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AI Risk Management: Risks, Responsibilities and Practical Approaches

As AI systems are increasingly embedded into core business operations, managing their risks becomes an organizational necessity. This webinar provides a practical introduction to AI risk management, exploring how organizations can approach AI risk  in a structured, practical way across the full system lifecycle.
 
The focus goes beyond model-level concerns like bias or accuracy to examine how AI-related risks emerge through real world deployment and operations. Technical, operational, security, legal, and reputational dimensions are considered, along with how regulatory requirements such as those from the EU AI Act connect to established risk management frameworks. Clear ownership of AI risk is emphasized, from development and approval through monitoring and intervention, together with practical approaches for structuring AI risk oversight at organizational level.


Please note: This webinar is in English!

Agenda

11:00

Welcome
​​​​​​

11:10

AI risk management: risks, responsibilities and practical approaches

Dr. Simone Amoroso, 
​​​​​​​AI Quality & Testing Hub GmbH
Head of Technology

  • Core principles of AI risk management for organizations
  • Roles and responsibilities across technical and managerial function
  • Practical ways to structure AI risk oversight

11:45

Discussion

12:00

End of the Event​​​​​​​

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