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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Was sich ändert, wenn Entscheidungen modellgesteuert werden
- Von Regeln und menschlichem Urteilsvermögen zu bewerteten Optionen
- Tempo und Umfang automatisierter Handlungen
- Neue Fehlerbilder und Zuständigkeitslücken
Entscheidungsbestandsaufnahme und Risikoklassifizierung
- Erfassung automatisierter Entscheidungen
- Auswirkung, Rückholbarkeit und betroffene Parteien
- Risikostufen und Anforderungen an die Steuerung
- Zuständigkeit je Entscheidungsklasse
Zuständigkeit und menschliche Überwachung
- Sinnvolle versus nominelle menschliche Prüfung
- Autonomieschwellenwerte als Governance-Entscheidungen
- Eskalationswege und Reaktionszeiten
- Zuständiger Verantwortlicher und Freigabe
Entscheidungsprotokolle und Erklärfähigkeit
- Inhalt eines nachvollziehbaren Entscheidungsprotokolls
- Erhalt von Konfidenz, Optionen und Kontext
- Nachverfolgbarkeit von Modell und Version
- Erläuterung einer Entscheidung gegenüber Kunden oder Behörden
Richtlinien- und Grenzwertsteuerung
- Genehmigte Optionsmengen und Änderungssteuerung
- Steuerung von Schwellenwerten und periodische Überprüfung
- Verbotene Entscheidungen und harte Stopps
- Richtlinien als Code neben der Modelloutput
Regulatorische Erwartungen
- Pflichten des EU AI Acts für Entscheidungssysteme
- Branchenregeln in Finanzen, Versicherung und Gesundheit
- Datenschutz und Rechte bei automatisierten Entscheidungen
- Dokumentation und Konformitätsnachweise
Risiken aus Lieferanten, Lizenzen und Herkunft
- Hosted Decision APIs im Vergleich zu offenen Gewichten
- Lizenzbedingungen für abgeleitete und eingebettete Modelle
- Abhängigkeit von Lieferanten und Auslaufrisiko
- Integrität der Gewichte und Versionsfixierung
Verzerrungen, Fairness und Ergebnisüberwachung
- Ungleichheit der Ergebnisse zwischen Gruppen
- Stellvertretervariablen und Formulierung von Optionen
- Signale aus Beschwerden und Reklamationen
- Periodische Fairness-Prüfung
Incident Response bei falschen Entscheidungen
- Erkennung systematischer Entscheidungsfehler
- Einschränkung und Aussetzung der Autonomie
- Sanierung und Entschädigung der Kunden
- Ursachenanalyse und Anpassung der Kontrollen
Assurance-Prüfung einer Entscheidungsschicht
- Nachweise, die ein Revisor anfordern sollte
- Prüfung der Genauigkeits- und Kalibrierungsbehauptungen
- Stichproben von Entscheidungen und Overrides
- Berichterstattung der Befunde an den Vorstand
Voraussetzungen
- Vertrautheit mit KI- oder Automatisierungsprojekten in einer Unternehmensumgebung.
- Verständnis von Risiko-, Compliance- oder Revisionsprozessen.
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich.
Zielgruppe
- Verantwortliche für Risiko, Compliance und Modellrisiko
- Interne Revisoren, die automatisierte Entscheidungen prüfen
- Leitende in KI-Governance und Datenschutz
- Produktverantwortliche, die für automatisierte Workflows zuständig sind
- Architekten, die Überwachung in Agentensysteme integrieren
