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KI-Ethik, Recht und Management: Compliance und Governance
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist A-Leecon GmbH.
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 3 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 3–6 Monate
- KATALOGPREIS
- 1.000–5.000 €
- LERNORT
- Berlin
- NÄCHSTER START
- 26.10.2026
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Zielsetzung
- Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt vertiefte Kenntnisse im Bereich Ethik und Recht der Künstlichen Intelligenz (KI) sowie im KI-Management mit Fokus auf Compliance und Governance. Sie befähigt Teilnehmende, ethische Dilemmata zu analysieren, rechtliche Rahmenbedingungen wie den EU AI Act zu verstehen und umzusetzen sowie KI-Systeme strategisch zu managen und regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
- Inhalte
- Ethische und rechtliche Grundlagen der KI*
- Überblick über ethische Herausforderungen und rechtliche Fragestellungen im Kontext von KI
- Einführung in den EU AI Act und dessen Implikationen
- Transparenz, Nachvollziehbarkeit und algorithmische Fairness von KI-Systemen
- Datenschutz und Datensicherheit im Umgang mit KI
- Ethische Prinzipien und Governance-Strukturen für KI
- KI Management: Compliance und Governance*
- Grundverständnis von KI-Governance und Compliance
- Leitprinzipien für den verantwortungsvollen KI-Einsatz
- Regulatorische Anforderungen, Normen und Risikomanagement bei KI-Systemen
- Aufbau von Compliance-Management-Systemen für KI
- Technische Compliance-Kontrollen und Audits von KI-Systemen
- Datenmanagement und Lebenszyklusmanagement von KI-Systemen
- Management von Lieferanten und externen Partnern im KI-Kontext
- Qualifikation und Kompetenzaufbau für den KI-Einsatz
- Krisenmanagement und Notfallplanung bei KI-Vorfällen
- Nachhaltigkeit und ökologische Verantwortung im KI-Bereich
- Verankerung von KI-Compliance in der Unternehmensstrategie
- Anwendungsbezogene Aspekte wie Context Engineering
- Lernziele
- Analyse ethischer und rechtlicher Aspekte moderner KI-Technologien
- Bewertung und Anwendung des EU AI Acts
- Entwicklung von Strategien für transparente und faire KI-Systeme
- Implementierung von Datenschutz- und Datensicherheitsmaßnahmen
- Verständnis und Anwendung von Governance- und Compliance-Prinzipien im KI-Management
- Durchführung von Risikoanalysen und Aufbau von Compliance-Management-Systemen für KI
- Sicherstellung der technischen und organisatorischen Compliance von KI-Anwendungen
- Aufbau von Kompetenzen für den verantwortungsvollen KI-Einsatz
- Berufsperspektiven
- Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten sind relevant für Fach- und Führungskräfte, die mit der Entwicklung, Implementierung, Verwaltung oder Überwachung von KI-Systemen betraut sind. Tätigkeitsfelder umfassen unter anderem IT-Management, Projektleitung im KI-Bereich, Compliance-Management, Datenschutzbeauftragte und strategische Planungsfunktionen in Unternehmen, die KI-Technologien einsetzen.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Berlin
26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €
- 2
Berlin
26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €
- 3
Bremen
26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €
- 4
Dortmund
26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 1.000–5.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
03 · Gehalt
KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit
Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.
Brutto im Monat
Mitte und Viertel bundesweit
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 1
KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden
Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.
- 2
Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden
Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.
- 3
Verantwortung schrittweise aufbauen
Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.
04 · Anbieter
A-Leecon GmbH: 1.331 Kurse mit aktuellem Termin an 16 Orten
1.331 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 16 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei A-Leecon GmbH.
05 · Jobs
Stellen für dein berufliches Ziel
Arbeitsmarkt
KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen
Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.
06 · Kurse
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Häufige Fragen
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