Chief AI Officer

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.

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.

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.

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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.

Zertifikat: Chief AI Officer

Hochschullehrgang in Kooperation mit der Whitecliffe University of Applied Sciences in Berlin einschließlich der Qualifizierung als KI-Beauftragte:r.

Sie erhalten das Hochschulzertifikat „Chief AI Officer“ einschließlich der Qualifizierung als KI-Beauftragte:r in Kooperation mit der Whitecliffe University of Applied Sciences in Berlin.

Die eigenständige Hausarbeit umfasst 15 UE. Im zusätzlichen Abschlusstermin reflektieren Sie Erkenntnisse und nächste Schritte. Eine Präsentation der Hausarbeit ist nicht vorgesehen.

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