Souveräne KI für regulierte Organisationen: Kontrolle über Daten, Modelle und Inferenzumgebungen Schulung

Grundlagen der Souveränen KI

• Was Souveräne KI in regulierten Organisationen bedeutet
• Geschäftliche, rechtliche und operative Treiber
• Kernkontrollbereiche: Daten, Modelle, Infrastruktur und Betrieb

Regulatorische Anforderungen und Risikokartierung

• Datenresidenz, Datenschutz und branchenspezifische Verpflichtungen
• Zuweisung sensibler Daten zu KI-Anwendungsfällen
• Identifizierung von Risiken durch grenzüberschreitende Übertragungen, Logging und Drittanbieterzugriff

Steuerung von Daten, Prompts und Logs

• Prompt-Governance und Grenzen der akzeptablen Nutzung
• Logging-Richtlinien für Prompts, Antworten und Metadaten
• Praktiken zur Aufbewahrung, Rotzierung, Maskierung und Zugriffskontrolle
• Übung: Überprüfung eines KI-Datenflusses auf Governance-Lücken

Hosting-Optionen für Modelle und Inferenzumgebungen

• Entscheidungshilfen für öffentliche APIs, private Cloud, On-Premise und hybride Bereitstellungen
• Faktoren zur Entscheidung darüber, wo Modelle ausgeführt werden sollen
• Abwägungen zwischen Kontrolle, Sicherheit, Kosten und Betriebsverantwortung

Anbieterabhängigkeit und Portabilität

• Häufige Lock-in-Muster bei Modellen, Tools und Plattformen
• Portabilität durch modulare Architektur, offene Schnittstellen und klare Verträge
• Übung: Bewertung eines Anbieters anhand von Souveränitätskriterien

Governance-Modell und Aktionsplanung

• Rollen und Verantwortlichkeiten in IT, Sicherheit, Recht und Compliance
• Zustimmungsarbeitsabläufe für Anwendungsfälle, Modelle und Betriebsänderungen
• Erwartungen an Überprüfbarkeit, Monitoring und Incident Response
• Erstellung eines praktischen Fahrplans für Souveräne KI und nächste Schritte