Sie bieten anerkannte Strukturen, um KI-Risiko zu steuern, Kontrollen zu definieren und Konformität sowie ethischen KI-Einsatz in der Organisation nachzuweisen.
Der Kurs betont die Anwendung etablierter Rahmenwerke, damit KI-Risikomanagement konsistent und belastbar ist. Das NIST AI Risk Management Framework unterstützt einen strukturierten Ansatz zur Erkennung und Steuerung von KI-Risiken über Governance und Lebenszykluskontrollen. Die EU-KI-Verordnung liefert regulatorische Erwartungen an KI-Systeme und beeinflusst Risikoklassifizierung, Konformitätspflichten, Transparenzanforderungen und Aufsicht.
Gemeinsam helfen sie Organisationen, Governance zu definieren, Risikokontrollen umzusetzen und Nachweise zu erstellen, dass KI-Systeme verantwortungsvoll und im Einklang mit den Konformitätspflichten gesteuert werden.
Nutzen Sie Rahmenwerke als Ihr Betriebssystem: Definieren Sie Rollen, Kontrollpunkte, Dokumentation und Kennzahlen einmal und wenden Sie sie dann projektübergreifend an, um das Risikomanagement zu skalieren.
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Ein KI-Managementsystem strukturiert, wie eine Organisation KI verantwortungsvoll steuert, einsetzt und kontrolliert. ISO 42001 legt Anforderungen fest, um Risiken, Ethik und Rechenschaftspflicht zu steuern.
byLars ZIMMERMANN
ISO 31000 unterstützt die Entscheidungsfindung, indem die Norm eine strukturierte Methode bietet, um Unsicherheit zu verstehen, Risiken zu priorisieren und Behandlungsoptionen anhand definierter Kriterien auszuwählen.
byHenri HAENNI
Steuern Sie Transformationsrisiken, indem Sie Risiken über die gesamte Umsetzung hinweg identifizieren, analysieren, behandeln und nachverfolgen und dabei Governance, Ressourcen und Change Management an der Strategie ausrichten.
byTania POSTIL
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.
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.
Die Prüfung ist bereichsbasiert und deckt KI-Risikokonzepte und -Vorschriften, Governance, Erkennung und Analyse, Bewertung, Behandlung und Überwachung sowie organisationales Lernen und Leistungsverbesserung ab.
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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