Hochschulzertifikatslehrgang (Online)

Chief AI Officer

KI-Strategie und Transformation steuern: Als Chief AI Officer verbinden Sie unternehmerische Ziele mit technologischer Kompetenz, klarer Governance und verantwortungsvollem KI-Einsatz. Sie lernen, Anwendungsfälle zu priorisieren, Investitionen zu begründen und die Einführung von KI im Unternehmen zu steuern.

Mit Zusatzqulifikation: KI-Beauftragte:r

Der Lehrgang inkludiert zusätzlich die Qualifizierung als KI-Beauftragte:r. EU AI Act, rechtliche Rahmenbedingungen sowie Risikoanalyse und Risikobewertung bilden feste Schwerpunkte des Programms.

Hochschulzertifikat: „Chief AI Officer“

Ticketpreis pro Teilnehmer:in
10% Rabatt für Pro-Mitglieder im Bundesverband für KI-Transformation

2.900 €

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Was Teilnehmende aus dem Lehrgang mitnehmen

Eine KI-Strategie aus Unternehmenszielen ableiten und priorisierte Anwendungsfälle entwickeln.
Business Cases, Investitionen und Anbieterentscheidungen fundiert vorbereiten.
Den EU AI Act einordnen und rechtliche Prüf- und Handlungsbedarfe erkennen.
KI-Risiken analysieren, bewerten und geeignete Schutzmaßnahmen festlegen.
Aufgaben als KI-Beauftragte:r übernehmen: KI-Inventar, Richtlinien, Zuständigkeiten und Kompetenzaufbau.
Eine umsetzbare KI-Roadmap mit Verantwortlichkeiten und Erfolgskennzahlen erarbeiten.

Der Hochschullehrgang Chief AI Officer verbindet strategische KI-Verantwortung mit der Qualifizierung als KI-Beauftragte:r. Sie erarbeiten, wie Unternehmen KI wirtschaftlich nutzen, Risiken systematisch bewerten und klare Regeln für einen verantwortungsvollen Einsatz schaffen.

KI-Verantwortung übernehmen. Umsetzung ermöglichen.

Sie lernen, technologische Möglichkeiten in belastbare Entscheidungen zu übersetzen: Welche Anwendungen schaffen Nutzen? Welche Daten und Kompetenzen werden benötigt? Welche rechtlichen Anforderungen und Risiken sind zu prüfen? Wie gelingt der Übergang vom Pilotprojekt zum verlässlichen Betrieb?

Die Qualifizierung als KI-Beauftragte:r ist in den Lehrgang und das Zertifikat „Chief AI Officer“ integriert. EU AI Act, rechtliche Rahmenbedingungen, KI-Governance, Risikoanalyse und -bewertung, interne Richtlinien, Dokumentation und Kompetenzaufbau bilden verbindende Schwerpunkte.

Der Lehrgang im Überblick

Hochschule: Whitecliffe University of Applied Sciences, Berlin
Zertifikat: Chief AI Officer einschließlich der Qualifizierung als KI-Beauftragte:r
Zielgruppe: Geschäftsführung, Führungskräfte und Verantwortliche für KI, Digitalisierung, Transformation, Innovation und Compliance
Umfang: 39 UE: 16 UE Online-Live-Seminare, 8 UE Selbststudium und 15 UE Hausarbeit. Hinzu kommen die separate Kick-Off-Veranstaltung und ein Abschlusstermin mit Reflexion und Zertifikatsvergabe
Vorkenntnisse: Keine Programmierkenntnisse erforderlich. Eigene berufliche Fragestellungen können eingebracht werden
Lernumgebung: Online-Seminare sowie Netzwerk- und Lernplattform für Materialien und Austausch
Technik: Computer mit aktuellem Browser, stabiler Internetverbindung, Kamera und Mikrofon
Teilnehmeranzahl: 10 bis max. 25

Seminar-Termine: Frühjahr 2027

Der Lehrgang startet mit einer separaten Kick-Off-Veranstaltung am Montag, 22.02.2027, von 17:00 bis 18:30 Uhr. Ab dem 23.02.2027 finden die acht Online-Live-Seminare wöchentlich dienstags von 17:00 bis 18:30 Uhr statt. Jedes Seminar umfasst zwei Unterrichtseinheiten à 45 Minuten.

22.02.2027, 17:00 bis 18:30 Uhr: Kick-Off-Veranstaltung.
23.02.2027, 17:00 bis 18:30 Uhr: Rolle und Mandat des Chief AI Officers.
02.03.2027, 17:00 bis 18:30 Uhr: KI-Grundlagen, Agenten und Einsatzfelder.
09.03.2027, 17:00 bis 18:30 Uhr: KI-Strategie und priorisierte Anwendungsfälle.
16.03.2027, 17:00 bis 18:30 Uhr: Business Cases und Investitionsentscheidungen.
23.03.2027, 17:00 bis 18:30 Uhr: EU AI Act und rechtliche Einordnung.
30.03.2027, 17:00 bis 18:30 Uhr: KI-Governance und Aufgaben als KI-Beauftragte:r.
06.04.2027, 17:00 bis 18:30 Uhr: Risikoanalyse, Bewertung und Schutzmaßnahmen.
13.04.2027, 17:00 bis 18:30 Uhr: Umsetzung, Kompetenzaufbau und Erfolgsmessung.
07.06.2027, 17:00 bis 18:30 Uhr: Abschlusstermin mit Reflexion und Zertifikatsvergabe.

Zwischen den Seminaren vertiefen Sie die Inhalte im Selbststudium. Für die eigenständige Hausarbeit sind zusätzlich 15 UE vorgesehen. Die Abgabefrist wird im Lehrgang bekannt gegeben.

Was diesen Lehrgang besonders macht

Strategie und Verantwortung: Wirtschaftliche Ziele, Governance und praktische Umsetzung werden gemeinsam betrachtet.
Integrierte Qualifizierung als KI-Beauftragte:r: Operative Aufgaben und strategische Führungsverantwortung greifen ineinander.
EU AI Act als Schwerpunkt: Rollen, Risikoklassifizierung, einschlägige Pflichten und betriebliche Maßnahmen werden anhand konkreter Fälle erarbeitet.
Systematische Risikobewertung: Risiken dokumentieren, Schutzmaßnahmen priorisieren und Restrisiken beurteilen.
Konkreter Praxistransfer: Ihre Hausarbeit verbindet KI-Strategie, Business Case, Risikobewertung und Umsetzungsroadmap.
Persönlicher Austausch: Fragen, Fallbeispiele und Diskussion mit Dozierenden und Lerngruppe in den Live-Seminaren.

Das Programm des Hochschullehrgangs

Vier aufeinander aufbauende Teile führen von der strategischen Orientierung über Wirtschaftlichkeit und Governance bis zur risikobewussten Umsetzung.

Teil A | Rolle, KI-Grundlagen und Einsatzfelder

Online-Live-Seminar (4 UE ) + Selbststudium (2 UE)

Rolle und Mandat des Chief AI Officers

Aufgaben, Entscheidungsrechte und Verantwortung des Chief AI Officers.
Zusammenarbeit mit Geschäftsführung, IT, Fachbereichen, Recht und Datenschutz.
Verbindung zur operativen Rolle als KI-Beauftragte:r.
KI-Reifegrad: Daten, Prozesse, Kompetenzen und Ausgangslage.

KI-Grundlagen, Agenten und Einsatzfelder

Analytische und generative KI, Sprachmodelle und ihre Grenzen.
Assistenten, KI-Agenten und Automatisierung im Unternehmenskontext.
Praxisbeispiele zu Datenqualität, Fehlern und menschlicher Kontrolle.
Geeignete Einsatzfelder und erste Handlungsbedarfe erkennen.

Lernergebnis: Sie können das CAIO-Mandat beschreiben und KI-Potenziale realistisch einordnen.

Teil B | KI-Strategie und Wirtschaftlichkeit

Online-Live-Seminar (4 UE ) + Selbststudium (2 UE)

KI-Strategie und Anwendungsfälle

KI-Zielbild aus Unternehmensstrategie und Kundenbedürfnissen ableiten.
Anwendungsfälle entlang der Wertschöpfung identifizieren.
Nutzen, Machbarkeit, Datenverfügbarkeit und Risiken priorisieren.
Ein überschaubares Portfolio mit klaren Verantwortlichkeiten entwickeln.

Business Cases und Investitionen

Nutzenannahmen, Gesamtkosten und Unsicherheiten bewerten.
Eigenentwicklung, Zukauf und Anbieterabhängigkeiten einordnen.
Budget, Ressourcen und Erfolgskriterien festlegen.
Entscheidungsvorlagen für Pilotierung, Fortführung oder Abbruch vorbereiten.

Lernergebnis: Sie können KI-Investitionen begründen und strategische Prioritäten setzen.

Teil C | EU AI Act, Recht und Governance

Online-Live-Seminar (4 UE ) + Selbststudium (2 UE)

EU AI Act und rechtliche Einordnung

Anwendungsbereich, Rollen von Anbietern und Betreibern sowie Risikoklassifizierung.
Verbotene Praktiken, Hochrisiko-Anwendungen und Transparenzanforderungen.
Einschlägige Pflichten, Dokumentation und menschliche Aufsicht anhand von Fallbeispielen.
Schnittstellen zu Datenschutz, Urheberrecht, Vertraulichkeit und Arbeitsrecht.
Rechtlichen Prüfbedarf erkennen und zuständige Fachstellen einbeziehen.

KI-Governance und KI-Beauftragte:r

KI-Inventar, interne Richtlinien und nachvollziehbare Freigabeprozesse.
Aufgaben, Zuständigkeiten und Eskalationswege für KI-Beauftragte.
KI-Kompetenz im Unternehmen organisieren und Schulungsbedarfe ermitteln.
Zusammenarbeit mit Datenschutz, Informationssicherheit und Rechtsberatung.
Anbieterinformationen prüfen und relevante Nachweise dokumentieren.

Lernergebnis: Sie können rechtliche Anforderungen systematisch einordnen und betriebliche KI-Governance mitgestalten.

Teil D | Risikoanalyse, Bewertung und Umsetzung

Online-Live-Seminar (4 UE ) + Selbststudium (2 UE)

Risikoanalyse und Risikobewertung

Fehlerszenarien, betroffene Personen und mögliche Schäden identifizieren.
Eintrittswahrscheinlichkeit und Schadensausmaß nachvollziehbar bewerten.
Rechtliche Risikoklassifizierung und betriebliche Risikobewertung unterscheiden.
Datenschutz-, Sicherheits-, Diskriminierungs- und Qualitätsrisiken berücksichtigen.
Schutzmaßnahmen, menschliche Kontrollen, Restrisiken und Freigabekriterien dokumentieren.

Umsetzung und nachhaltige Steuerung

Vom Pilotprojekt zum Betrieb: Tests, Verantwortlichkeiten und laufende Überwachung.
Beschäftigte beteiligen, Veränderungen kommunizieren und Kompetenzen aufbauen.
Vorfälle, Eskalationen und Änderungen an KI-Systemen organisieren.
Eine Umsetzungsroadmap mit Meilensteinen und Ressourcen entwickeln.
Nutzen, Nutzung, Qualität und Risiken mit geeigneten Kennzahlen überprüfen.

Lernergebnis: Sie können KI-Vorhaben risikobewusst begleiten und ihre Umsetzung messbar steuern.

Hausarbeit: Ihre KI-Strategie für die Praxis

Eigenständige Bearbeitung (15 UE), zusätzlich zum Selbststudium.

Sie entwickeln eine unternehmensbezogene KI-Strategie mit einem konkreten Anwendungsfall. Die Hausarbeit verbindet strategische Entscheidungen mit den operativen Aufgaben als KI-Beauftragte:r.

Ausgangslage, Zielbild und priorisierte Anwendungsfälle.
Business Case mit Nutzenannahmen, Kosten und Erfolgskriterien.
Einordnung des EU AI Act und relevanter rechtlicher Prüffragen.
Dokumentierte Risikoanalyse und -bewertung einschließlich Schutzmaßnahmen und Restrisiken.
Governance, Zuständigkeiten, Kompetenzaufbau und Umsetzungsroadmap.

Die schriftliche Ausarbeitung führt die Ergebnisse aus den vier Lehrgangsteilen zusammen. Anforderungen, Abgabe und Bewertung werden zu Beginn des Lehrgangs erläutert.

Abschluss und Zertifikat

Im zusätzlichen Abschlusstermin reflektieren Sie die wichtigsten Erkenntnisse und nächste Schritte für die Praxis. Anschließend erfolgt die Zertifikatsvergabe. Eine Präsentation der Hausarbeit ist nicht vorgesehen.