Künstliche Intelligenz ist längst nicht mehr nur ein technisches Thema, sondern eine strategische Managementaufgabe.
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, KI sinnvoll, sicher, wirtschaftlich und verantwortungsvoll einzusetzen. Dabei geht es nicht nur um einzelne Tools wie ChatGPT, Microsoft Copilot, Claude, Gemini oder andere KI-Systeme, sondern um die grundsätzliche Frage, wie KI strukturiert in Organisationen eingeführt, gesteuert, kontrolliert und weiterentwickelt wird.
Dieses Training vermittelt Führungskräften, Projektverantwortlichen und Fachabteilungen ein praxisnahes Verständnis dafür, wie AI Governance im Unternehmen aufgebaut werden kann.
Im Fokus stehen Entscheidungsstrukturen, Verantwortlichkeiten, Risikomanagement, Use-Case-Bewertung, interne Richtlinien, Rollenmodelle, Kontrollmechanismen und die strategische Verankerung von KI im Unternehmen.
Ziel ist es, KI nicht unkontrolliert wachsen zu lassen, sondern einen klaren Rahmen zu schaffen, in dem Innovation möglich bleibt, Risiken jedoch aktiv gesteuert werden.
Lerninhalte
Grundlagen von AI Governance
- Was bedeutet AI Governance im Unternehmenskontext?
- Unterschied zwischen AI Strategy, AI Governance, AI Management und AI Compliance
- Warum KI nicht nur ein IT-Thema ist
- Typische Governance-Probleme bei ungeplanter KI-Einführung
- Chancen und Risiken beim Einsatz generativer KI im Unternehmen
Strategische KI-Steuerung
- Entwicklung einer unternehmensweiten KI-Strategie
- Definition von KI-Zielen, Nutzenversprechen und Prioritäten
- Abgleich von KI-Initiativen mit Unternehmensstrategie und Geschäftsmodell
- Bewertung von Chancen, Risiken und Wirtschaftlichkeit
- Aufbau einer KI-Roadmap für Organisationen
AI Operating Model
- Rollen und Verantwortlichkeiten im Unternehmen
- AI Owner, Data Owner, Compliance, IT, Legal, Fachbereiche und Management
- Aufbau eines AI Steering Committees
- Entscheidungswege und Eskalationsmechanismen
- Governance zwischen zentraler Steuerung und dezentraler Nutzung
- Zusammenspiel von Fachbereichen, IT, Datenschutz und Geschäftsleitung
Use-Case-Management
- Identifikation geeigneter KI-Anwendungsfälle
- Priorisierung nach Nutzen, Risiko, Aufwand und strategischer Relevanz
- Bewertung von Automatisierungspotenzialen
- Grenzen und Risiken von KI-Anwendungen
- Aufbau eines AI Use Case Registers
- Entscheidungskriterien: erlauben, einschränken, ablehnen oder pilotieren
Richtlinien und interne Standards
- Entwicklung einer unternehmensweiten KI-Richtlinie
- Regeln für Nutzung generativer KI
- Umgang mit vertraulichen Daten
- Transparenzpflichten und Dokumentation
- Menschliche Kontrolle und Verantwortlichkeit
- Definition zulässiger und unzulässiger KI-Nutzung
Risikomanagement und Kontrollmechanismen
- Identifikation typischer KI-Risiken
- Bias, Halluzinationen, Datenschutz, Urheberrecht und Sicherheitsrisiken
- Risikoklassifizierung von KI-Systemen
- Kontroll- und Freigabeprozesse
- Monitoring und kontinuierliche Verbesserung
- Aufbau eines praxisnahen AI Risk Registers
Rechtliche und regulatorische Orientierung
- Überblick über relevante Anforderungen rund um KI
- EU AI Act als Orientierungsrahmen
- Datenschutz, Informationssicherheit und Compliance-Bezug
- Verantwortlichkeit bei KI-gestützten Entscheidungen
- Dokumentations- und Nachweispflichten
- Keine Rechtsberatung, sondern praxisnahe Management-Einordnung
Praxisübungen
- Entwicklung eines einfachen AI Governance Frameworks
- Bewertung konkreter KI-Use-Cases
- Erstellung einer Governance-Matrix
- Entwurf einer internen KI-Richtlinie
- Gruppenarbeit zu typischen Unternehmensszenarien
- Erarbeitung konkreter nächster Schritte für die eigene Organisation
Lernziele
Nach dem Training können die Teilnehmenden:
- erklären, warum KI-Governance für Unternehmen geschäftskritisch ist
- die wichtigsten Risiken und Steuerungsfelder beim KI-Einsatz benennen
- KI-Use-Cases strukturiert bewerten und priorisieren
- Rollen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungswege für KI-Projekte definieren
- erste interne KI-Richtlinien und Governance-Strukturen entwerfen
- zwischen Innovation, Produktivität, Compliance und Risikokontrolle abwägen
- konkrete nächste Schritte für die Einführung oder Verbesserung von AI Governance im eigenen Unternehmen ableiten
Zielgruppe
- Geschäftsleitung und Bereichsleitungen
- Teamleitungen und Projektleitungen
- Product Owner und Projektmanager
- HR, Legal, Compliance und Datenschutz
- IT-Management und Digital Transformation Teams
- Innovationsmanager
- Fachbereichsverantwortliche, die KI im Unternehmen einführen oder steuern möchten
Weitere Details
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