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Schulungsübersicht

Verständnis von KI und maschinellem Lernen

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

KI in der Praxis innerhalb der Organisation

  • Wo KI/ML aktuell in Geschäftsfunktionen existiert
  • Automatisierung, Entscheidungsunterstützung, Kundenservice und Analytik
  • Anwendungsfälle in HR, Finanzen, Betrieb und Compliance

Häufige Herausforderungen im Bereich der Governance

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

Grundlagen im Informations- und Datenmanagement

  • Informations- und Records Management in KI-Kontexten
  • Die Bedeutung von Metadaten und Prüfprotokollen (Audit Trails)
  • Aufrechterhaltung der Datenqualität und Integrität für Trainingsdatensätze

Umgang mit Herausforderungen der Informations-governance

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

Durchführung von DPIAs für KI/ML

  • Rechtliche Anforderung und Zweck von DPIAs
  • Schritte zur Bewertung vorgeschlagener KI/ML-Implementierungen
  • Dokumentation von Risikobewertungen, Massnahmen zur Risikominderung und Rechtfertigungen

Governance-Rahmenwerke und Risikomanagement

  • Überblick über KI-spezifische Governance-Rahmenwerke
  • Ansätze von ISO, NIST, ICO und OECD
  • Risiko-register und Policy-Dokumentation

Kultur, Integration und damit verbundene Rahmenwerke

  • Verankerung einer Kultur des verantwortungsvollen KI-Einsatzes
  • Verknüpfung von KI-Governance mit Cybersicherheit, Ethik und ESG-Policies (Environmental, Social, Governance)
  • Kontinuierliche Verbesserung und Überwachung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Ein Verständnis der informations-governance-Policies einer Organisation
  • Vertrautheit mit Datenschutz- oder Privatsphäre-Bestimmungen
  • Einige Kenntnisse über KI- oder maschinelle Lernkonzepte sind hilfreich

Zielgruppe

  • Fachleute für Informations-governance
  • Datenschutzbeauftragte und Compliance-Manager
  • Verantwortliche für digitale Transformation oder IT-Governance
 7 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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