong ngành công nghiệp, AI có thể được tích hợp với hệ thống quản lý chất lượng để hỗ trợ:

AI + SPC: phân tích xu hướng dữ liệu quá trình.

AI + Cp/Cpk: hỗ trợ phân tích năng lực quá trình dựa trên dữ liệu thu thập được.

AI + FMEA: hỗ trợ nhận diện và phân tích các yếu tố rủi ro.

AI + 8D/RCA: hỗ trợ phân tích dữ liệu và tìm kiếm các mối tương quan cần được xác nhận.

AI + Machine Vision: phát hiện lỗi ngoại quan.

AI + Predictive Maintenance: dự báo khả năng phát sinh sự cố thiết bị.

AI + Lean Six Sigma: hỗ trợ phân tích dữ liệu trong DMAIC.

Tuy nhiên, kết quả do AI cung cấp cần được xem xét trong bối cảnh kỹ thuật cụ thể. AI có thể hỗ trợ phân tích nhưng không tự động thay thế trách nhiệm của kỹ sư, chuyên gia chất lượng, người phê duyệt hoặc các yêu cầu kỹ thuật của khách hàng.

9. ISO 42001:2023 kết hợp với ISO 9001, IATF 16949 và AS9100

ISO/IEC 42001:2023 có thể được triển khai cùng với các hệ thống quản lý khác của tổ chức.

Ví dụ:

ISO/IEC 42001:2023 + ISO 9001: quản lý AI kết hợp với hệ thống quản lý chất lượng.

ISO/IEC 42001:2023 + IATF 16949: quản lý AI trong chuỗi cung ứng và hệ thống quản lý chất lượng ngành ô tô.

ISO/IEC 42001:2023 + AS9100: quản lý AI trong môi trường hàng không, vũ trụ và quốc phòng thuộc phạm vi áp dụng của tổ chức.

ISO/IEC 42001:2023 + ISO/IEC 27001: kết hợp quản lý AI với quản lý an toàn thông tin.

Việc tích hợp cần được thiết kế theo phạm vi, rủi ro và mục tiêu của tổ chức thay vì chỉ đơn giản ghép các bộ tài liệu của nhiều tiêu chuẩn.

10. Đối tượng tham gia khóa đào tạo ISO 42001:2023

Khóa học ISO 42001:2023 phù hợp với:

Ban lãnh đạo và quản lý doanh nghiệp.
Giám đốc CNTT/IT.
AI Engineer và Data Scientist.
Bộ phận chuyển đổi số.
Bộ phận quản lý chất lượng QA/QC.
Kỹ sư sản xuất và kỹ thuật.
Bộ phận quản lý rủi ro.
Chuyên gia ISO và đánh giá viên nội bộ.
Bộ phận an toàn thông tin.
Bộ phận pháp chế hoặc compliance.
Các chuyên gia tư vấn triển khai hệ thống quản lý AI.

Đặc biệt, khóa học phù hợp với các tổ chức đang sử dụng AI trong những quá trình có ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng sản phẩm, năng suất, chi phí, an toàn, dữ liệu hoặc quyết định quản lý.

11. Phương pháp đào tạo ISO 42001:2023

VINTECOM Quốc tế có thể triển khai khóa học theo hướng kết hợp giữa kiến thức tiêu chuẩn, phân tích tình huống và bài tập thực tế.

Thay vì chỉ học lý thuyết, học viên có thể thực hành xây dựng một mô hình quản lý AI cho chính quá trình của doanh nghiệp.

Ví dụ:

Bước 1: Xác định ứng dụng AI.

Bước 2: Xác định mục đích và phạm vi sử dụng.

Bước 3: Xác định dữ liệu và nguồn dữ liệu.

Bước 4: Nhận diện rủi ro liên quan đến AI.

Bước 5: Xác định biện pháp kiểm soát.

Bước 6: Xác định phương pháp giám sát và đánh giá kết quả AI.

Bước 7: Xác định trách nhiệm và cơ chế giám sát của con người.

Bước 8: Theo dõi, đánh giá và cải tiến hệ thống quản lý AI.

Cách tiếp cận này giúp học viên hiểu được cách chuyển các nguyên tắc của ISO/IEC 42001:2023 thành hoạt động quản lý thực tế.

12. Khóa học ISO 42001:2023 tại VINTECOM Quốc tế

VINTECOM Quốc tế cung cấp các chương trình đào tạo ISO 42001:2023, tư vấn ISO/IEC 42001 và đánh giá xác nhận ứng dụng AI theo nhu cầu của tổ chức.

Nội dung có thể được thiết kế riêng cho từng lĩnh vực như:

AI trong sản xuất công nghiệp.
AI trong quản lý chất lượng.
AI trong ngành ô tô.
AI trong hàng không và vũ trụ.
AI trong chuỗi cung ứng.
AI trong quản lý dữ liệu.
AI kết hợp Lean Six Sigma.
AI kết hợp ISO 9001.
AI kết hợp IATF 16949.
AI kết hợp AS9100/NADCAP.
AI kết hợp ISO/IEC 27001.

Đối với các doanh nghiệp đang triển khai AI thực tế, chương trình đào tạo có thể tập trung vào đánh giá rủi ro, kiểm soát dữ liệu, kiểm soát kết quả AI, xác nhận hiệu quả và thiết lập cơ chế giám sát thay vì chỉ tập trung vào lý thuyết công nghệ.

13. Lợi ích của đào tạo ISO 42001:2023 đối với tổ chức

Đào tạo ISO/IEC 42001:2023 giúp tổ chức hình thành nhận thức và phương pháp tiếp cận có hệ thống hơn đối với việc quản lý AI.

Một số kết quả có thể hướng tới gồm:

Hiểu rõ cấu trúc và nguyên tắc của Hệ thống quản lý AI.
Xác định phạm vi và mục đích sử dụng AI.
Nhận diện và quản lý rủi ro AI.
Tăng cường kiểm soát dữ liệu.
Thiết lập trách nhiệm đối với AI.
Tăng khả năng minh bạch trong việc sử dụng AI.
Thiết lập cơ chế giám sát kết quả AI.
Hỗ trợ quản lý thay đổi đối với hệ thống AI.
Theo dõi hiệu quả của các ứng dụng AI.
Hỗ trợ tích hợp AI vào các hệ thống quản lý hiện có.

Quan trọng hơn, doanh nghiệp có thể chuyển từ việc “sử dụng AI theo từng dự án riêng lẻ” sang cách tiếp cận quản lý AI có hệ thống, có trách nhiệm và có khả năng kiểm soát.

14. Đăng ký khóa học ISO 42001:2023 – Đào tạo, tư vấn và đánh giá Hệ thống quản lý AI

Trong quá trình chuyển đổi số, AI đang trở thành một công cụ quan trọng đối với nhiều tổ chức. Tuy nhiên, hiệu quả của AI không chỉ phụ thuộc vào thuật toán hoặc công nghệ mà còn phụ thuộc vào dữ liệu, con người, quy trình, quản trị rủi ro và cơ chế kiểm soát.

Khóa học ISO 42001:2023 giúp doanh nghiệp tiếp cận Hệ thống quản lý AI theo một phương pháp có cấu trúc, từ xác định phạm vi, nhận diện rủi ro, quản lý dữ liệu, kiểm soát vận hành đến giám sát và cải tiến.

VINTECOM Quốc tế có thể hỗ trợ tổ chức triển khai đồng bộ các hoạt động đào tạo ISO 42001:2023 – tư vấn Hệ thống quản lý AI – đánh giá xác nhận ứng dụng AI, phù hợp với đặc điểm hoạt động và mức độ ứng dụng trí tuệ nhân tạo của từng doanh nghiệp.

ĐĂNG KÝ – BÁO GIÁ KHÓA HỌC ISO 42001:2023

Doanh nghiệp có nhu cầu đào tạo ISO 42001:2023, tư vấn Hệ thống quản lý AI, đánh giá rủi ro AI, đánh giá xác nhận ứng dụng AI hoặc tích hợp ISO 42001 với ISO 9001, IATF 16949, AS9100 và ISO/IEC 27001 có thể liên hệ VINTECOM Quốc tế để được tư vấn chương trình phù hợp với phạm vi và mục tiêu thực tế.

📶📶📶 Liên hệ đăng ký ngay Khóa học Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) theo ISO/IEC 42001:2023

Quý khách hàng, tổ chức, doanh nghiệp yêu cầu Khóa học Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) theo ISO/IEC 42001:2023, xin vui lòng nhấn vào “Đăng ký-Báo giá” hoặc trên thanh công cụ phía dưới bên phải màn hình PC để nhận báo giá cho dịch vụ khóa đào tạo này.
✅ Lựa chọn khóa học cá nhân hoặc nhóm riêng nhấn vào Đăng ký khóa học cá nhân

🎁🎁🎁 Giảm ngay 5% phí đào tạo, tư vấn khi đăng ký online

📶📶📶 Để biết thêm thông tin chi tiết về khóa học, xin vui lòng liên hệ:

☎ Văn phòng VINTECOM Quốc tế tại Hà Nội: 16thFloor Green Stars City - 234 Phạm Văn Đồng, phường Phú Diễn, TP. Hà Nội. Hotline: 094-886-5288 / (024) 730-588-58

☎ Văn phòng VINTECOM Quốc tế tại HCM: Glory Heights - Vinhomes Grand Park, phường Long Bình, TP. HCM. Hotline: 094-886-5288 / (028) 7300-7588

Email tiếp nhận yêu cầu: office-hn@vintecom.com.vn | office-hcm@vintecom.com.vn

CÔNG TY TƯ VẤN QUẢN LÝ VINTECOM QUỐC TẾ

Head Office: Số 5 phố Hoàng Sâm, Nghĩa Đô, Cầu giấy, TP. Hà Nội

VĂN PHÒNG VINTECOM HÀ NỘI

Address: 16th Floor - Green Stars City

234 Phạm Văn Đồng, phường Phú Diễn, TP. Hà Nội

Tel/ Fax : (024) 730.588.58/ (024) 730.333.86

Hotline: 0948 865 288

YM: kdvintecom

Email : office-hn@vintecom.com.vn

Web : www.vintecom.com.vn