Tag 1 behandelt KI-Risikogrundlagen; Tag 2 Kontext, Governance und Risikoerkennung; Tag 3 Analyse, Bewertung und Behandlung; Tag 4 Überwachung, Berichterstattung, Sensibilisierung und kontinuierliche Verbesserung.
Tag 1 führt in die Konzepte des KI-Risikomanagements ein und zeigt, warum KI eigene Risikokategorien jenseits klassischer Risikoprogramme schafft. Tag 2 konzentriert sich auf organisatorischen Kontext, KI-Risiko-Governance und Risikoerkennung, einschliesslich Verzerrung, Sicherheitslücken, Transparenzgrenzen, ethischer Bedenken und Konformitätsexposition.
Tag 3 behandelt Analyse, Bewertung und Behandlung: Priorisierung, Kriterien der Risikoakzeptanz, Minderungsplanung und Massnahmen zur Vorfallsreaktion.
Tag 4 adressiert Überwachung und Berichterstattung, Schulung und Sensibilisierung sowie die Optimierung der KI-Risikoleistung durch organisationales Lernen und kontinuierliche Verbesserung.
Halten Sie beim Lernen die Ergebnisse fest: ein Risikoregister, einen Kontrollplan, Überwachungskennzahlen und Eskalationswege. Diese Artefakte bilden die Prüfungsbereiche und die reale Arbeit direkt ab.
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Tag 1 behandelt KI-Grundlagen und Datenanalyse; Tag 2 Machine Learning; Tag 3 Deep Learning und NLP; Tag 4 Computer Vision, Robotik sowie verantwortungsvolle KI-Strategie, Governance und Risiko.
Sie verringern Ausfälle durch Verzerrung, Datenschutzverletzungen, Sicherheitsprobleme und Nichtkonformität und helfen, KI über die Zeit an den Geschäftszielen ausgerichtet zu halten.
Sie lernen, Governance-Verantwortung und Rechenschaft für die Aufsicht über ein KI-Risikoprogramm zu beschreiben, Entscheidungspunkte mit Freigaben und dokumentierter Begründung zu erkennen, prüffähige Ergebnisse zu definieren sowie Rollen, Eskalationswege und ein belastbares Reporting festzulegen.
Er richtet sich an Risikoverantwortliche, IT- und Sicherheitsteams, Daten- und KI-Fachleute, Beratende, Rechts- und Ethikberatende sowie Führungskräfte, die eine strategische Aufsicht über KI-Risiko brauchen.
Die Prüfung ist bereichsbasiert und deckt KI-Risikokonzepte und -Vorschriften, Governance, Erkennung und Analyse, Bewertung, Behandlung und Überwachung sowie organisationales Lernen und Leistungsverbesserung ab.
Sie bieten anerkannte Strukturen, um KI-Risiko zu steuern, Kontrollen zu definieren und Konformität sowie ethischen KI-Einsatz in der Organisation nachzuweisen.
ISO/IEC 42006 änderte, wer zertifizieren darf, ISO 19011:2026 den Ablauf des Audits, und der Omnibus verschob die Fristen der KI-Verordnung. Was ein AIMS-Audit verlangt, Nachweis für Nachweis.
Ein praxisnaher Leitfaden für Führungskräfte zur Umsetzung von ISO 42001 als echtes KI-Governance-System: KI-Aufsicht strukturieren, Risiken steuern und mit der EU-Regulierung in Einklang bringen.
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