Der EU AI Act: Ethik & Compliance in der Künstlichen Intelligenz richtig umsetzen (Live Online Training)

Einführung in den EU AI Act:

• Hintergrund und Motivation der EU-Regulierung von Künstlicher Intelligenz
• Überblick über den Gesetzgebungsprozess und aktuellen Status
• Wichtige Definitionen und Schlüsselbegriffe

 Struktur und Kerninhalte des EU AI Act:

• Geltungsbereich und Anwendungsbereich
• Klassifizierung von KI-Systemen nach Risikostufen:
• Unannehmbares Risiko
• Hohes Risiko
• Begrenztes Risiko
• Minimales Risiko
• Anforderungen und Pflichten für die jeweiligen Risikostufen

Anforderungen an Hochrisiko-KI-Systeme:

• Technische und organisatorische Maßnahmen
• Datenqualitätsmanagement und -governance
• Transparenzpflichten und Dokumentation
• Menschliche Aufsicht (Human Oversight)

 Ethische Prinzipien im Umgang mit KI:

• Grundsätze wie Fairness, Transparenz, Nichtdiskriminierung, Verantwortlichkeit
• Auswirkungen auf Design und Entwicklung von KI-Systemen
• Vermeidung von Bias und Diskriminierung

Datenethik:

• Bedeutung von Datenethik im Kontext von KI
• Umgang mit sensiblen Daten und Datenschutz
• Ethik in der Datenerhebung, -verarbeitung und -nutzung
• Fallstudien zu ethischen Herausforderungen in der KI

Umsetzung der Anforderungen in der Praxis:

• Integration von Compliance in den Entwicklungsprozess
• Nutzung von Tools wie dem Open Ethics Canvas
• Best Practices für ethisches Design und verantwortungsvolle KI

Compliance und Konformitätsbewertung:

• Prozesse zur Sicherstellung der Gesetzeskonformität
• Rollen und Verantwortlichkeiten im Unternehmen
• Zertifizierung und CE-Kennzeichnung

Auswirkungen auf Unternehmen und Produktentwicklung:

• Anpassung interner Prozesse und Strukturen
• Risikomanagement und interne Kontrollsysteme
• Strategien zur Implementierung der Anforderungen

Zukunftsperspektiven und Ausblick:

• Weiterentwicklung der Regulierungen
• Bedeutung für die europäische und globale KI-Landschaft
• Vorbereitung auf zukünftige Herausforderungen

Methode

Unsere einzigartigen Ansätze machen dieses Seminar besonders wertvoll:

1. Erfahrungsbasiertes Lernen: Einbindung von Praxisbeispielen und Austausch von Erfahrungen
2. Konstruktivistisches Lernen: Aktive Beteiligung der Teilnehmer durch Gruppenarbeiten und Diskussionen
3. Blended Learning Ansätze: Kombination von theoretischem Input und praktischer Anwendung
4. Lernzielorientierung: Ausrichtung der Inhalte auf klar definierte Lernziele
5. Reflexionsphasen: Zeit für persönliche und gruppenbezogene Reflexion über Gelerntes und dessen Umsetzung