KI-Compliance-Beauftragter

Was ist KI / ein KI-System?

• Definition und Merkmale von KI gemäß KI-VO
• Kriterien für ein KI-System laut KI-VO
• Blackbox-Problematik: Wie beeinflusst sie die Transparenzpflichten nach der KI-VO?

Verschiedene KI-Produkte und ihre Einsatzbereiche

• KI in der Industrie und Wirtschaft
• KI in der Kundeninteraktion
• KI im Finanz- und Versicherungssektor
• KI in der Gesundheitsbranche
• KI in der öffentlichen Verwaltung und Rechtsprechung

Chancen und Risiken von KI im Unternehmen

• Chancen durch KI-Technologien
• Herausforderungen und Risiken
• Unternehmensspezifische Risikoabwägung

Technologische Grundlagen

• Daten als Grundlage von KI
• Maschinelles Lernen
• Neuronale Netzwerke
• Deep Learning
• Herausforderungen für die Erklärbarkeit

Alles Wichtige über die KI-VO (AI Act)

• Hintergrund und Motivation für die KI-VO
• Ziele
• Geltungsbereich und betroffene Akteure
• Grundprinzipien und Verpflichtungen für Unternehmen
• Zusammenhang mit anderen Rechtsgebieten: Datenschutz, Produkthaftung und IT-Sicherheit
• Metriken und Indikatoren für KI-Compliance

Artikel 4 und Erwägungsgrund 20

• Artikel 4: Verbotene KI-Praktiken

Erwägungsgrad 20: Risikobasierter Ansatz

• Klassifizierung in Risikokategorien
• Grundprinzip: Höheres Risiko → strengere Regulierung
• Übersicht Risikostufen: verbotene KI, Hochrisiko-KI, begrenztes Risiko, minimales Risiko

Spezieller Fokus auf Hochrisiko-KI

• Was gilt als Hochrisiko-KI?
• Rechtliche Anforderungen an Hochrisiko-KI
• Praktische Auswirkungen für Unternehmen

Verfahren zur Konformitätsbewertung

• Datenschutz und DSGVO
• Grundprinzipien der DSGVO und deren Bedeutung für KI
• Personenbezogene Daten in KI-Systemen
• Rechte betroffener Personen in der KI-Compliance
• Technische Maßnahmen zur DSGVO-Compliance

Urheberrecht

• Wer besitzt Urheberrecht an KI-generierten Werken?
• Urheberrechtliche Pflichten für KI-Entwickler und Nutzer

Haftungsfragen bei KI-Systemen

• Vergleich klassische Produkthaftung vs. KI-Haftung (AI Act, Produkthaftungsrichtlinie der EU)
• Wer haftet bei selbstlernenden Systemen?

Ethische Aspekte

• Was fordert die KI-VO in diesem Zusammenhang?
• Transparenz bei KI
• Bias und Diskriminierung in KI-Systemen
• Fairness und Gerechtigkeit in der KI-Nutzung
• Corporate Social Responsibility im Bereich KI

Gesellschaftliche Herausforderungen

• Veränderung des Arbeitsmarkts durch Automatisierung
• Manipulation durch KI: Fake News, Deepfakes und algorithmische Kontrolle
• Überwachung und Privatsphäre im digitalen Zeitalter
• Globale KI-Regulierung: Welche Standards setzen andere Länder?

Risikomanagement für KI-Projekte

• Relevanz von Risikomanagement bei KI
• Methoden der Risikoanalyse
• Maßnahmen zur Risikominimierung

Qualitätssicherung und Qualitätsmanagement-Methoden in der KI-Entwicklung
Datenmanagement und Datenschutz-Integration
(Strategisches) Projektmanagement für KI-Compliance

• Best Practices für die Integration von KI-Compliance in Projekte
• Projektmanagementmethoden für KI-Projekte

Stakeholdermanagement in KI-Projekten

Kommunikationsstrategien für KI-Compliance

• Interne Schulung und Sensibilisierung der Mitarbeitenden
• Tools und Methoden für Compliance-Kommunikation
• Erwartungsmanagement
• Notfallpläne und Krisenkommunikation

Überwachung, Monitoring und Reporting

• KI-VO fordert regelmäßige Überprüfung und Dokumentation von KI-Systemen
• Metriken zur Messung von Compliance und Fairness
• Audit-Prozesse
• Berichtspflichten gegenüber Aufsichtsbehörden

 Best Practices