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Risikomanagement für KI: sicher und konform

Baue ein praxistaugliches KI-Risikoprogramm von Use Case bis Auditnachweis.

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3 Tage

23 Standorte

Online & Präsenz

Nächster Termin: 30. – 02.12.2026 · 71 weitere verfügbar

ab 1.640,00 € zzgl. 19 % MwSt.

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Kursdetails

Das lernst Du

  • KI-Risiken richtig einordnen
  • Governance, Rollen und Entscheidungswege
  • Recht, Compliance und Nachweisfähigkeit
  • Technische Kontrollen und Guardrails
  • Incident Response und Betrieb
  • Risikobewertung in der Praxis

Überblick

Wenn KI in Prozesse eingreift, entstehen neue Risikoprofile: Entscheidungen werden automatisiert, Datenflüsse werden komplexer, und bei GenAI kommen unvorhersehbare Ausgaben sowie Missbrauchsszenarien hinzu. Dieses Seminar zeigt Dir, wie Du daraus ein steuerbares Programm machst, das nicht nur Risiken benennt, sondern Entscheidungen ermöglicht. Du lernst, wie Du aus einem Use Case eine prüfbare Risikohypothese ableitest, welche Bedrohungsmodelle für KI sinnvoll sind und wie Du ein Scoring etablierst, das Technik, Datenschutz, Security und Business-Impact zusammenführt. Ein zentraler Teil ist die Übersetzung in Governance: Wer darf KI-Systeme freigeben, wer trägt welches Restrisiko, und wie werden Änderungen am Modell oder an Datenquellen kontrolliert? Du entwickelst Entscheidungswege, die schnell genug für Produktteams sind und gleichzeitig belastbare Evidenzen liefern. Dazu gehören Anforderungen an Logging, Audit-Trail und Reporting, damit Du gegenüber internen Prüfern, Kunden oder Aufsichtsstellen nachvollziehbar argumentieren kannst. Du arbeitest außerdem an einem Kontrollkatalog, der in der Praxis funktioniert: Datenherkunft und -qualität, Versionierung, Validierung gegen Bias, Robustheitstests, Drift-Monitoring und Alarmierung. Für GenAI definierst Du Guardrails wie Output-Filter, Prompt-Schutz, sichere Systemprompts und Abuse-Tests. Zum Abschluss verknüpfst Du das Ganze mit Incident Response: Playbooks für KI-spezifische Vorfälle, Red-Teaming-Ansätze, Rollback-Strategien und kontinuierliche Verbesserung. Ergebnis ist ein konkretes Vorgehen, mit dem Du KI-Systeme sicher und konform in Betrieb bringst.

Kursinhalte

  • KI-Risiken richtig einordnen
    • Risikobegriffe: Modell, Daten, Prozess, Mensch
    • Use-Case-Triage und Risikoklassen
    • Bedrohungsmodelle für KI-Systeme
    • Akzeptanzkriterien und Risk Appetite
  • Governance, Rollen und Entscheidungswege
    • RACI: Product Owner, IT, Legal, Security
    • Freigabeprozesse und Change Control
    • Third-Party- und Vendor-Risiken
    • Policy-Set für GenAI und ML
  • Recht, Compliance und Nachweisfähigkeit
    • EU AI Act: Pflichten, Dokumentation, Kontrollen
    • DSGVO: Rechtsgrundlagen, DPIA, Zweckbindung
    • ISO/IEC 42001 und Mapping zu ISO 27001
    • Audit-Trail, Evidenzen, Reporting
  • Technische Kontrollen und Guardrails
    • Data Governance: Herkunft, Qualität, Versionierung
    • Modell-Validierung: Bias, Robustheit, Drift
    • Prompt- und Output-Sicherheit bei GenAI
    • Monitoring, Logging und Alarmierung
  • Incident Response und Betrieb
    • KI-spezifische Vorfälle und Playbooks
    • Red-Teaming und Abuse-Tests
    • Rollback, Kill-Switch, Human-in-the-Loop
    • Lessons Learned und kontinuierliche Verbesserung
  • Risikobewertung in der Praxis
    • Scoring-Modell und Risikoregister
    • Kontrollkatalog und Maßnahmenplanung
    • Go/No-Go-Entscheidungen begründen
    • Vorlagen: Checklisten, Reports, SOPs

Zielgruppe & Voraussetzungen

Für wen der Kurs geeignet ist

  • IT- und Security-Verantwortliche mit KI-Projekten
  • Data-Science- und ML-Engineering-Teams
  • Compliance-, Datenschutz- und Risk-Management-Funktionen
  • Product Owner und Projektleitungen für KI-Produkte
  • Für alle, die KI-Systeme sicher, prüfbar und regelkonform in die Organisation bringen wollen

Deine Vorteile

  • Garantierte TermineMarkierte Termine finden statt und bieten 10 % Preisvorteil.

  • Kleine GruppenMaximal 8 Teilnehmende für intensiven Austausch und nachhaltigen Lernerfolg.

  • Praxiserfahrene Trainer:innenBerufsrelevante Fachexpertise aus langjähriger Praxiserfahrung.

  • Keine HybridschulungenBewusst live online oder in Präsenz – für eine klare, fokussierte Lernumgebung.

FAQ

Was lerne ich in der Schulung „Risikomanagement für KI: sicher und konform“?

Baue ein praxistaugliches KI-Risikoprogramm von Use Case bis Auditnachweis. Zu den Schwerpunkten gehören KI-Risiken richtig einordnen, Governance, Rollen und Entscheidungswege, Recht, Compliance und Nachweisfähigkeit, Technische Kontrollen und Guardrails, Incident Response und Betrieb und Risikobewertung in der Praxis.

Für wen ist die Schulung geeignet?

Die Schulung richtet sich an IT- und Security-Verantwortliche mit KI-Projekten, Data-Science- und ML-Engineering-Teams, Compliance-, Datenschutz- und Risk-Management-Funktionen und Product Owner und Projektleitungen für KI-Produkte sowie alle, die KI-Systeme sicher, prüfbar und regelkonform in die Organisation bringen wollen.

Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?

Grundverständnis von KI/ML oder GenAI-Anwendungsfällen und typischen Datenflüssen. Erfahrung mit IT-Prozessen, Governance oder Compliance ist hilfreich.

Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?

Zu den Schwerpunkten gehören KI-Risiken richtig einordnen, Governance, Rollen und Entscheidungswege, Recht, Compliance und Nachweisfähigkeit, Technische Kontrollen und Guardrails, Incident Response und Betrieb und Risikobewertung in der Praxis.

Wie praxisnah ist die Schulung?

Ja. Ein eigener praxisbezogener Schwerpunkt ist „Risikobewertung in der Praxis“. Dabei geht es unter anderem um Scoring-Modell und Risikoregister, Kontrollkatalog und Maßnahmenplanung und Go/No-Go-Entscheidungen begründen. So werden die Inhalte auf konkrete Aufgaben und Anwendungssituationen übertragen.

Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Wenn KI in Prozesse eingreift, entstehen neue Risikoprofile: Entscheidungen werden automatisiert, Datenflüsse werden komplexer,; Dieses Seminar zeigt Dir, wie Du daraus ein steuerbares Programm machst, das nicht nur Risiken benennt, sondern Entscheidungen ermöglicht; Du lernst, wie Du aus einem Use Case eine prüfbare Risikohypothese ableitest, welche Bedrohungsmodelle für KI sinnvoll sind und wie Du ein Scoring etablierst, das Technik,; Ein zentraler Teil ist die Übersetzung in Governance: Wer darf KI-Systeme freigeben, wer trägt welches Restrisiko, und wie werden Änderungen am Modell oder an Datenquellen …; Du entwickelst Entscheidungswege,

Wird im Seminar auch „Recht, Compliance und Nachweisfähigkeit“ behandelt?

Ja. „Recht, Compliance und Nachweisfähigkeit“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören EU AI Act: Pflichten, Dokumentation, Kontrollen, DSGVO: Rechtsgrundlagen, DPIA, Zweckbindung, ISO/IEC 42001 und Mapping zu ISO 27001 und Audit-Trail, Evidenzen, Reporting.

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