Lead AI Risk Manager

• Grundlagen des KI-Risikomanagements verstehen, einschliesslich zentraler Konzepte, Ansätze und Techniken zur Erkennung, Beurteilung und Minderung KI-bezogener Risiken
• Etablierte KI-Risikorahmenwerke wie das NIST AI Risk Management Framework und die EU-KI-Verordnung anwenden, um Governance, Konformität und ethischen KI-Einsatz sicherzustellen
• KI-Risiken erkennen und beurteilen, etwa Verzerrung, Sicherheitslücken, Transparenzprobleme und ethische Bedenken
• Minderungsstrategien und Massnahmen zur Vorfallsreaktion entwickeln und umsetzen, um KI-bezogene Bedrohungen und Schwachstellen zu adressieren
• KI-Risikomanagement in die Geschäftsstrategie integrieren und KI-Initiativen an den Organisationszielen ausrichten, bei gleichzeitiger Einhaltung der Branchenvorschriften

Künstliche Intelligenz hat sich von einer experimentellen Technologie zu regulierter, geschäftskritischer Infrastruktur entwickelt. Im Umfeld der Jahre 2024 und 2025 sehen sich Organisationen, die KI-Systeme einsetzen, zunehmender Prüfung durch Regulierungsbehörden, Kundschaft und interne Governance-Gremien ausgesetzt. Die EU-KI-Verordnung, sektorale Vorschriften und aufkommende Aufsichtspraktiken verlangen von Organisationen, nicht nur Innovation, sondern auch Kontrolle, Rechenschaft und dokumentierte Entscheidungen zu KI-Risiken nachzuweisen.

Diese Schulung schliesst die Lücke zwischen übergeordneten KI-Prinzipien und operativem Risikomanagement. Die Teilnehmenden prüfen Rahmenwerke nicht nur, sondern wenden sie aktiv an. Der Kurs zeigt, wie KI-Risiken über den Lebenszyklus entstehen, von der Datenauswahl und dem Modelldesign bis zu Einsatz, Überwachung und Änderungssteuerung. Der Schwerpunkt liegt auf Verzerrungs-, Robustheits-, Sicherheits-, Transparenz- und Konformitätsrisiken, die bereits Durchsetzungsmassnahmen und Governance-Fehler auslösen.

Der Ansatz von Abilene Academy beruht auf realer Beratungsarbeit. Die Referierenden bringen konkrete Beispiele, wie Organisationen die KI-Risiko-Governance strukturieren, Verantwortlichkeiten zuweisen und Nachweise erstellen, die Prüfstellen und Regulierungsbehörden erwarten. Die Übungen konzentrieren sich darauf, KI-Risiken klar zu benennen, verhältnismässige Minderungsmassnahmen auszuwählen und das KI-Risikomanagement in bestehende Unternehmensrisiko- und Governance-Strukturen einzubetten.

Statt KI-Risiko als rein technisches Problem zu behandeln, bringt der Kurs technische, rechtliche und geschäftliche Perspektiven in Einklang. Die Teilnehmenden üben, belastbare Abwägungen zu treffen, Begründungen zu dokumentieren und die KI-Risikoexposition so zu berichten, dass sie fundierte Entscheidungen stützt. Das Ergebnis ist eine praktische Fähigkeit, KI-Risiko als Governance-Disziplin zu steuern, nicht als theoretische Übung.

• Fachleute, die für die Erkennung, Beurteilung und Steuerung KI-bezogener Risiken in ihrer Organisation verantwortlich sind.
• IT- und Sicherheitsfachleute, die Kompetenz im KI-Risikomanagement anstreben.
• Data Scientists, Data Engineers und KI-Entwickelnde, die an Gestaltung, Einsatz und Wartung von KI-Systemen arbeiten.
• Beratende, die Organisationen zu KI-Risikomanagement und Minderungsstrategien beraten.
• Rechts- und Ethikberatende, die auf KI-Vorschriften, Konformität und gesellschaftliche Auswirkungen spezialisiert sind.
• Führungskräfte und Verantwortliche, die KI-Umsetzungsprojekte beaufsichtigen und einen verantwortungsvollen KI-Einsatz sicherstellen.
• Führungskräfte und Entscheidungstragende, die KI-bezogene Risiken auf strategischer Ebene verstehen und adressieren möchten.

Wichtigste Voraussetzungen sind ein grundlegendes Verständnis von KI-Konzepten und allgemeine Kenntnisse der Prinzipien des Risikomanagements. Vertrautheit mit KI-Governance-Rahmenwerken wie dem NIST AI Risk Management Framework oder der EU-KI-Verordnung ist von Vorteil, aber nicht zwingend.