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.
12 октября → 4 ноября
8 живых сессий по 2 часа (теория и практика чередуются)
До 18.09.2026. Узнать больше →
Понедельник и среда, 16:00–18:00 (CET)
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 составляют LIA в простых документах Word.
3) Privacy-специалисты и тимлиды тратят много времени на создание тренингов, обучающих материалов и визуализаций, а при обращении к ИИ сталкиваются с галлюцинациями.
4) Privacy-специалисты долго объясняют дизайнерам сайта, как должна выглядеть политика приватности — интерактивная и понятная пользователям.
5) Специалисты по информационной безопасности пытаются автоматизировать повторяющиеся задачи по реагированию на инциденты.
После курса:
1) Используют ChatGPT / Claude для перевода юридических положений с учетом местного законодательства с помощью грамотного промпт-инжиниринга.
2) Генерируют автоматически заполненные черновики LIA (Legitimate Interest Assessment) с помощью OS4DPO в Notion на основе имеющихся данных.
3) С помощью NotebookLM специалисты создают инфографику или подкасты на основе собственных материалов, и на 100% уверены, что информация точна.
4) После курса privacy-специалисты сами создают шаблон политики приватности с нужным функционалом в Claude и передают готовый HTML на внедрение.
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.
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.
📍 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.
📍 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
• Skill Synthesis — работа со skills в Claude и Notion, а также Codex/ChatGPT.
• 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 для сохранения сложных промптов как многоразовых «ассистентов».
• N8N как инструмент автоматизации.
📍 Приобретенные навыки
• Эффективное структурирование цифровых задач.
• Преобразование статических переменных в интерактивные функции ИИ.
• Проектирование связанных многоэтапных процессов генерации документов.
📍 О чем этот модуль?
Практические занятия — не отдельный модуль, а часть каждой пары «лекция + воркшоп» на протяжении всего курса. Основная часть практики проходит в Notion, включая DPO Wiki и инструменты OS4DPO, где вы применяете полученные знания к реальным задачам DPO. Посещение воркшопов вживую необязательно, но для получения сертификата нужно выполнить задания на платформе AI4DPO.
Воркшопы охватывают сложные архитектуры ИИ: мультиагентные системы (где агенты проверяют работу друг друга), глубокие RAG-архитектуры, организационную стратегию ИИ и риски приватности высокого уровня.
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: понедельник и среда, 16:00–18:00 (CET)
- Домашнее задание: Групповая работа над финальным проектом «Конвертер RoPA в Privacy Notice»
- Инструменты для обучения: Miro, Notion, MS Teams
- Сертификация: Электронный сертификат через Accredible
Скидки для групп и компаний
Скидки не суммируются со скидками программы лояльности.
- 2 участника — 5%
- 3–4 участника — 10%
- 5+ участников — 20%
Отзывы студентов
Менеджер по комплаенсу
Data Protection Officer
Специалист по защите персональных данных
Privacy Consultant
Data Protection Officer
Учитесь больше и получайте скидки
Регистрируйтесь в Программе лояльности Data Privacy Office и получайте скидки на обучение.
С каждой покупкой ваша персональная скидка растет и не обнуляется: 4% → 12% → 20%
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.
Рассылка Data Privacy Office
А в ней — скидка 10 % на курс GDPR DPP, полезные материалы от экспертов и наши новости.
