Details

Grundlagen der KI-Qualität - Der Einstieg in vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz

*$Bedeutung der KI-Qualität$

#Die weit gefasste Definition von KI

#Herausforderungen bei der KI-Einführung

#KI-spezifische Risiken

*Das risikobasierte Framework $BREAK$für KI-Qualität

#Die 6 Säulen der KI-Qualität: $BREAK$Sicherheit. Cybersecurity. Compliance. $BREAK$Ethik. Leistung. Nachhaltigkeit

#Risikobewertung

#Reifegradanalyse zur KI-Qualität

*$KI-Readiness der Organisation$

#Anforderungen an die KI-Governance

#Erwartungen des Kontextes

#Compliance: $BREAK$Rechtliche Vorgaben. Standards und laufende Regulierungsaktivitäten

#KI-Strategie

#Erforderliche Fähigkeiten und Kompetenzen

#Anwendungsbeispiel: Reifegradprofil eines Unternehmens

*$KI-Systeme$

#KI-Referenzarchitektur: $BREAK$Kernbereiche (Datenqualität. KI-Modelle. Training der KI). $BREAK$Integration (Ausführung. Kontrollfluss). $BREAK$Überwachung (Testing und Kontrolle)

#Infrastruktur

#Anwendungsbeispiel: Reifegradanalyse eines KI-Systems

*$KI-Prozesse$

#KI-Lebenszyklus: Phasen und Q-Gates

#Datenlebenszyklus: Phasen und Q-Gates

#Wechselwirkung zwischen KI- und Daten-Lebenszyklus

#Risikomanagement über den gesamten Lebenszyklus

#Validierung und Verifizierung: $BREAK$Methoden zur KI-Erklärbarkeit

#Cybersecurity: $BREAK$KI-Sicherheit. Angriffe und Abwehr

#Anwendungsbeispiel: Reifegradprofil von KI-Prozessen

*Planung eines Managementsystems für $BREAK$KI-Qualität

#Roadmap zur Einführung