Курс AI Tools for DPO
Практический курс по автоматизации работы privacy-специалиста с помощью искусственного интеллекта. Рассказываем об ИИ-инструментах и как их правильно использовать в работе эксперта по защите персональных данных.
4 июня → 27 июня
2 пакета для разного уровня погружения
8 живых онлайн-сессий с тренером, 2 раза в неделю
Практические задания
Электронный сертификат в системе Accredible
ИИ не заменит экспертов
Но он может упростить рутинные процессы и помочь освободить время для стратегических задач. Вот, как может измениться работа разных специалистов после курса:
До курса:
1) Юристы адаптируют контракты под требования различных юрисдикций самостоятельно.
2) Специалисты по комплаенсу составляет DPIA в простых документах Word.
3) Аналитики данных и privacy-инженеры часами рассчитывают и визуализируют уровни рисков для персональных данных.
4) Консультанты и внешние DPO предоставляют результаты аудита на местном языке клиента, используя услуги переводчика.
5) Специалисты по информационной безопасности пытаются автоматизировать повторяющиеся задачи по реагированию на инциденты.
После курса:
1) Используют OpenAI для перевода юридических положений с учетом местного законодательства с помощью грамотного промпт-инжиниринга.
2) Генерируют автоматически заполненные черновики DPIA на основе имеющихся данных.
3) Используют MS Copilot в Excel для автоматизации оценки рисков и быстрого создания дашбордов.
4) Мгновенно переводят результаты с помощью ИИ-инструментов с поддержкой юридически точной терминологии.
5) Создают рабочие процессы реагирования в N8N для обработки оповещений об утечках данных и сбора логов.
Как мы используем ИИ для комлаенса?
Наша команда уже на протяжении нескольких лет автоматизирует собственные процессы с помощью ИИ. С помощью нейросетей мы анализируем отзывы клиентов, чтобы улучшать сервисы, собираем новости о сфере data privacy & AI compliance, чтобы оставаться в курсе событий, строим инструменты для комплаенса, чтобы предоставлять консалтинговые услуги быстрее и качественнее.
Наполняем Реестры обработки персональных данных с помощью Chat GPT
В этой статье основатель Data Privacy Office тренер курса AI Tools for DPO, Сергей Воронкевич, поделился как эффективно создать и наполнить RoPA, который соответствует требованиям GDPR.
Автоматизируем проверку легитимности интереса
Сергей Воронкевич создал AI-инструмент, который автоматически генерирует отчет о проведении LIA в Notion на основе опросника и шаблона ICO.
Что вы получите после курса?
Основная цель курса — научить специалистов экономить от 30% до 40% времени, которое сейчас тратится на рутинные задачи.
От 50 до 60% работы DPO является повторяющейся (некоторые из наших студентов сообщают о показателе до 90%). Более половины этих задач можно автоматизировать в течение 1-2 лет.
Выпускники научатся использовать ИИ, чтобы стать в два, три, пять или даже в 10 раз эффективнее в своей работе, в зависимости от конкретной задачи.
По некоторым опросам, генеративные ИИ-инструменты делают юридических специалистов на 32% быстрее в выполнении задач и на 20% точнее.
Пакеты обучения
Basic
Пакет для тех, кто хочет освоить базовые знания об ИИ и получить готовые шаблоны.
Обучающий курс AI4DPO
Конструктор промптов и библиотека в Notion
Шаблоны Notion для DPO
Генератор LIA
Членство в сообществе AI4DPO
- 590 EUR
Advanced
Пакет для специалистов, которые хотят строить свои собственные ИИ-автоматизации без кода и получать эксклюзивные знания от тренера курса на индивидуальных консультациях.
Обучающий курс AI4DPO
Конструктор промптов и библиотека в Notion
Шаблоны Notion для DPO
Генератор LIA
Членство в сообществе AI4DPO
Дополнительный модуль курса по N8N
Шаблоны n8n для DPO на 1 год
Настройка n8n с неограниченным количеством рабочих процессов
Индивидуальные консультации на 1 год
- 1490 EUR
Тренер курса
Сергей Воронкевич
Алисейчик Елена
Программа
📍 О чем этот модуль?
Фундаментальные концепции больших языковых моделей (LLM), токенизации и векторизации/embeddings. Студенты научатся критически оценивать риски безопасности и приватности и выявлять потенциальные контекстные несоответствия между обучающими данными LLM и требованиями DPO.
📍 Инструменты, которые мы освоим
• TensorFlow Embedding Projector — инструмент визуализации, который позволяет пользователям понять, как ИИ воспринимает взаимосвязи между различными словами на основе большого обучающего датасета.
• Базовые LLM: ChatGPT, Claude и Perplexity.
📍 Приобретенные компетенции
• Способность критически оценивать результаты работы ИИ на точность и осознавать их ограничения.
• Понимание того, как ИИ работает в рамках «информационных пузырей» и почему предоставление конкретного контекста необходимо для преодоления обобщенных знаний ИИ.
• Выявление распространенных несоответствий при работе с ИИ в data privacy: юрисдикционные различия, временные несоответствия, путаница в ролях и ошибки в данных. Понимание того, как эти несоответствия возникают, когда ИИ применяет общие знания к особым кейсам в защите персональных данных.
📍 О чем этот модуль?
Участники учатся создавать точные промпты и предоставлять подходящую дополнительную информацию, которые направляют ИИ к релевантным и хорошо структурированным результатам.
Инструменты, которые мы освоим:
• Notion Prompt Constructor для структурирования и хранения промптов.
• Anthropic Console для улучшения и генерации сложных структур промптов.
• ChatGPT и Perplexity для тестирования и генерации результатов.
📍 Приобретенные компетенции
• Создание промптов, которые стабильно дают надежные результаты.
• Совершенствование межличностной коммуникации путем корректировки тона с помощью ИИ.
• Обеспечение юридической точности путем получения источников в результате работы ИИ.
•Понимание, когда использовать поиск на основе дополнительных материалов, а когда общий поиск. Создание кастомных пространств для решения конкретных задач.
📍 О чем этот модуль?
На нем участники освоят метод Retrieval Augmented Generating (RAG), который позволяет ИИ использовать проверенную базу знаний (загруженные документы) вместо общих обучающих данных. Также модуль дает практические техники снижения количества галлюцинаций.
📍 Инструменты, которые мы освоим
• Perplexity Spaces.
• ChatGPT Custom GPTs/Projects.
• Google NotebookLM для строгих, обоснованных RAG-исследований.
• Специализированные репозитории документов для поиска проверенных источников.
📍 Приобретенные компетенции
• Разработка эффективных исследовательских стратегий на основе проверенных источников. Научитесь полагаться на специализированные юридические источники, а не на общие знания ИИ.
• Курирование источников с иерархией авторитетности и временными рамками актуальности; приоритизация первичных правовых текстов и официальных руководств.
• Минимизация контекста путем внедрения только наиболее релевантных частей.
📍 О чем этот модуль?
Участники учатся составлять многоразовые шаблоны промптов с использованием переменных вместо обычных отдельных промптов. Также в этом модуле участники узнают, как автоматизировать повторяющиеся задачи DPO (RoPA, DSAR, составление политик) в средах без кода.
📍 Инструменты, которые мы освоим
• Notion Databases and AI Properties для автоматизации RoPA и составления документов.
• Custom GPTs/Perplexity Spaces для сохранения сложных промптов как многоразовых «ассистентов».
• ChatGPT Canvas для сложного редактирования документов и итеративного составления.
📍 Приобретенные навыки
• Эффективное структурирование цифровых задач.
• Преобразование статических переменных в интерактивные функции ИИ.
• Проектирование связанных многоэтапных процессов генерации документов.
📍 О чем этот модуль?
На нем участники изучают сложные архитектуры ИИ, включая мультиагентные системы (где агенты проверяют работу друг друга) и глубокие RAG-архитектуры. Также на модуле рассматривается организационная стратегия ИИ и риски приватности высокого уровня, связанные с повторным использованием данных провайдерами.
📍 Инструменты, которые мы освоим
• n8n (концептуальный обзор и создание простого чат-бота).
• API-инструменты для анализа или краулинга контента веб-сайтов.
• Полезные инструменты MCP (протокол контекста модели) для интеграции ИИ в существующие рабочие процессы с соблюдением стандартов безопасности данных.
📍 Приобретенные компетенции
• Создание систем верификации с несколькими ИИ-агентами, которые контролируют работу друг друга для повышения надежности.
• Освоение быстрого ввода данных с помощью голосовых команд, умение распознавать текст, созданный ИИ, и оценка важных факторов безопасности при внедрении ИИ (включая выбор между облачными и локальными решениями).
• Эффективная работа с клиентскими документами с использованием технологии «Идеальной памяти», которая преобразует информацию в единый проект.
Важно: Для участия в этом курсе требуются базовые навыки работы с программным обеспечением, поскольку мы будем изучать передовые технологии во время обучения.
О курсе
- 4 недели обучения
- Формат: Живые онлайн-сессии с тренерами
- Занятия: 2 раза в неделю в согласованное время
- Домашнее задание: Групповая работа над финальным проектом «Конвертер RoPA в Privacy Notice»
- Инструменты для обучения: Miro, Notion, MS Teams
- Сертификация: Электронный сертификат через Accredible
Чтобы вы не потерялись в большом количестве информации и ресурсов по теме AI и приватности, собрали в одном месте и структурировали полезные материалы по этой теме: подкасты, статьи, вебинары, инфографики и многое другое. К слову, подборка будет периодически пополняться.
Отзывы студентов
FAQ
ИИ не заменит специалистов по комплаенсу, но сильно изменит их работу.
ИИ умеет делать многие вещи быстрее человека: анализировать тексты, искать несоответствия, помогать с документами. Иногда даже в несколько раз быстрее. Но он не может взять на себя ключевое — профессиональное суждение и принятие решений. Именно человек решает, как применять требования закона, где есть риск и какое решение будет корректным в конкретной ситуации. ИИ здесь только помощник, а не замена.
В первую очередь ИИ помогает снижать риски для приватности данных за счёт контроля того, какие данные используются и куда они передаются.
Например, коммерческие API-версии ИИ (у крупных провайдеров) обычно устроены так, что данные клиентов не используются для обучения моделей. Это снижает риск утечек и несанкционированного использования информации.
Если компания хочет ещё большего контроля, она может использовать локальное развёртывание ИИ-моделей с открытым исходным кодом. В этом случае данные вообще не покидают инфраструктуру компании. Это упрощает соблюдение требований и снижает нагрузку на такие процедуры, как оценка передачи данных за границу (TIA).
Дополнительно ИИ может работать более надёжно за счёт подхода Retrieval-Augmented Generation (RAG). Простыми словами: модель не «фантазирует», а опирается только на те документы, которые вы ей дали, например, официальные разъяснения EDPB или внутренние политики компании. Это снижает риск ошибок и вводящих в заблуждение ответов.
Использовать ИИ означает не только включить инструмент в процесс, но и правильно им управлять.
EU AI Act и подходы к AI-governance требуют, чтобы компании:
• чётко понимали, какие ИИ-инструменты разрешены, а какие — нет;
• устанавливали правила, чтобы сотрудники не загружали в ИИ чувствительные данные клиентов;
• осознавали ограничения ИИ, включая риск так называемых «галлюцинаций», когда модель уверенно выдаёт неверную информацию.
Важно и обучение сотрудников: они должны понимать, где ИИ можно использовать, а где нельзя, и как проверять его результаты. Без этого ИИ становится не помощником, а источником новых рисков — организационных и правовых.
ИИ особенно полезен там, где много рутины и повторяющихся действий.
На практике он может:
• помогать составлять и проверять документы: договоры, политики приватности, DPA;
• находить потенциальные риски и странные формулировки в текстах;
• готовить черновики для RoPA, LIA и другой внутренней документации;
• быстро анализировать большие объёмы нормативных и методических материалов;
• упрощать сложные юридические тексты, делая их понятнее для команды.
Важно: ИИ не заменяет юриста или DPO, но даёт хороший стартовый вариант, который специалист затем проверяет и дорабатывает.
Главное преимущество — экономия времени и сил.
ИИ берёт на себя механическую работу, а специалисты по комплаенсу могут сосредоточиться на более важных вещах:
• стратегии;
• управлении рисками;
• сложных и нестандартных кейсах;
• работе с бизнесом и клиентами.
Кроме того, ИИ помогает раньше выявлять проблемы, повышает аккуратность в документах и помогает небольшим командам поддерживать порядок даже при большом объёме данных.
В итоге ИИ — это способ работать спокойнее, быстрее и системнее в условиях, где данных становится всё больше, а требования к их защите всё строже.
