Risikomanagement für KI: sicher und konform
KI Governance, Ethik & Compliance

Risikomanagement für KI: sicher und konform

Vom KI-Use-Case zur auditfähigen Entscheidung mit Guardrails, Risikoregister und Nachweisen

Die wichtigsten Themen

KI-Use-Cases risikobasiert triagieren

EU AI Act und DSGVO nachweisen

Risikoregister und Scoring nutzen

GenAI-Guardrails definieren

Drift-Monitoring strukturieren

Incident-Response-Playbooks erstellen

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Fragen und Antworten zu Risikomanagement für KI: sicher und konform

Was bedeutet Risikomanagement für KI in diesem Seminar?

Gemeint ist ein durchgängiges Vorgehen, mit dem KI-Use-Cases bewertet, Risiken priorisiert, Kontrollen festgelegt und Entscheidungen dokumentiert werden. Der Schwerpunkt liegt auf der Verbindung von technischer Bewertung, Governance, Datenschutz, Compliance und Betrieb.

Ist die Schulung eher technisch oder eher Compliance-orientiert?

Beides wird gezielt verbunden. Du arbeitest mit Governance- und Nachweisartefakten, behandelst aber auch technische Kontrollen wie Modell-Validierung, Prompt- und Output-Sicherheit, Monitoring, Logging, Drift-Erkennung und Incident Response.

Geht es auch um GenAI, Chatbots und Copilots?

Ja. Ein eigener Schwerpunkt sind Risiken und Kontrollen für GenAI-Anwendungen, darunter Prompt-Injection, Datenabfluss, unsichere Outputs, Missbrauchsszenarien, Abuse-Tests und Betriebs-Guardrails.

Welche Rolle spielen EU AI Act und DSGVO?

EU AI Act und DSGVO werden in konkrete Artefakte übersetzt: Risikoklassifizierung, Dokumentation, DPIA-Bezug, Zweckbindung, Nachweise, Freigabe-Checklisten und Audit-Trails. Ziel ist nicht juristische Theorie, sondern eine umsetzbare Struktur für KI-Projekte.

Welche Vorlagen entstehen im Seminar?

Du arbeitest mit Templates für Risikoregister, Scoring-Logik, Kontrollkatalog, Maßnahmenplanung, Freigabe-Checkliste, Reporting, SOPs und Incident-Response-Playbooks. Diese Vorlagen lassen sich an interne Prozesse anpassen.

Für welche Rollen eignet sich das Seminar besonders?

Besonders geeignet ist die Schulung für IT-Security, Data-Science, ML-Engineering, Product Ownership, Datenschutz, Compliance, Risk Management und interne Revision. Entscheidend ist ein Bezug zu KI-Projekten, Freigaben, Kontrollen oder Audits.

Welche Vorkenntnisse sind sinnvoll?

Hilfreich sind Grundkenntnisse zu KI, Machine Learning oder GenAI sowie Erfahrung mit IT-Prozessen, Governance, Compliance oder IT-Sicherheit. Für KI-Grundlagen empfiehlt sich ergänzend das AI-900 Training.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.

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