AI Governance, Ethics & Compliance Frameworks ist speziell konzipiert für Teilnehmende, die sich gezielt mit Regulierungsfragen, LLMs wie GenerativeAI, ResponsibleAI sowie der praktischen Umsetzung von AIGovernance in Unternehmen auseinandersetzen möchten. Der Fokus liegt auf der Verknüpfung von aktuellen gesetzlichen Anforderungen wie dem EUAIACT, umfassenden ethischen Überlegungen und branchenspezifischen Compliance-Strukturen für KIConsulting und AIConsulting-Projekte. Besonderen Raum erhalten KI-Integration, AIEthik, und die Entwicklung von Richtlinien für verschiedenste Artificial Intelligence-Anwendungsfelder. Tiefe Einblicke in AIUse Cases mit GenerativeAI, RAG, und AgenticAI verdeutlichen die Bedeutung von AIGovernance für eine regulatorisch abgesicherte KIStrategie.
Grundlagen von AIConsulting- AIConsulting-Definitionen, KIConsulting-Grundlagen und gesetzlicher Geschäftskontext
- Analyse von Künstliche Intelligenz-Relevanz in modernen Geschäftsmodellen und AIBusiness-Strukturen
- Compliance-Anforderungen, AIGovernance-Grundlagen und Konformität mit EUAIACT sowie ResponsibleAI-Prinzipien
- Entwicklung und Management von Rollen- und Verantwortlichkeitsmodellen sowie organizationale AIIntegration
- Aktuelle internationale und europäische Frameworks für KIStrategie implementieren
- Bewertung von Trends: LLM, GenerativeAI, No-Code-Automation, RAG, und Auswirkungen von AIEthik
- Reflektion realer Lessons Learned aus KIStrategie- und AIConsulting-Projekten
Technologien und Implementierungsstrategien
- Auswahl und Integration führender AIIntegration-Plattformen, Tools wie Python, n8n, APIs, No-Code
- Architektur- und Designpattern für sichere Artificial Intelligence-Lösungen
- Implementierung sicherer Kommunikationsprotokolle und Datenschutz in KIConsulting-Infrastrukturen
- Vergleich Cloud-basierter AI und lokale Alternativen
- Automation, agentenbasierte AI und GenerativeAI-Lösungen einbinden
- Performance-Tuning, Data-Flow-Management und sichere Deployment-Prozesse
- Umgang mit Legacy-Systemen und nahtlose Integration von AIBusiness-Anwendungen
Praktische Anwendung und Best Practices
- Fallbasierte Übungen zu AIGovernance, KI-Integration und regelkonformen Systemen
- Praxisnahe Laboreinheiten: Incident Response-Workflows, Security Testing von AI-Lösungen
- Aufbau, Dokumentation und Implementierung von EUAIACT-konformen ResponsibleAI-Richtlinien
- Methodische Einführung von Change Management und nachhaltige Qualitätssicherung
- Analyse typischer Schwachstellen in Künstliche Intelligenz-Infrastrukturen
Monitoring, Optimierung und Governance
- Steuerung von AIUse Cases mit Performance-Kontrolle, KPIs und Governance-Dashboards
- Entwicklung skalierbarer Monitoringprozesse für Künstliche Intelligenz und Compliance pflichtige Systeme
- Anwendung von Incident Detection-Technologien für KIConsulting-Projekte
- Durchführung von Assessments, Pen-Tests und Sicherheitsaudits speziell für BusinessAI
- Kommunikationsstrategien für Stakeholder und Reporting zu AIEthik innerhalb der Digital Transformation