EU AI Act - Schulung für Mitarbeitende im KI-Umfeld

Mitarbeitende aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz erhalten in der EU AI Act - Schulung für Mitarbeitende im KI-Umfeld umfassende Einblicke in die rechtlichen Vorgaben des Artikels 29 des EU AI Act. Ziel ist es, Anwendern, Entwicklern und Verantwortlichen ein klares Verständnis für die verschiedenen Risikostufen von KI-Anwendungen zu vermitteln und ihre Pflichten in Bezug auf Transparenz und Dokumentation zu klären. Angereichert mit praxisnahen Beispielen, behandelt der Kurs organisatorische Verantwortlichkeiten, Ethik- und Fairness-Prinzipien sowie den effektiven Einsatz von Dokumentations- und Risikobewertungs-Tools im betrieblichen Alltag.

Teilnehmende profitieren besonders von praxisnahen Einblicken, die ihnen helfen, das Gelernte direkt in ihre beruflichen Prozesse zu integrieren und somit die gesetzlichen Anforderungen besser zu meistern. Ein Highlight des Kurses ist die Vertiefung in Ethik- und Fairness-Richtlinien, was eine nachhaltige und faire Implementierung von KI-Lösungen sicherstellt. Durch klug eingesetzte Methoden lernen Sie, KI-Systeme sicher und verantwortungsvoll zu nutzen, was nicht nur die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben garantiert, sondern auch das Vertrauen der Nutzer stärkt.

Ein wichtiger Hinweis für die Kursteilnehmenden: Es findet keine rechtliche Beratung statt, sodass für spezifische Rechtsfragen die eigene Rechtsabteilung oder eine Rechtsanwaltskanzlei hinzugezogen werden sollte. Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE - Gruppe.

Einführung in den EU AI Act

- Ziel, Aufbau und Anwendungsbereich der Verordnung

- Zeitplan: Wann gilt was?

- Vier Risikostufen: Verbotene KI-Anwendungen, Hochrisiko-KI, KI mit begrenztem Risiko, Geringes/minimales Risiko

- Klassifizierungskriterien und Beispiele

- Pflichten für Anbieter, Nutzer und andere Akteure

Hochrisiko-KI und organisatorische Pflichten

- Anforderungen an Datenqualität und Sicherheit bei KI-Systemen

- CE-Kennzeichnung, Konformitätsbewertung, Dokumentation bei Hochrisiko-Systemen

- Schulungspflichten laut Artikel 29

- Lieferkette & Drittanbieter: Wer trägt welche Verantwortung?

Transparenz und Nutzerinformation

- Anforderungen an Erklärbarkeit und Kennzeichnung

- Beispiele aus der Praxis (z. B. Chatbots, Textgeneratoren)

Ethik, Fairness & Bias

- Diskriminierungsrisiken und menschliche Aufsicht (Human Oversight)

- Interne Richtlinien und ethische Prinzipien

Anwendung im Unternehmenskontext

- Vorbereitung auf den AI Act: Gap-Analyse, Governance, Prozesse

- Dokumentations-Tools, Risikobewertung, interne KI-Richtlinien

- Schnittstellen zu DSGVO, Produkthaftung, IT-Sicherheit

- Zusammenarbeit mit Datenschutzbeauftragten, IT, Einkauf, Rechtsabteilungen

- Umsetzung einer AI Policy

Ausblick & Diskussion

- Auswirkungen auf Innovation & Markt

- Geplante EU-KI-Datenbanken, Zertifizierungen

- Künftige Entwicklungen und Interpretationsspielräume

- Übung: Bewertung von KI-Systemen im eigenen Umfeld