Kursbeschreibung

Im Lehrgang erfährst du, wie KI sicher, rechtssicher und strategisch im Unternehmen eingesetzt wird. Von professionellem Prompting über Datenschutz, Governance und Risikomanagement bis hin zu Projekt- und Change-Management – du baust praxisnahes Know-how auf. Ergänzend dazu setzt du dich mit Compliance sowie KI-Compliance, dem EU AI Act und der ISO/IEC 42001 auseinander. Als KI-Manager:in vertiefst du zudem die strategische Nutzung, Organisationsentwicklung und nachhaltige Integration von KI. Praxisprojekte runden deine Qualifikation ab.

Künstliche Intelligenz: KI-Beauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation

Rolle von KI-Beauftragten im Compliance-Kontext (ca. 1 Tag)
Einführung in die Rolle von KI-Beauftragten
Aufgaben und Verantwortlichkeiten
Abgrenzung zu anderen Rollen

Einführung in die professionelle Kommunikation mit KI (ca. 1 Tag)
Grundlagen, Strategien und Arten des Prompting
Schlüsselkomponenten für effektives Prompting
Aufbau einer internen Prompt-Bibliothek

Rechtliche Grundlagen (ca. 2 Tage)
Überblick über relevante Gesetze und Vorschriften: DSGVO, AI Act, Produkthaftung, Urheberrecht

Vertiefung: EU AI Act (ca. 2 Tage)
Struktur, Ziele, Einordnung
Risikoklassen
Pflichten für Anbieter, Betreiber, Einführer und Händler
Konformitätsbewertung
Dokumentations- und Transparenzpflichten
Post-Market-Monitoring und Meldepflichten

Managementsysteme und Standards (ca. 2 Tage)
Überblick über ISO/IEC 42001
Bedeutung von KI-Managementsystemen (AIMS) 
Integration in bestehende Managementsysteme (z. B. ISO 9001, ISO 27001)
Compliance-Strategien 
Governance-Frameworks

Risikomanagement, Datenschutz und Ethik (ca. 3 Tage)
Risikoarten (Bias, Fehler, ethische Risiken)
Strategische Risikobewertung
Risikomatrix
Exkurs: Risiken von KI-Agenten 
Maßnahmeplanung
Datenschutz und Datensicherheit bei KI-Systemen
Datenethik und Transparenzanforderungen

Qualitätssicherung in KI-Projekten (ca. 3 Tage)
Qualitätssicherung und Abnahmeprozesse 
Stakeholder-Analyse
Kommunikationsstrategien
Schulungskonzepte für Mitarbeitende

Datenmanagement (ca. 1 Tag)
Grundlagen der Datenqualität 
Prinzipien der Datenintegrität
Aufbau von  Datenmanagementstrukturen

Changemanagement (ca. 2 Tage)
Umgang mit Widerständen bei KI-Einführungen
Schulungskonzepte für Mitarbeitende
Entwicklung eines Changemanagement-Plans
Exkurs: Strategische KI-Roadmap

Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „KI-Beauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation" (ca. 3 Tage)



Künstliche Intelligenz: KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation

Grundlagen operativer KI-Projekte (ca. 5 Tage)
Einführung in KI, ML, DL, NLP und Computer Vision (operativer Fokus)
Rollen und Aufgaben: Aufbau, Betrieb und Überprüfung der Wirksamkeit des Managementsystems nach ISO 42001
Rollenabgrenzung und Zusammenarbeit: KI-Beauftragte:r, KI-Manager:in und KI-Auditor:in
Identifikation und Bewertung operativer Anwendungsfälle im Unternehmen
Projektinitiierung: Zieldefinition, Scope, Machbarkeitsanalyse
Stakeholder-Management
Wertschöpfung und ROI durch KI
Erfolgreiche KI-Initiativen im Management

Datenmanagement und Tool-Einsatz (ca. 3 Tage)
Datenaufbereitung, -qualität und -integration
Auswahl und Implementierung von KI-Tools und Plattformen
Praktisches Prompting für Text-, Bild- und Videoanwendungen
Aufbau einfacher Datenpipelines 
Einführung in MLOps-Konzepte
KI-Automatisierungsmöglichkeiten im Betrieb

Modelltraining, Validierung und Einsatz (ca. 2 Tage)
Training und Validierung von Modellen
Testverfahren: Black-Box, White-Box, Unit-Tests
Einsatz von Modellen 
Monitoring und iterative Optimierung
Integration von KI-Agenten in Projekte

Risikomanagement und Qualitätssicherung (ca. 2 Tage)
Technische Risikoanalyse: Bias-Metriken, Fairness-Tests, Modellfehler-Analyse
Qualitätssicherung: KPIs, Monitoring, Abnahmeprozesse
Managementsystem gemäß ISO 42001
Security und Erklärbarkeit von KI-Systemen

Operative Projektsteuerung und Agile Methoden (ca. 2 Tage)
Agile Methoden: Scrum, Kanban, iterative Deployment-Zyklen
Ressourcen- und Budgetplanung
Team- und Stakeholder-Kommunikation
Laufende Optimierung und Problemlösungsstrategien (KVP)
Zusammenarbeit mit externen Partnern

Organisationsentwicklung, Governance und Changemanagement (ca. 3 Tage)
Analyse von Unternehmensprozessen
Reifegradanalyse, GAP-Analyse
Erstellung einer KI-Roadmap 
KI-Governance und Strategieentwicklung
Aufbau einer tragfähigen Organisationsstruktur
Verantwortlichkeiten
Praktischer Umgang mit Widerständen im KI-Betrieb
Nachhaltigkeit und Corporate Digital Responsibility (CDR)

Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation" (ca. 3 Tage)



Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.