आजकल AI का रोज़ाना इस्तेमाल असल कंप्लायंस, सिक्योरिटी और फ़ैसले से जुड़े जोखिमों से जुड़ा है, इसलिए इंसानी निगरानी को बाद में सोची जाने वाली चीज़ नहीं माना जा सकता। यह कोर्स बताता है कि असल में AI लिटरेसी और निगरानी का क्या मतलब है, और टीम के सदस्य कैसे आउटपुट की समीक्षा कर सकते हैं, जोखिम भरे इस्तेमाल को रोक सकते हैं, डेटा की सुरक्षा कर सकते हैं और जब AI सिस्टम पर भरोसा न किया जा सके तो अपनी चिंताएँ ऊपर तक पहुँचा सकते हैं। यह कोर्स उन टीमों के लिए है जो रोज़ाना AI पर काम करती हैं और जिन्हें सिस्टम के आधार पर कोई कदम उठाने से पहले उस पर सवाल उठाने का साफ़ तरीका चाहिए।
इसमें आर्टिकल 4, AI की समझ और रोज़ाना की निगरानी के साथ-साथ वह स्थिति भी शामिल है जब AI के इस्तेमाल को रोकना और मामले को आगे बढ़ाना (escalate करना) चाहिए। इसमें आउटपुट की समीक्षा, प्रॉम्प्ट की सुरक्षा, सुरक्षा से जुड़े जोखिम, दोबारा इस्तेमाल और जानकारी ज़ाहिर करना, निष्पक्षता की जाँच, टूल को मंज़ूरी देना, घटना का रिकॉर्ड रखना और शुरू से आखिर तक 'रोकने-जाँचने-आगे बढ़ाने' (stop-check-escalate) की आदतें शामिल हैं।