Kursbeschreibung
Der EU AI Act bringt klare Regeln für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen. In diesem Seminar erfährst Du kompakt und praxisnah, welche Risikoklassen es gibt, welche Pflichten für Anbieter, Nutzer und weitere Akteure gelten und worauf es bei Hochrisiko-KI, Transparenz, Fairness und menschlicher Aufsicht ankommt. Du lernst, KI-Systeme im eigenen Arbeitsumfeld besser einzuordnen, Risiken zu erkennen und Anforderungen an Prozesse, Teams, Tools und eine passende AI Policy sicher umzusetzen.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- EU AI Act verstehen und sicher im Arbeitsalltag anwenden
- KI-Risikoklassen erkennen und passende Pflichten ableiten
- Hochrisiko-KI, CE-Kennzeichnung und Dokumentation einordnen
- Transparenzpflichten für Chatbots und Textgeneratoren umsetzen
- Bias, Fairness und menschliche Aufsicht praktisch bewerten
- AI Policy entwickeln und interne Prozesse passend ausrichten
- KI-Systeme im eigenen Umfeld strukturiert bewerten
- Schulungspflichten nach Artikel 29 kennen und erfüllen
Zielgruppe
Für Fach- und Führungskräfte, Entwickler:innen, Projektleiter:innen, HR-Verantwortliche, IT-Administratoren – kurz: für alle, die KI in ihrem Unternehmen einsetzen oder sich frühzeitig auf die Anforderungen des EU AI Act vorbereiten möchten.
Kursinhalte
- Einführung in den EU AI Act
- Ziele, Aufbau und Anwendungsbereich der Verordnung
- Risikoklassen: verboten, Hochrisiko, begrenzt, gering
- Pflichten für Anbieter, Nutzer und weitere Akteure
- Hochrisiko-KI und organisatorische Pflichten
- Anforderungen an Hochrisiko-Systeme
- CE-Kennzeichnung, Konformitätsbewertung & Dokumentation
- Schulungspflichten gemäß Artikel 29
- Transparenz & Nutzerinformation
- Erklärbarkeit und Kennzeichnungspflichten
- Praxisbeispiele wie Chatbots & Textgeneratoren
- Ethik, Fairness & Bias
- Diskriminierungsrisiken & menschliche Aufsicht
- Interne Richtlinien und ethische Prinzipien
- Umsetzung im Unternehmenskontext
- Anforderungen an Prozesse, Teams & Tools
- Entwicklung einer AI Policy
- Übungen zur Bewertung von KI-Systemen im eigenen Umfeld
