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Schulungsübersicht

Verständnis von KI und Maschinellem Lernen

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

KI in der Praxis in der gesamten Organisation

  • Wo existiert KI/ML derzeit in Geschäftsfunktionen?
  • Automatisierung, Entscheidungsunterstützung, Kundenservice und Analytik
  • Anwendungsfälle in Personalwesen, Finanzen, Betriebsabläufen und Compliance

Häufige Governance-Herausforderungen

  • Konflikte mit den Datenschutzgrundsätzen
  • Rechtmäßigkeit, Fairness und Transparenz bei automatisierten Entscheidungen
  • Genauigkeit, Datenminimierung und Speicherbeschränkungen

Grundlagen der Informations- und Datenverwaltung

  • Informations- und Dokumentenmanagement im KI-Kontext
  • Die Bedeutung von Metadaten und Audit-Trails (Prüfprotokollen)
  • Aufrechterhaltung der Datenqualität und Integrität für Trainingsdatensätze

Bewältigung von Informationsgovernance-Herausforderungen

  • Design von Governance-Kontrollen für KI/ML-Pipelines
  • Menschliche Aufsicht und Erklärbarkeit (Explainability)
  • Aufbau abteilungsübergreifender Governance-Teams

Durchführung von Datenschutz-Folgenabschätzungen (DPIAs) für KI/ML

  • Gesetzliche Anforderung und Zweck von DPIAs
  • Schritte zur Bewertung vorgeschlagener KI/ML-Implementierungen
  • Dokumentation von Risikobewertungen, Minderungsmaßnahmen und Begründungen

Governance-Rahmenwerke und Risikomanagement

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

Kultur, Integration und damit verbundene Rahmenwerke

  • Verankerung einer Kultur des verantwortungsvollen KI-Einsatzes
  • Verbindung von KI-Governance mit Cybersicherheit, Ethik und ESG-Richtlinien
  • Kontinuierliche Verbesserung und Überwachung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis der organisatorischen Politiken zur Informationsgovernance
  • Vertrautheit mit datenschutz- oder privacy-bezogenen Vorschriften
  • Erste Bekanntheit mit Konzepten der KI oder des Maschinellen Lernens ist hilfreich

Zielgruppe

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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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