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AI Act

AI Risk Manager

AI Risk Manager. Prüfen Sie Formate, Voraussetzungen, enthaltene Leistungen und Zertifizierungsbedingungen vor der Buchung.

PECBRisk Manager5 TageLiveSelbststudiumIn-House
  • Praxisorientiert, unterrichtet von einem aktiven CISO
Christophe Mazzola

Unterrichtet von

Christophe Mazzola

Practicing CISO · Founder of Cyber Academy

Vollständiges Profil ansehen →

Für wen

Passend, wenn Sie…

  • ✓Risikofachleute, die in ihren Organisationen für die Identifizierung und das Management von KI-bezogenen Risiken verantwortlich sind
  • ✓IT- und Sicherheitsfachleute, die Expertise im KI-Risikomanagement aufbauen möchten
  • ✓Data Scientists, Data Engineers und KI-Entwickler, die an der Konzeption, dem Einsatz oder dem Betrieb von KI-Systemen beteiligt sind
  • ✓Berater, die Organisationen beim Management und der Minderung von KI-Risiken unterstützen
  • ✓Rechts- und Ethikberater, die sich mit KI-Compliance und gesellschaftlichen Auswirkungen befassen
  • ✓Manager und Führungskräfte, die KI-Implementierungen und Initiativen zur verantwortungsvollen KI-Nutzung verantworten

Ehrliche Einschätzung

NICHT geeignet für. Wann Sie darauf verzichten sollten.

Wir möchten lieber, dass Sie Ihr Geld behalten, als dass Sie den falschen Pfad kaufen.

  • ✗Personen ohne jegliche Vorerfahrung mit KI oder Risikomanagement-Konzepten könnten das Tempo ohne vorheriges Selbststudium als anspruchsvoll empfinden
  • ✗Wer einen rein technischen Kurs zu KI-Engineering oder Modellentwicklung sucht, wird feststellen, dass der Fokus auf Governance und Risiko liegt, nicht auf Programmierung
  • ✗Fachleute, die einen kurzen einführenden Überblick statt eines strukturierten Fünf-Tage-Programms suchen, bevorzugen möglicherweise ein kürzeres Format

Ergebnisse

Was Sie danach können

  • 1Grundlegende Konzepte, Ansätze und Fachbegriffe des KI-Risikomanagements sicher erläutern
  • 2KI-bezogene Risiken identifizieren und kategorisieren, einschließlich Bias, Sicherheitslücken, mangelnder Transparenz und ethischer Fragestellungen
  • 3KI-Risiken mithilfe strukturierter Bewertungsmethoden analysieren und beurteilen
  • 4Risikobehandlungs- und Minderungsstrategien entwickeln und anwenden, die auf KI-Systeme zugeschnitten sind
  • 5Maßnahmen zur Reaktion auf Vorfälle entwickeln, die KI-spezifische Bedrohungen und Schwachstellen berücksichtigen
  • 6Das NIST AI Risk Management Framework auf Governance- und Compliance-Szenarien anwenden
  • 7Anforderungen aus dem EU AI Act interpretieren und im organisatorischen Kontext umsetzen
  • 8KI-Risikokennzahlen überwachen und Ergebnisse durch strukturiertes Reporting kommunizieren

Programm

Tag für Tag

Tag 1Einführung in das KI-Risikomanagement

  • Grundlagen des KI-Risikos

    Dieses Modul vermittelt grundlegende Konzepte des KI-Risikomanagements, einschließlich zentraler Fachbegriffe, der Art KI-bezogener Risiken und der Frage, warum ein strukturierter Risikomanagement-Ansatz für Organisationen, die KI einsetzen, unerlässlich ist.

  • Überblick über wichtige Rahmenwerke und Regulierungen

    Die Teilnehmenden werden in die wichtigsten KI-Governance-Instrumente eingeführt, darunter das NIST AI Risk Management Framework und den EU AI Act, sowie in deren Auswirkungen auf organisatorische Pflichten.

Am Ende des Tages

  • • Erläutern, was KI-Risikomanagement bedeutet und warum es auf organisatorischer Ebene relevant ist
  • • NIST AI RMF und EU AI Act hinsichtlich Anwendungsbereich und Geltungsbereich unterscheiden
Tag 2Organisationskontext, KI-Risiko-Governance und KI-Risikoidentifikation

  • Organisationskontext und Governance-Strukturen

    Dieses Modul behandelt, wie der interne und externe Kontext für ein KI-Risikomanagement-Programm definiert wird und wie geeignete Governance-Rollen, Verantwortlichkeiten und Rechenschaftsstrukturen etabliert werden.

  • Techniken zur KI-Risikoidentifikation

    Die Teilnehmenden erlernen systematische Methoden zur Aufdeckung KI-bezogener Risiken, einschließlich Bias in Trainingsdaten, Probleme der Modelltransparenz und Sicherheitslücken über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg.

Am Ende des Tages

  • • Den für ein KI-Risikomanagement-Programm relevanten Organisationskontext erfassen
  • • Strukturierte Techniken anwenden, um ein breites Spektrum KI-spezifischer Risiken zu identifizieren
  • • Governance-Rollen definieren, die eine verantwortungsvolle KI-Aufsicht unterstützen
Tag 3Analyse, Bewertung und Behandlung von KI-Risiken

  • Methoden zur KI-Risikoanalyse

    Dieses Modul untersucht qualitative und quantitative Ansätze zur Analyse von KI-Risiken, einschließlich der Bewertung von Eintrittswahrscheinlichkeit und Auswirkungen, und berücksichtigt für KI-Systeme spezifische Faktoren wie Model Drift und adversarielle Angriffe.

  • Risikobewertung und Priorisierung

    Die Teilnehmenden lernen, analysierte Risiken anhand definierter Kriterien zu vergleichen, um Behandlungsmaßnahmen zu priorisieren und zu bestimmen, welche Risiken sofortiges Handeln erfordern.

  • Risikobehandlungs- und Minderungsstrategien

    Das Modul behandelt die Auswahl und Implementierung von Kontrollen und Minderungsmaßnahmen zur Reduzierung oder Beseitigung KI-bezogener Risiken, einschließlich technischer Schutzmaßnahmen und prozessualer Eingriffe.

Am Ende des Tages

  • • Eine strukturierte KI-Risikoanalyse unter Verwendung qualitativer und quantitativer Eingaben durchführen
  • • Risiken auf Basis von Bewertungskriterien priorisieren, die an den Organisationszielen ausgerichtet sind
  • • Geeignete Behandlungsoptionen für identifizierte KI-Risiken auswählen
Tag 4KI-Risikoüberwachung, Reporting, Schulung, Sensibilisierung und Leistungsoptimierung

  • Überwachung und Reporting von KI-Risiken

    Dieses Modul behandelt, wie laufende Überwachungsmechanismen für KI-Risiken eingerichtet und klare, handlungsorientierte Berichte für die Führungsebene und relevante Stakeholder erstellt werden.

  • Schulung, Sensibilisierung und kulturelle Bereitschaft

    Die Teilnehmenden erkunden, wie das organisatorische Bewusstsein für KI-Risiken aufgebaut und Schulungsprogramme gestaltet werden, die Mitarbeitende auf allen Ebenen in die Lage versetzen, im Umgang mit KI-Systemen verantwortungsvoll zu handeln.

  • Optimierung der KI-Risikoperformance

    Dieses Modul konzentriert sich auf Praktiken der kontinuierlichen Verbesserung, einschließlich der Nutzung von Erkenntnissen aus Vorfällen, Leistungskennzahlen und Feedback-Schleifen zur Stärkung des KI-Risikomanagement-Programms im Zeitverlauf.

Am Ende des Tages

  • • Eine Überwachungs- und Reporting-Struktur gestalten, die die Führungsebene über den KI-Risikostatus informiert
  • • Ein internes Sensibilisierungsprogramm aufbauen, das KI-Risiken auf mehreren organisatorischen Ebenen adressiert
  • • Leistungsdaten nutzen, um die kontinuierliche Verbesserung des KI-Risikomanagements voranzutreiben
Tag 5Wiederholung und Prüfungsvorbereitung

  • Wiederholung der Kompetenzbereiche

    Die Teilnehmenden konsolidieren ihr Wissen über alle fünf in der Woche behandelten Kompetenzbereiche, einschließlich KI-Risikoprinzipien, Governance, Identifikation, Bewertung und organisationalem Lernen.

  • Prüfungshinweise und Fragen & Antworten

    Diese Einheit bietet praktische Hinweise zu Aufbau und Anforderungen der PECB Lead AI Risk Manager-Prüfung und gibt den Teilnehmenden die Möglichkeit, offene Fragen vor der Prüfung zu klären.

Am Ende des Tages

  • • Persönliche Wissenslücken über die fünf Prüfungskompetenzbereiche hinweg identifizieren
  • • Die Zertifizierungsprüfung mit einem klaren Verständnis der Inhalte jedes Bereichs angehen

Öffentliche Sessions

Bevorstehende öffentliche Sessions

Offene Einschreibungskohorten. Wählen Sie ein Datum und buchen Sie Ihren Platz. Möchten Sie stattdessen eine private Kohorte für Ihr Team? Inhouse-Angebot anfordern.

Aktuell keine bestätigte Live-Kohorte. Sie können trotzdem:

Selbststudiums-Lizenz kaufenInhouse-Angebot anfordern

Vertiefung

Alles zu dieser Zertifizierung

Die Details hinter der Überschrift. Lesen Sie in Ihrem eigenen Tempo. Jeder Abschnitt beantwortet eine Käuferfrage, die wir in Discovery Calls erhalten.

  • Tag 1: Einführung in das KI-Risikomanagement
  • Tag 2: KI-Risikoidentifikation, -bewertung und -messung
  • Tag 3: KI-Risikominderung, Governance und Incident Response
  • Tag 4: KI-Risikoüberwachung und kontinuierliche Verbesserung
  • Tag 5: Zertifizierungsprüfung
  • Domäne 1: Grundprinzipien und Konzepte des KI-Risikomanagements
  • Domäne 2: KI-Risikoidentifikation und -bewertung
  • Domäne 3: KI-Risikomessung
  • Domäne 4: KI-Risikominderung, Governance und Incident Response
  • Domäne 5: KI-Risikoüberwachung und Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung

Liste der PECB-Prüfungen

Prüfungsregeln und -richtlinien

  1. Aufbau eines KI-Risikomanagement-Rahmens
  2. Definition von Zielen und Umfang des KI-Risikomanagements
  3. Identifikation und Bewertung KI-bezogener Risiken
  4. Entwicklung einer KI-Risikominderungs- und Reaktionsstrategie
  5. Definition von Kriterien zur KI-Risikobeurteilung und -akzeptanz
  6. Unterstützung der Compliance mit Branchenrahmen und regulatorischen Anforderungen
  7. Überwachung, Überprüfung und kontinuierliche Verbesserung des KI-Risikomanagementprogramms

Zertifizierungsregeln und -richtlinien

Unsere Schulungen sind in verschiedenen Durchführungsformaten verfügbar. Bitte beachten Sie, dass die Preise je nach gewähltem Format variieren. Für bestimmte Optionen, wie Präsenz- oder Live-Kurse, kann ein individuelles Angebot erforderlich sein, abhängig von Verfügbarkeit und Logistik.

  • Zertifizierungs- und Prüfungsgebühren sind im Preis der Schulung enthalten.
  • Die Teilnehmer erhalten Schulungsunterlagen mit über 400 Seiten, die Informationen, praxisnahe Beispiele, Übungen und Quizfragen enthalten.
  • Den Teilnehmern, die die Schulung absolviert haben, wird eine Teilnahmebestätigung ausgestellt, die 31 CPD (Continuing Professional Development) Credits umfasst.
  • Kandidaten, die die Schulung abgeschlossen haben, die Prüfung jedoch nicht bestanden haben, können die Prüfung innerhalb von 12 Monaten ab dem ursprünglichen Prüfungsdatum einmalig kostenlos wiederholen.

Für wen ist diese Schulung geeignet?

  • Fachleute, die für die Identifikation, Bewertung und das Management KI-bezogener Risiken in ihrer Organisation verantwortlich sind
  • IT- und Sicherheitsfachleute, die Expertise im KI-Risikomanagement anstreben
  • Data Scientists, Data Engineers und KI-Entwickler, die an Design, Bereitstellung und Wartung von KI-Systemen arbeiten
  • Berater, die Organisationen zu KI-Risikomanagement und Minderungsstrategien beraten
  • Rechts- und Ethikberater mit Spezialisierung auf KI-Regulierung, Compliance und gesellschaftliche Auswirkungen
  • Manager und Führungskräfte, die KI-Implementierungsprojekte leiten und eine verantwortungsvolle KI-Einführung sicherstellen
  • Führungskräfte und Entscheidungsträger, die KI-bezogene Risiken auf strategischer Ebene verstehen und adressieren möchten

Lernziele

  • Grundlagen des KI-Risikomanagements verstehen, einschließlich zentraler Konzepte, Ansätze und Techniken zur Identifikation, Bewertung und Minderung KI-bezogener Risiken
  • Etablierte KI-Risikomanagement-Rahmen anwenden, wie den NIST AI Risk Management Framework und den EU AI Act, um Governance, Compliance und einen ethischen KI-Einsatz zu gewährleisten
  • KI-Risiken identifizieren und bewerten, darunter Bias, Sicherheitslücken, Transparenzprobleme und ethische Fragestellungen
  • Risikominderungsstrategien und Incident-Response-Maßnahmen entwickeln und umsetzen, um KI-bezogene Bedrohungen und Schwachstellen zu adressieren
  • KI-Risikomanagement in die Unternehmensstrategie integrieren und sicherstellen, dass KI-Initiativen mit den Organisationszielen übereinstimmen und die Compliance mit Branchenvorschriften gewahrt bleibt
  • KI-Risikomanagementprozesse kontinuierlich überwachen, evaluieren und verbessern, um auf neue Risiken und sich weiterentwickelnde KI-Technologien reagieren zu können
  • Wichtige Stakeholder zu einer verantwortungsvollen KI-Einführung beraten und Orientierung zu ethischem KI-Einsatz, regulatorischer Compliance und Best Practices in der KI-Risiko-Governance geben

Didaktischer Ansatz

  • Die Schulung verbindet theoretisches Wissen mit praktischen Anwendungen und nutzt reale Beispiele, um die Identifikation und Minderung von KI-Risiken zu veranschaulichen.
  • Der Kurs umfasst verschiedene interaktive Aktivitäten, wie szenariobasierte Übungen und Multiple-Choice-Quizfragen, die das Verständnis der KI-Risikomanagement-Grundsätze vertiefen sollen.
  • Die Teilnehmer werden ermutigt, sich aktiv an Diskussionen zu beteiligen und bei Übungen und Quizfragen zu kooperieren.
  • Die Quizfragen sind ähnlich wie die Zertifizierungsprüfung aufgebaut und helfen den Teilnehmern, sich mit dem Prüfungsformat und den zentralen Konzepten vertraut zu machen.

FAQ

Was Käufer immer fragen

Was ist der Unterschied zwischen dem Abschluss dieser Schulung und dem Erwerb der Zertifizierung zum Lead AI Risk Manager?+

Der Abschluss der fünftägigen Schulung bedeutet, dass Sie an allen Unterrichtsinhalten teilgenommen haben. Er verleiht keine Zertifizierung automatisch. Um die PECB Certified Lead AI Risk Manager-Zertifizierung anzustreben, müssen Sie die PECB Lead AI Risk Manager-Prüfung separat ablegen und bestehen und anschließend die Zertifizierung beantragen, indem Sie nachweisen, dass Sie die von PECB festgelegten einschlägigen Berufserfahrungsanforderungen erfüllen.

Cyber Academy stellt das Schulungsprogramm bereit. Die Prüfung und der Zertifizierungsprozess werden von PECB unabhängig verwaltet. Kandidaten sollten sich direkt an PECB wenden, um aktuelle Prüfungsregeln, Zertifizierungsanforderungen und Antragsverfahren zu erhalten.

Auf welche Rahmenwerke stützt sich dieser Kurs?+

Der Kurs wendet zwei zentrale Rahmenwerke an: das NIST AI Risk Management Framework und den EU AI Act. Diese werden im gesamten Programm verwendet, um die Teilnehmenden mit international anerkannten Ansätzen zu KI-Governance, Compliance und ethischem KI-Einsatz vertraut zu machen.

Die Teilnehmenden lernen, Anforderungen aus beiden Rahmenwerken zu interpretieren und auf praktische Risikomanagement-Szenarien in ihrer eigenen Organisation anzuwenden.

Welche Arten von KI-Risiken werden in der Schulung behandelt?+

Das Programm behandelt ein breites Spektrum KI-bezogener Risiken, darunter algorithmischer Bias, Sicherheitslücken in KI-Systemen, Transparenz- und Erklärbarkeitsbedenken, ethische Risiken sowie Probleme im Zusammenhang mit Model Drift und adversariellen Angriffen. Sowohl technische als auch Governance-Dimensionen dieser Risiken werden untersucht.

Ist dieser Kurs für jemanden geeignet, der hauptsächlich in einer Rechts- oder Compliance-Funktion tätig ist und keine technische KI-Rolle innehat?+

Ja. Der Kurs ist für ein gemischtes Publikum konzipiert, das Rechts- und Ethikberater, Compliance-Beauftragte und Führungskräfte neben technischen Fachleuten umfasst. Der Fokus liegt auf Risiko-Governance und Management statt auf Programmierung oder Modellentwicklung, was ihn für Fachleute zugänglich macht, die KI aus einer regulatorischen oder organisatorischen Perspektive betrachten.

Dennoch helfen grundlegende Kenntnisse der KI-Konzepte den Teilnehmenden, Diskussionen über spezifische Risikoarten zu folgen. Für Personen mit begrenztem technischem Hintergrund ist es ratsam, vor dem Kurs einführende KI-Materialien zu sichten.

Welche Kompetenzbereiche bewertet die PECB Lead AI Risk Manager-Prüfung?+

Laut PECB deckt die Prüfung fünf Bereiche ab: KI-Risikoprinzipien, -konzepte und -regulierungen; KI-Risikomanagement-Programm und Governance; KI-Risikoidentifikation und -analyse; KI-Risikobewertung, -behandlung und -überwachung; sowie organisationales Lernen und Leistungsverbesserung.

Für genaue Angaben zu Prüfungsformat, verfügbaren Sprachen und Prüfungsmodalitäten sollten Kandidaten die offizielle PECB-Prüfungsliste sowie die Prüfungsregeln und -richtlinien konsultieren.

Nächster Schritt

Wo das hinführt

Pillar Guide

Den vollständigen AI Act Leitfaden lesen

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