In diesem Modul werden wir untersuchen, wie sich KI auf Einzelpersonen, Organisationen und die Gesellschaft auswirken kann – insbesondere in Bezug auf Datenschutz, Voreingenommenheit, Diskriminierung, Sicherheit und operative Risiken. Wir werden uns mit Taxonomien von Schäden, den OECD-Leitlinien, ethischen Überlegungen und den Merkmalen vertrauenswürdiger KI befassen. Außerdem werden wir lernen, wie Governance-Maßnahmen, Unternehmenskultur und verantwortungsvolle KI-Praktiken dazu beitragen können, diese Risiken zu mindern.

In diesem Modul werden wir untersuchen, wie Organisationen effektive Strukturen, Richtlinien, Rollen und Mechanismen zur Rechenschaftspflicht im Bereich der KI-Governance etablieren können. Wir werden uns mit der Einbindung von Interessengruppen, der Unterstützung durch die Führungsebene, Schulungsmaßnahmen sowie der Abstimmung zwischen KI-Initiativen und den Risikostrategien des Unternehmens befassen. Außerdem werden wir Methoden zur Risikobewertung anwenden und uns mit dem NIST-Rahmenwerk für das KI-Risikomanagement sowie dem ARIA-Programm auseinandersetzen.

In diesem Modul werden wir die Governance über den gesamten Lebenszyklus der KI-Entwicklung hinweg untersuchen, von der Definition der geschäftlichen Probleme und des Umfangs bis hin zu Tests, Validierung und Überwachung. Wir werden uns mit der Einbindung von Interessengruppen, Folgenabschätzungen, Daten-Governance, Datenherkunft, Datenaufbereitung, Technologien zum Schutz der Privatsphäre und Feature Engineering befassen. Außerdem werden wir Dokumentationspraktiken wie Modellkarten und Konformitätsdokumentation untersuchen, die Transparenz und Rechenschaftspflicht stärken.

In diesem Modul befassen wir uns mit den Governance-Kontrollen, die für den verantwortungsvollen Einsatz und Betrieb von KI-Systemen erforderlich sind, einschließlich Aspekten des Datenschutzes, der Sicherheit sowie der Berücksichtigung von Anbietern und Dritten. Wir werden uns mit Überwachung, Modelldrift, regelmäßigen Bewertungen, der Reaktion auf Vorfälle, Audits und Transparenzpflichten befassen. Außerdem werden wir verschiedene Bereitstellungsansätze wie Cloud, On-Premises, Edge, Feinabstimmung, RAG und agentische KI-Architekturen miteinander vergleichen.

In diesem Modul werden wir uns mit dem EU-KI-Gesetz befassen, einschließlich seines Geltungsbereichs, der Ausnahmen, der Terminologie, der Anforderungen an die KI-Kompetenz und des risikobasierten Klassifizierungssystems. Wir werden die Verpflichtungen für Anbieter, Betreiber, Importeure und Vertreiber sowie die Anforderungen an risikoreiche und allgemein einsetzbare KI untersuchen. Außerdem werden wir uns mit den Themen Transparenz, Dokumentation, menschliche Aufsicht, Qualitätsmanagement, Durchsetzung und Sanktionen befassen.

In diesem Modul werden wir uns mit dem breiteren rechtlichen und normativen Umfeld befassen, das die KI-Governance beeinflusst, einschließlich der Anforderungen auf Bundes-, Landes- und Kommunalebene in den USA sowie internationaler regulatorischer Entwicklungen. Wir werden Datenschutzgrundsätze, Regeln für die automatisierte Entscheidungsfindung, Anforderungen an die Überprüfung auf Verzerrungen sowie praktische Verpflichtungen für KI-Anbieter und -Nutzer untersuchen. Außerdem werden wir uns mit den Normen ISO/IEC 22989, ISO/IEC 42001 und ISO/IEC 42005 sowie deren Rolle bei der Stärkung der KI-Governance befassen.

In diesem Modul werden wir die wichtigsten Konzepte, Rahmenwerke, Vorschriften und Governance-Praktiken zusammenfassen, die im Laufe des Kurses behandelt wurden. Wir werden grundlegende Kenntnisse in den Bereichen verantwortungsvolle KI, Risikomanagement, Lebenszyklus-Kontrollen, das EU-KI-Gesetz sowie weitere relevante Gesetze und Standards vertiefen. Wir werden diese Konzepte mit praktischen Aufgaben im Bereich der KI-Governance verknüpfen und uns gezielt auf die IAPP-AIGP-Zertifizierungsprüfung vorbereiten.