Modul 1: Regulierung & Risikokontrolle
Was Sie wissen müssen – bevor’s teuer wird
EU AI Act – Inhalte, Fristen, Risikoklassen
- Hochrisiko-Systeme erkennen – Kriterien & Konsequenzen
- Transparenzpflichten, Dokumentation & Aufsicht verständlich erklärt
- Zusammenspiel mit DSGVO, NIS2, Produkthaftung
- Übergangsfristen und praktischer Handlungsbedarf
DSGVO in KI-Anwendungen rechtssicher umsetzen
- Zweckbindung, Datenminimierung, Einwilligung & berechtigtes Interesse
- DSFA (Datenschutz-Folgen-) & Risikoabschätzung effizient durchführen
- Umgang mit Trainingsdaten & sensible Informationen
- Technische Schutzmaßnahmen, Incident Management & Modellrobustheit
- Rolle der Datenschutzbeauftragten in KI-Projekten klar definieren
Governance & Haftung klären
- Rechtskonforme Governance-Modelle für KI-Anwendungen entwickeln
- Zuständigkeiten entlang der KI-Wertschöpfungskette präzise zuweisen
- Human Oversight & Eskalationslogik definieren
- Haftungsrisiken erkennen – von Fehlfunktion bis Blackbox
- Auditfähige Policies & interne Umsetzung mit Vorlagen und Kommunikationstools
KI-Ethik & Fairness operationalisieren
- Bias erkennen, messbar machen und prüfen
- Ethische Prinzipien als Auditkriterien nutzen
- Realität in Unternehmen: Fails, Learnings, Good Practices
- Was in Unternehmen heute funktioniert und wo es scheitert – Ableitungen für die eigene Governance
Risikobewertung & Klassifizierung von KI-Systemen
- Risk Assessments, Risikomatrix & Tools wie ALTAI, Z-Inspection
- Schnelltests & Tiefenprüfungen von KI-Systemen
- Integration in Freigabe- und Auditprozesse
Ihr Plus:
Risikoprüfung realer Use Cases– Gruppenübung
Modul 2: Compliance umsetzen
Was Sie strukturell brauchen für Auditfähigkeit und Sicherheit
Transparenz & Auditfähigkeit herstellen
- Technische Dokumentation, Logging & Datenmanagement
- Aufbau eines prüfbaren KI-Dossiers
- Audit-Vorbereitung: Struktur, Prüfkriterien, Nachweispflichten
- Updates & Modelländerungen professionell dokumentieren
- IT-Sicherheit als Compliance-Baustein
Policies & Prozesse entwickeln
- KI-Policy verständlich, schlank & prüfbar gestalten
- KI-Verhaltenskodex für die Belegschaft
- Rollen, Gremien & Entscheidungswege klar definieren
- Interne Kommunikation & Change Management gezielt steuern
Toolbox & Templates für KI-Compliance-Verantwortliche
- Assessment-Tools wie AIIM, Audit-Templates, DSFA-Vorlagen
- Risikobewertungs-Tools (ISO, Checklisten)
- KI-Governance (Tools, Kriterien)
- KI Sicherheitsmaßnahmen planen
- Monitoring- & Reporting-Lösungen
- Strukturierte Prozesse für Doku & Reviews
- Was sich wirklich bewährt hat – im Einsatz & im Audit
Ihr Plus:
Zugriff auf Best-Practice-Vorlagen, die bereits im Einsatz sind
Modul 3: KI-Einsatz für Compliance-Abteilungen
Wie Sie KI als Produktivitätsbooster in Ihrem Berufsalltag nutzen
Prompt Engineering gezielt einsetzen
- Richtige Prompts für: Auditfragen, DSFA, Richtlinien, Argumentationshilfen
- Prompt-Tuning: Tonalität, Tiefe, Struktur gezielt steuern
KI-Toolvergleich & Anwendung:
- ChatGPT, Claude, CoPilot, Le Chat – was kann was?
- Anwendungsfälle: Vertragsprüfung, Policy-Drafting, Präsentationen, …
Ihr Plus:
Prompts & Tool-Guide zum sofortigen Einsatz
Modul 4: Anwendung, Übung & Transfer
Wie Sie Kontrolle gewinnen – und behalten
Workshop:
Compliance-KI-Check
- Analyse von realen KI-Systemen*
- Schwachstellen in Fairness, Transparenz & Kontrolle identifizieren
- Maßnahmenplan zur Absicherung entwickeln – mit strukturiertem Feedback
- Fallbeispiel: Prüfung eines konkreten KI-Systems
Ihr Plus:
Quick-Check zur Compliance-Reife Ihrer Systeme
*Sie können gern ein Beispiel vorab übermitteln an [email protected]
Simulation: Internes KI-Audit
- Durchführung einer Prüfungssimulation im Team
- Erstellung eines Dossiers, Bewertung, Verteidigungsstrategie
- Sofort-Feedback & Best-Practice-Abgleich
Lessons Learned aus der Praxis
- Erfolgsfaktoren für tragfähige KI-Compliance
- Typische Stolperfallen und wie Sie sie vermeiden
- Insights von Unternehmen & Behörden: ehrlich, praxisnah, übertragbar