Training für KI-Qualität und Risikomanagement

Stärken Sie Ihr Team für den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Unternehmen.

Überblick

Dieses zweitägige Training vermittelt praxisnahes Wissen, um KI-Risiken zu steuern, Qualität sicherzustellen und regulatorische Anforderungen entlang des gesamten KI- Lebenszyklus zu erfüllen.

Das Programm richtet sich an Fach- und Führungskräfte und ist sowohl online als auch vor Ort verfügbar. Es schließt die Lücke zwischen klassischer Governance und den spezifischen Herausforderungen von KI.

Die Inhalte verbinden Grundlagenwissen mit realen Anwendungsbeispielen und konkreter Arbeit an der AIQURIS Plattform. Die Teilnehmenden lernen, wie sich Standards wie ISO 42001 und ISO 23894 sinnvoll auf eigene Use Cases und Governance-Strukturen übertragen lassen.

@import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@200;400;800&display=swap'); body { font-family: 'Inter', sans-serif; color: #242424; padding: 20px; background-color: transparent; } table { width: 100%; border-collapse: collapse; border: 1px solid #656565; } th, td { border: 1px solid #656565; padding: 16px; vertical-align: top; color: #242424; width: 50%; } th { font-size: 32pt; font-weight: 800; text-align: center; } td { font-size: 12pt; font-weight: 400; text-align: left; } ul { margin: 0; padding-left: 20px; }

Topic	Relevant Requirements
AI System Life Cycle Management Understand roles, responsibilities and essential processes throughout the AI System Life Cycle	ISO/IEC 22989 – Terminology ISO/IEC 25059 – AI Quality Model ISO/IEC 5338 – AI Life Cycle Processes
AI System Risk and Quality Management Perform an AI risk assessment and develop a use-case risk profile. Plan, implement and continuously improve the effectiveness of an AI Quality Management System.	ISO/IEC 42001 – Quality Management ISO/IEC 23894 – Risk Management ISO/IEC 42005 – AI Impact Assessment
Data Governance Plan data governance processes throughout the data life cycle. Select relevant quality measures for a use case.	ISO/IEC 8183 – Data Life Cycle ISO/IEC 5259 series – Data Quality
Testing, Qualification and Supplier Management Develop requirements and assessment to qualify and accept an AI system. Set up essential processes to work with vendors, throughout procurement and contract monitoring.	ISO/IEC 17847 ISO/IEC 29119-11 IEEE 3119

Was Sie lernen

Sie sammeln praktische Erfahrung im Umgang mit realen Risiken und Qualitätsfragen rund um KI.

Sie lernen, wie Sie internationale Standards wie ISO und IEC auf Governance, Datenmanagement und die Zusammenarbeit mit Dienstleistern anwenden können.

Trainingsinhalte und relevante Standards

Relevant Standards

KI-Lebenszyklus verstehen

Lernen Sie Rollen, Verantwortlichkeiten und zentrale Prozesse im Lebenszyklus eines KI-
Systems kennen.

ISO/IEC 22989 – Terminology
ISO/IEC 25059 – AI Quality Model
ISO/IEC 5338 – AI Life Cycle Processes

KI-Risiken und Qualität steuern

Führen Sie eine Risikoanalyse für konkrete Anwendungsfälle durch. Entwickeln Sie ein Use- Case-Profil und planen Sie ein passendes Qualitätsmanagementsystem.

ISO/IEC 42001 – Quality Management
ISO/IEC 23894 – Risk Management
ISO/IEC 42005 – AI Impact Assessment

Daten richtig steuern

Planen Sie Daten-Governance entlang des Datenlebenszyklus. Wählen Sie passende
Qualitätskriterien für konkrete Anwendungsfälle.

ISO/IEC 8183 – Data Life Cycle
ISO/IEC 5259 series – Data Quality

Testing und Lieferantenbewertung

Definieren Sie Anforderungen für die Prüfung und Abnahme von KI-Systemen. Erarbeiten
Sie Prozesse für Beschaffung, Zusammenarbeit und Vertragskontrolle.

ISO/IEC 17847
ISO/IEC 29119-11
IEEE 3119

What you earn

Was Sie mitnehmen:

Was Sie mitnehmen:
Sie verstehen, wie sich KI-Governance, Risikomanagement, Datenqualität, Testing und Lieferantensteuerung praktisch umsetzen lassen.

Direkte Anwendung in der AIQURIS Plattform:
Sie wenden das Gelernte direkt an, indem Sie mit der AIQURIS Plattform einen eigenen Use Case bearbeiten.
Teilnahmezertifikat:
Alle Teilnehmenden erhalten ein offizielles Teilnahmezertifikat.

AIQURIS-Zertifikat für KI Governance und Qualitätsmanagement:
Wer die Abschlussprüfung erfolgreich besteht, erhält ein Zertifikat von AIQURIS. Es bestätigt die Fähigkeit, Qualität und Risiken im KI-Kontext zu erkennen, zu bewerten und strukturiert zu steuern.

Für wen ist das Training gedacht?

Das Programm richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die Verantwortung für den sicheren, skalierbaren Einsatz von KI tragen::

CIOs, CDOs und Leiterinnen und Leiter von KI-Initiativen
Verantwortliche für Governance, Compliance und Risikomanagement
Technische Teams wie Data Scientists und ML Engineers
Verantwortliche für Einkauf, Dienstleister und Partner

Ablauf und Voraussetzungen

Mode of delivery:

Zwei Online-Sessions à 4 Stunden, geleitet von erfahrenen Trainerinnen und Trainern
Zusätzlich 8 Stunden selbstständiges Lernen mit digitalen Inhalten

Was Sie brauchen:

Einen Computer mit stabiler Internetverbindung und Webcam
Aktuellen Browser (Microsoft Edge oder Google Chrome)
[Optional] Microsoft Teams

Entwickelt von Expertinnen und Experten aus Praxis und Standardisierung

Dr. Martin Saerbeck, – CTO und Mitgründer von AIQURIS

Martin bringt über zwanzig Jahre Erfahrung in den Bereichen KI, digitale Innovation und Risikomanagement mit. Sein Schwerpunkt liegt auf KI-Lösungen, die hohen Anforderungen an Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Regeltreue gerecht werden. Als Mitgründer und CTO von AIQURIS gestaltet er die Plattform so, dass Organisationen KI auch in sensiblen Bereichen sicher einsetzen können. Martin war maßgeblich an der Entwicklung des TÜV SÜD AI Quality Framework beteiligt, das heute als Referenzmodell für Audits und Zertifizierungen gilt – unter anderem in der Industrie, im Gesundheitswesen und in der Luftfahrt.

Dr. Yao Cheng – Principal AI Expert bei AIQURIS

Yao bringt umfassende Erfahrung aus den Bereichen KI, Cybersicherheit und Ethik mit. Sie ist zertifizierte AI Quality Trainerin bei TÜV SÜD sowie IEEE Lead Assessor für vertrauenswürdige KI-Systeme. Mit zahlreichen Veröffentlichungen und ihrer aktiven Rolle im nationalen KI-Standardisierungskomitee in Singapur gehört sie zu den anerkannten Stimmen im Bereich verantwortungsvoller KI. Ihr Fokus liegt darauf, ethische Prinzipien technisch umsetzbar und überprüfbar zu machen.

Request a date