Kontakt aufnehmen

Schulungsübersicht

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verstehen

  • Was ist KI und wie wird sie definiert?
  • Maschinelles Lernen als Teilmenge der KI
  • Arten von KI: schwach, stark, generativ, überwacht, unüberwacht

KI in der Praxis über die Organisation hinweg

  • Wo KI/ML derzeit in Geschäftsbereichen eingesetzt wird
  • Automatisierung, Entscheidungsunterstützung, Kundenservice und Analytik
  • Anwendungsbeispiele in Personalwesen, Finanzen, Betrieb und Compliance

Häufige Governance-Herausforderungen

  • Konflikte mit den Grundsätzen des Datenschutzes
  • Rechtmäßigkeit, Fairness und Transparenz bei automatisierten Entscheidungen
  • Genauigkeit, Datenminimierung und Speicherbeschränkungen

Grundlagen im Informations- und Datenmanagement

  • Informations- und Dokumentenverwaltung im Kontext von KI
  • Die Bedeutung von Metadaten und Audit-Trails
  • Sicherstellung der Datenqualität und -integrität für Trainingsdatensätze

Umgang mit Herausforderungen der Informationsgovernance

  • Gestaltung von Governance-Kontrollen für KI/ML-Pipelines
  • Menschliche Aufsicht und Erklärbarkeit
  • Aufbau funktionsübergreifender Governance-Teams

Durchführung von Datenschutz-Folgenabschätzungen für KI/ML

  • Rechtliche Anforderungen und Zweck von Datenschutz-Folgenabschätzungen
  • Schritte zur Bewertung vorgeschlagener KI/ML-Implementierungen
  • Dokumentation von Risikobewertungen, Gegenmaßnahmen und Begründungen

Governance-Rahmenwerke und Risikomanagement

  • Überblick über KI-spezifische Governance-Rahmenwerke
  • Ansätze von ISO, NIST, ICO und OECD
  • Risikoregister und Richtlinien-Dokumentation

Kultur, Integration und verwandte Rahmenwerke

  • Etablierung einer Kultur verantwortungsvollen KI-Einsatzes
  • Verknüpfung der KI-Governance mit Cybersicherheit, Ethik und ESG-Richtlinien
  • Kontinuierliche Verbesserung und Überwachung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Kenntnisse der internen Richtlinien zur Informationsgovernance der Organisation
  • Vertrautheit mit Vorschriften zum Datenschutz oder zum Privacy-Schutz
  • Grundlegende Kenntnisse der Konzepte von KI oder maschinellem Lernen sind von Vorteil

Zielgruppe

  • Fachkräfte für Informationsgovernance
  • Datenschutzbeauftragte und Compliance-Manager
  • Leiter für digitale Transformation oder IT-Governance
 7 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien