KI - Regulierung leicht gemacht: Der EU AI Act verständlich erklärt (Inhouse)

• Einführung in den EU AI Act
  • Hintergrund und Ziele der EU-Regulierung von Künstlicher Intelligenz
  • Übersicht über den Gesetzgebungsprozess und den aktuellen Stand
  • Die Verordnung soll sicherstellen, dass KI-Systeme, die in der EU entwickelt, vermarktet oder genutzt werden, sicher, transparent und ethisch vertretbar sind
  Struktur und Anwendungsbereich des EU AI Act
  • Geltungsbereich und Definitionen
  • Betroffene Agierende und Rollen (Herstellende Unternehmen, Nutzende, Anbietende)
  Risikobasierter Ansatz des EU AI Act
  • Ziel ist es, Innovation zu fördern und gleichzeitig die Sicherheit und Grundrechte zu schützen
  Klassifizierung von KI-Systemen nach Risikostufen
  • Unannehmbares Risiko
  • Hohes Risiko
  • Begrenztes Risiko
  • Minimales Risiko
  • Beispiele für KI-Anwendungen in den verschiedenen Risikokategorien
  Anforderungen an Hochrisiko-KI-Systeme
  • Unterliegen technischen und organisatorischen Anforderungen
  • Daten- und Data Governance
  • Transparenz- und Informationspflichten
  • Cybersicherheit
  • Human Oversight (menschliche Aufsicht)
  • Detaillierte Dokumentationen und Protokolle sind zu führen
  Ethische Prinzipien im Umgang mit KI
  • Fairness: Keine Diskriminierung, gerechte Entscheidungen
  • Transparenz: Nachvollziehbare und verständliche KI-Entscheidungen
  • Verantwortung: Klare Haftung bei Fehlern oder Schäden
  • Datenschutz: Einhaltung der DSGVO und Schutz personenbezogener Daten
  Compliance und Konformitätsbewertung
  • Prozesse zur Sicherstellung der Gesetzeskonformität
  • Rollen von Zertifizierungsstellen und Aufsichtsbehörden
  • Dokumentationspflichten und CE-Kennzeichnung
  Auswirkungen auf Unternehmen und Produktentwicklung
  • Anpassung von Entwicklungsprozessen, um die strengen Anforderungen zu erfüllen
  • Risikomanagement und interne Kontrollsysteme
  • Strategien zur Implementierung der Anforderungen
  Werkzeuge und Ressourcen
  • Nutzung der EU AI Act Dokumentation
  • Einführung in den Open Ethics Canvas zur ethischen Reflexion
  • Weitere hilfreiche Ressourcen und Leitfäden

Methode

Unsere einzigartigen Ansätze machen dieses Seminar besonders wertvoll:

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