KI und kaufmännische Sorgfalt

KI ist in aller Munde, doch bei der Implementierung stellen sich viele Fragen, sobald wir die Dinge richtig: sprich, mit kaufmännischer Sorgfalt machen wollen:

Wann können wir uns mit fremdproduzierter KI begnügen und ab wann gilt es, eine eigene zu konfigurieren?
Was sind die KI-Bedarfsanalyse (KIBA) und weitere Voraussetzungen, um loszulegen?
Wie formulieren wir bei KI die Zielvorgabe so, dass uns die Dinge nicht entgleiten? Eine Verselbstständigung der KI geschieht schneller als gedacht (und wer unter der KI-VO vom Betreiber zum Anbieter wird, sollte die Risiken einmal verstanden haben),

Wir lernen, die Parameter der KI-Anwendung proaktiv zu bestimmen und zu gewichten, damit unser KI-Modell sein gesetztes Ziel erreicht. Wir klären darüber auf:

wie mit externen Daten umgehen, und wie lassen sich Diskriminierungen bei der Datenkomposition ausschließen
wie interagieren labels, tokens, weights und bias in den KI-Architekturen, wofür stehen sie im Einzelnen. Weiter erklärt der Kurs,
welche Vertragstypen im KI-Bereich gibt es und wie lässt sich Verantwortung in schuldrechtlichen Verträgen formulieren: bei KI sollte man sie nicht leichtfertig auslagern!
Reporting: was gilt, sobald via KI projektbezogene Daten in Echtzeit zur Akte gelangen? Die Relevanz zeigt sich, sobald an das Wissen der KI, das uns zugerechnet wird, Meldepflichten geknüpft sind
Was sind die Abläufe beim KI-Monitoring, was versteht man unter Anomalien
Was sind die Mittel, über die sich bei KI Sicherheit gestalten lässt. Wie vermeidet man unerwünschte, womöglich existenzgefährdende Kollateral- und Rufschäden beim Launch eigenverantworteter KI?

Zuletzt machen wir uns detailliert mit der Frage vertraut, wie wir die Umgebung unserer KI definieren:

Wer sind die Stakeholder unserer KI-Anwendung (aus betriebswirtschaftlicher Warte und dritte Stake-Holder, etwa unter den ESG-Nachhaltigkeitszielen der EU, die über die EU-Richtlinien in die Entscheidungsfindung in den Unternehmen mit-einfließen), und

über welche Theorien und Methoden kann ich unterschiedliche Interessen unter einen Hut bringen.

Der Kurs leistet einen guten Überblick, arbeitet mit praktischen Beispielen aus allen Branchen und macht aus KI-Anfängern Fachleute, die mit KI souverän umgehen möchten, auch ohne technisch vom Fach zu sein:

Ziel ist es, bei zentralen Fragestellungen die Begriffe, die hinter ihnen stehenden Vor -und Nachteile und ihre wichtigsten Querbezüge so einordnen zu können, dass man die geforderten Antworten mit kaufmännischer Sorgfalt geben kann.

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