Qualität, Sicherheit & Compliance

KI-Risiken steuern: Anforderungen der KI-VO und ISO/IEC 42001 umsetzen

KI-Systeme bringen Risiken mit, die ein klassisches Risikoregister kaum abbildet: verzerrte Trainingsdaten, schleichender Leistungsverlust im Betrieb, schwer nachvollziehbare Ausgaben. Dieser Seminartag verbindet die Anforderungen der KI-VO an das Risikomanagement mit dem Managementsystem nach ISO/IEC 42001. In zwei Praxisphasen analysieren Sie ein KI-System und leiten Maßnahmen ab; danach liegt ein Plan auf dem Tisch, wie Ihr Haus schrittweise zu einem zertifizierungsfähigen AIMS kommt.

Für wen

Verantwortliche aus Risikomanagement, Qualitätsmanagement und Compliance sowie KI-Beauftragte, die KI-Risiken systematisch steuern und den Aufbau eines zertifizierungsfähigen Managementsystems vorbereiten.

KI-Tagesseminar · 1 Tag

KI-Risiken nachvollziehbar bewerten, behandeln und in einem AIMS dauerhaft verankern

Das nehmen Sie mit

  • Für ein KI-System aus Ihrem Umfeld haben Sie eine Risikoanalyse mit begründeter Bewertung durchgespielt.
  • Technische und organisatorische Maßnahmen, menschliche Aufsicht und die Freigabe mit Restrisiko lassen sich aus einer Analyse schlüssig ableiten.
  • Die Bausteine eines AI Management Systems (AIMS) nach ISO/IEC 42001 einschließlich interner Audits sind Ihnen geläufig.
  • Ein Fahrplan zeigt, welche Nachweise und Schritte bis zur Zertifizierungsreife fehlen.

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Ausgangspunkt: Was Risiko bei KI-Systemen bedeutet

    • Risikobegriff für KI-Systeme: Eintrittswahrscheinlichkeit, Schwere und betroffene Personen
    • Typische KI-Eigenheiten wie Datenabhängigkeit, Drift und intransparente Ausgaben als eigene Risikoquelle
    • Standortbestimmung: wie Ihr Haus KI-Risiken bisher erfasst, bewertet und berichtet
  2. Teil 2

    Modul 2 – Regelwerke: KI-VO und ISO/IEC 42001 im Zusammenspiel

    • Was die KI-VO von einem Risikomanagement für Hochrisiko-Systeme verlangt
    • ISO/IEC 42001 als Managementsystem-Norm: Aufbau, Rollen und Geltungsbereich
    • Wo sich gesetzliche Anforderungen und Norm überschneiden und wo sie auseinandergehen
  3. Teil 3

    Modul 3 – Analyse: Risiken über den KI-Lebenszyklus erkennen und gewichten

    • Risikoquellen von der Datenbeschaffung über Training und Test bis zum laufenden Betrieb
    • Lücken im Trainingsdatensatz, etwa fehlende Gruppen oder veraltete Fälle, gezielt suchen
    • Bewertungsmethoden und Kriterien, die eine Einstufung für Dritte nachvollziehbar machen
    • Übung: Risikoanalyse für ein KI-System zur Bewerbervorauswahl mit Matrix und Begründung
  4. Teil 4

    Modul 4 – Behandlung: Maßnahmen, Aufsicht und Freigabe

    • Technische und organisatorische Maßnahmen den analysierten Risiken zuordnen
    • Menschliche Aufsicht festlegen und Monitoring-Kennzahlen für den Betrieb bestimmen
    • Restrisiko benennen, akzeptieren oder ablehnen und die Freigabe dokumentieren
    • Übung: Aus der Analyse des Vormittags einen Maßnahmenkatalog mit Verantwortlichen ableiten
  5. Teil 5

    Modul 5 – Managementsystem: AIMS aufbauen, prüfen, belegen

    • Aufbau eines AI Management Systems (AIMS): Politik, Prozesse, Zuständigkeiten
    • Interne Audits planen und Erkenntnisse in kontinuierliche Verbesserung überführen
    • Fallstudie: wie ein Unternehmen Schritt für Schritt zur ISO/IEC-42001-Konformität gelangt
    • Nachweise und Dokumentation, die Auditoren und Aufsicht erwarten
    • Persönlicher Fahrplan: nächste Etappen auf dem Weg zum eigenen KI-Managementsystem

VoraussetzungenErste Erfahrungen im Risiko- oder Qualitätsmanagement erleichtern den Einstieg, sind aber keine Pflicht.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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