Führungs-Schulung
Ethische KI
KI-Ethik Schulung für Führungskräfte und Compliance: EU AI Act, Bias-Erkennung, Unternehmensrichtlinien entwickeln und KI verantwortungsvoll einsetzen.
Schulungsziel
Teilnehmende verstehen die ethischen und rechtlichen Rahmenbedingungen des KI-Einsatzes. Sie können Bias-Risiken erkennen, Unternehmensrichtlinien entwickeln und KI verantwortungsvoll im Team verankern.
Agenda
- KI-Ethik-Grundsätze und internationale Standards
- Bias und Fairness in KI-Systemen erkennen
- Transparenz und Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen
- Überblick EU-KI-Verordnung und Risikoklassen
- Unternehmensrichtlinien für KI entwickeln
- Fallstudien: ethische Dilemmata in der Praxis
Was Sie mitnehmen
Interesse an dieser Schulung?
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Häufige Fragen
Was versteht man unter algorithmischem Bias und wie entsteht er in KI-Systemen?
Algorithmischer Bias entsteht, wenn KI-Systeme auf Trainingsdaten basieren, die historische Ungleichheiten oder Vorurteile widerspiegeln. Ein Beispiel: Ein Recruiting-Algorithmus, der auf historischen Einstellungsdaten trainiert wurde, kann bestimmte Bevölkerungsgruppen systematisch benachteiligen. Bias kann auch durch einseitige Stichproben, falsche Zielvariablen oder mangelnde Repräsentativität der Trainingsdaten entstehen.
Welche Risikoklassen definiert der EU AI Act und was bedeuten sie für Unternehmen?
Der EU AI Act unterscheidet vier Risikostufen: Inakzeptables Risiko (verboten, z.B. Social Scoring), Hohes Risiko (strenge Anforderungen, z.B. KI in HR, Krediten oder Medizin), Begrenztes Risiko (Transparenzpflichten, z.B. Chatbots) und Minimales Risiko (kaum Einschränkungen, z.B. Spamfilter). Unternehmen müssen ihre KI-Systeme klassifizieren und die entsprechenden Compliance-Anforderungen umsetzen.
Wie können Unternehmen ethische KI-Richtlinien praktisch umsetzen, ohne den Betrieb zu verlangsamen?
Ethische KI-Richtlinien müssen nicht bürokratisch sein. Bewährt haben sich: Ein schlankes KI-Nutzungsboard, das neue Anwendungen in maximal einer Woche bewertet, klare Checklisten für Low-Risk-Anwendungen, die Eigenverantwortung ermöglichen, und regelmäßige kurze Reviews statt langer Genehmigungsverfahren. So entsteht ein ethisch robustes, aber agiles Framework.
Was bedeutet Erklärbarkeit (Explainability) bei KI und warum ist sie für HR und Compliance wichtig?
Erklärbarkeit bedeutet, dass nachvollzogen werden kann, warum ein KI-System eine bestimmte Entscheidung getroffen hat. Für HR und Compliance ist dies essenziell: Bei KI-gestützten Personalentscheidungen müssen Unternehmen Bewerbern erklären können, wie die KI entschieden hat. Der EU AI Act schreibt für Hochrisiko-KI eine Dokumentation der Entscheidungslogik vor.
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