Μάθημα 1DPIA για συστήματα AI: καθορισμός εισόδων μοντέλου, εξόδων, βαθμολόγησης κινδύνου, ποσοστών σφάλματος και στρατηγικών μείωσηςΑυτό το τμήμα καθοδηγεί σε DPIA για εργαλεία AI HR, καλύπτοντας ορισμό πεδίου, χαρτογράφηση εισόδων/εξόδων, βαθμολόγηση κινδύνου, αξιολόγηση ποσοστών σφάλματος και μεροληψίας, και σχεδιασμό σχεδίων μείωσης και παρακολούθησης σύμφωνα με GDPR και εργατικό δίκαιο.
Scoping AI use cases and data flowsIdentifying data subjects and impactsRisk scoring and prioritization methodsEvaluating error rates and false matchesMitigation, residual risk and sign-offΜάθημα 2Τεκμηρίωση και διακυβέρνηση: μητρώο κινδύνου μοντέλου, δήλωση επιπτώσεων αλγορίθμου, αρχεία αλλαγών και αρχεία εκπαίδευσηςΑυτό το τμήμα εξηγεί πώς να τεκμηριώνετε εργαλεία AI HR μέσω μητρώων κινδύνου μοντέλων, δηλώσεων επιπτώσεων, αρχείων αλλαγών και αρχείων εκπαίδευσης, επιτρέποντας ιχνηλασιμότητα, λογοδοσία και αποδείξεις για ρυθμιστικές αρχές, δικαστήρια και εκπροσώπους εργαζομένων.
Designing an AI model risk registerAlgorithmic impact statement structureMaintaining model and data change logsTracking training data and model versionsEvidence packs for audits and litigationΜάθημα 3Εφαρμογή GDPR σε AI: νομική βάση επεξεργασίας, ειδικές κατηγορίες και επιπτώσεις σε αυτοματοποιημένη λήψη αποφάσεων (Άρθρο 22)Αυτό το τμήμα διευκρινίζει πώς εφαρμόζεται GDPR σε AI HR, συμπεριλαμβανομένων νομικών βάσεων, χειρισμού ειδικών κατηγοριών δεδομένων, προφίλ και αυτοματοποιημένων αποφάσεων βάσει Άρθρου 22, και σχεδιασμό διακυβέρνησης, αρχείων και μέτρων ανθεκτικών σε ελέγχους.
Choosing lawful bases for HR AI usesHandling special category and union dataProfiling and automated decision criteriaMeaningful human involvement safeguardsRopa and documentation for AI systemsΜάθημα 4Νομικοί και ηθικοί κίνδυνοι χρήσης AI για screening αιτούντων και παρακολούθηση εργαζομένωνΑυτό το τμήμα αναλύει νομικούς και ηθικούς κινδύνους AI σε πρόσληψη και παρακολούθηση, συμπεριλαμβανομένων διακρίσεων, ψυχολογικών επιδράσεων, υπερβολικής επιτήρησης και κατάχρησης συμπερασμάτων δεδομένων, και δείχνει ενσωμάτωση μέτρων, εποπτείας και αναλογικότητας σε HR AI.
Discrimination and equal treatment risksSurveillance, trust and chilling effectsOver-collection and function creep in HRUse of inferred and behavioral dataEthics review and escalation channelsΜάθημα 5Έλεγχοι μεροληψίας, δικαιοσύνης και μη διακρίσεων: προέλευση συνόλων δεδομένων, αναπαριστώμενοτητα, εξηγησιμότητα και έλεγχοι τρίτωνΑυτό το τμήμα καλύπτει ελέγχους μεροληψίας και δικαιοσύνης για εργαλεία AI HR, συμπεριλαμβανομένων προέλευσης συνόλων δεδομένων, ελέγχων αναπαριστώμενοτητας, τεχνικών εξηγησιμότητας, μετρήσεων δικαιοσύνης και ανεξάρτητων ελέγχων, με καθοδήγηση διορθωτικών και επικοινωνίας υπολειπόμενων κινδύνων.
Tracing dataset sources and licensesAssessing representativeness and coverageFairness metrics and threshold settingExplainability tools for HR decisionsThird-party audits and remediation plansΜάθημα 6Τεχνικά μέτρα: ελαχιστοποίηση δεδομένων, ανωνυμοποίηση/ψευδωνυμοποίηση, έλεγχοι πρόσβασης και ασφαλής ανάπτυξη μοντέλουΑυτό το τμήμα περιγράφει τεχνικά μέτρα προστασίας για AI σε HR, συμπεριλαμβανομένων ελαχιστοποίησης δεδομένων, ανωνυμοποίησης/ψευδωνυμοποίησης, ελέγχων πρόσβασης και ασφαλούς ανάπτυξης μοντέλων, εξασφαλίζοντας εμπιστευτικότητα, ακεραιότητα και ανθεκτικότητα μοντέλων και δεδομένων HR σε κύκλο ζωής.
Data minimization for HR training datasetsAnonymization and pseudonymization patternsRole-based and attribute-based access controlSecure model hosting and API hardeningKey management and logging for AI systemsΜάθημα 7Δικαιώματα εργαζομένων και διαφάνεια: ειδοποίηση, ουσιαστική εξήγηση αυτοματοποιημένων αποφάσεων, ανθρώπινη επανεξέταση και επιλογές opt-outΑυτό το τμήμα εξηγεί δικαιώματα ενημέρωσης εργαζομένων σε AI HR, συμπεριλαμβανομένων στρωματωμένων ειδοποιήσεων, ουσιαστικών εξηγήσεων λογικής, επιλογών ανθρώπινης επανεξέτασης, αμφισβήτησης αποφάσεων και πρακτικών opt-out ή εναλλακτικών διαδικασιών σύμφωνα με GDPR και εργατικό δίκαιο.
Designing clear AI use notices for staffExplaining model logic in plain languageSetting up human review and escalationHandling objections and contestationsDocumenting responses to rights requestsΜάθημα 8Απαιτήσεις συμβουλίου εργαζομένων και συνδιαμόρφωσης στη Γερμανία: συμμετοχή, δικαιώματα ενημέρωσης και υποχρεώσεις συμβουλήςΑυτό το τμήμα εστιάζει σε γερμανική συνδιαμόρφωση συμβουλίου εργαζομένων για εργαλεία AI HR, καλύπτοντας σκανδάλες συμμετοχής, δικαιώματα ενημέρωσης, καθήκοντα συμβουλής, τυπικές ρήτρες Betriebsvereinbarungen και στρατηγικές έγκαιρης εμπλοκής με εκπροσώπους εργαζομένων.
When AI tools trigger co-determinationInformation and inspection rights of councilsStructuring consultation and negotiationsKey clauses in AI BetriebsvereinbarungenCooperation strategies and documentationΜάθημα 9Διαδικασίες δοκιμής και επικύρωσης: δοκιμές προ-ανάπτυξης, μετρήσεις απόδοσης, παρακολούθηση και περιοδική επανεξέτασηΑυτό το τμήμα θέτει πρακτικές δοκιμών και επικύρωσης για συστήματα AI HR, συμπεριλαμβανομένων ελέγχων προ-ανάπτυξης, μετρήσεων απόδοσης και δικαιοσύνης, παρακολούθησης παραγωγής, περιοδικής επανεξέτασης, σχεδίων rollback και τεκμηρίωσης για αρχές και συμβούλια.
Pre-deployment functional test plansPerformance, error and fairness metricsShadow mode and A/B testing in HROngoing monitoring and alert thresholdsPeriodic reviews and rollback criteriaΜάθημα 10Συμβατική και διαχείριση προμηθευτών: ρόλοι επεξεργαστή έναντι ελεγκτή, απαιτούμενες ρήτρες συμβολαίου, SLAs, διαχείριση αλλαγών μοντέλου και αιτήματα προέλευσης μοντέλουΑυτό το τμήμα αφορά συμβόλαια και εποπτεία προμηθευτών για εργαλεία AI HR, ορίζοντας ρόλους ελεγκτή/επεξεργαστή, υποχρεωτικές ρήτρες GDPR, SLAs, δικαιώματα ασφαλείας/ελέγχου, ειδοποιήσεις αλλαγών μοντέλου και υποχρεώσεις προέλευσης/τεκμηρίωσης προμηθευτών.
Allocating controller and processor rolesGDPR Article 28 and DPA essentialsSecurity, uptime and support SLAsModel updates, drift and change controlProvenance, audit and termination rights