Geschäftsführung
Verantwortung, Haftungsrisiken und Entscheidungswege für AI-Systeme auf Unternehmensebene festlegen.
AI Governance Weiterbildung
AI Governance Essentials
AI-Systeme, Risiken, Rollen, Kontrollen und Nachweise über den Lebenszyklus organisieren.
ZIELGRUPPE
Für wen das Programm gedacht ist.
Inhalte und Praxisfälle werden an Rolle, Kompetenzstand, Branche und vorhandene Unternehmensregeln angepasst.
Compliance und Risk
AI-Risiken in bestehende Risikomanagement- und Meldeprozesse einordnen, statt eine Parallelstruktur aufzubauen.
AI Governance Teams
Das operative Regelwerk – Register, Kontrollen, Reviews – aufbauen und im Alltag durchsetzbar machen.
System Owner
Für die eigenen AI-Systeme Nachweise, Freigaben und Monitoring lückenlos sicherstellen.
LERNZIELE
Was Teilnehmende danach können.
Die Lernziele sind beobachtbar formuliert und werden durch Übungen, Reflexion oder praktische Arbeitsartefakte unterstützt.
AI-Systeme inventarisieren
Ein vollständiges, aktuelles Register aller eingesetzten AI-Systeme mit Zweck und Verantwortlichem führen.
Risiken einheitlich triagieren
Eine nachvollziehbare, wiederholbare Methode zur Risikoeinstufung neuer und bestehender Systeme anwenden.
Verantwortung festlegen
Rollen, Freigabestufen und Eskalationswege für jedes AI-System eindeutig zuordnen.
Evidence und Reviews organisieren
Nachweise so sammeln und ablegen, dass ein Review oder eine Prüfung jederzeit belastbar ist.
CURRICULUM
Module und Inhalte.
Die genaue Tiefe wird modular festgelegt. So bleibt das Programm kompakt, ohne technische oder organisatorische Kernpunkte auszulassen.
Governance Operating Model
Wie Rollen, Gremien und Entscheidungswege für AI Governance strukturiert und im Alltag verankert werden.
AI System Register
Aufbau eines lückenlosen Registers aller AI-Systeme mit Zweck, Owner und Risikostatus.
Risiko-Triage
Eine einheitliche Methode, um neue und bestehende AI-Systeme schnell und nachvollziehbar einzustufen.
Rollen und Human Oversight
Wer freigibt, wer kontrolliert und wann ein Mensch zwingend eingreifen muss.
Controls und Evidence
Welche Kontrollen welches Risiko abdecken und wie die zugehörigen Nachweise dokumentiert werden.
Lifecycle Review und Reporting
Wie AI-Systeme über ihren gesamten Lebenszyklus regelmäßig überprüft und berichtet werden.
AI GOVERNANCE CONTROL MAP
Vom AI-System zum prüfbaren Control.
Control auswählen und sehen, welches Evidence-Artefakt für nachvollziehbare Steuerung entsteht.
AI System Register
System, Zweck, Owner, Daten, Nutzer und Abhängigkeiten vollständig erfassen.
EVIDENCE: REGISTER ENTRYPRAXIS & TRANSFER
Ergebnisse, die weiterverwendet werden.
- Register-Template
- RACI-Matrix
- Governance-Maßnahmenplan
Format passend zum Bedarf
Als Impuls, Workshop, Bootcamp oder modularer Lernpfad – remote, vor Ort oder hybrid. Umfang und Übungsanteil werden nach Zielgruppe und gewünschtem Transfer festgelegt.
Teilnahme-, Abschluss- oder Assessmentnachweise dokumentieren transparent Lernziele und Umfang. Sie sind kein staatlicher Abschluss, keine behördliche Zertifizierung und keine automatische Bestätigung regulatorischer Compliance.