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KI-Governance meistern - Chancen nutzen, Risiken steuern
Laut Katalog dauert der Kurs bis 1 Woche und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst in der Lernform Seminar. Anbieter ist ifmera academy GmbH.
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- bis 1 Woche
- KATALOGPREIS
- 1.000–5.000 €
- LERNORT
- Potsdam
- NÄCHSTER START
- 01.10.2026
- LERNFORM
- Seminar
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Künstliche Intelligenz entwickelt sich von der experimentellen Anwendung zum festen Bestandteil von Geschäftsprozessen. Diese Integration erfordert klare Regeln und Strukturen, um Chancen systematisch zu nutzen und Risiken wie rechtliche Unsicherheiten oder ethische Bedenken effektiv zu steuern. Eine durchdachte KI-Governance ist daher kein administratives Hindernis, sondern ein strategisches Instrument für nachhaltigen Erfolg und Vertrauen.
- In diesem Seminar erhalten Sie einen strukturierten Leitfaden zur Entwicklung und Implementierung eines umfassenden KI-Governance-Frameworks. Sie lernen, die Anforderungen des EU AI Act zu interpretieren, ethische Leitplanken zu definieren und die notwendigen Rollen und Verantwortlichkeiten in Ihrer Organisation zu verankern, um Handlungssicherheit zu gewährleisten.
- Grundlagen und Notwendigkeit der KI-Governance
- Definition, Ziele und Abgrenzung zu Daten-Governance und IT-Governance
- Chancen und Risiken von KI im Unternehmenskontext
- Strategische Verankerung von KI-Governance
- Ableitung der KI-Governance aus der Unternehmens- und Digitalstrategie
- Entwicklung einer Vision und Leitprinzipien für den KI-Einsatz
- Rollen, Verantwortlichkeiten und Gremien
- Aufgaben von Chief AI Officer, KI-Ethikrat und anderen relevanten Funktionen
- Definition von Entscheidungsprozessen und Eskalationspfaden
- Rechtlicher Rahmen: Der EU AI Act im Fokus
- Anwendungsbereich, Risikoklassen und Kernanforderungen des EU AI Act
- Zusammenspiel mit DSGVO, Urheberrecht und Haftungsfragen
- Dokumentations- und Berichtspflichten für KI-Systeme
- Responsible AI: Ethische und qualitative Leitplanken
- Prinzipien wie Fairness, Transparenz, Erklärbarkeit (XAI) und Nichtdiskriminierung
- Umgang mit Bias in Daten und Algorithmen
- Sicherstellung der Datenqualität und des Datenmanagements als Grundlage
- KI-Risikomanagement in der Praxis
- Identifikation, Bewertung und Steuerung von KI-Risiken (z.B. operationell, reputativ, rechtlich)
- Aufbau eines KI-Risikoregisters
- Praktische Implementierung eines Governance-Frameworks
- Entwicklung eines Governance-Frameworks: Phasen, Methoden und Werkzeuge
- Erstellung von Richtlinien, Handbüchern und Checklisten
- Change Management und Befähigung der Organisation
- Monitoring, Audit und kontinuierliche Weiterentwicklung
- Wenn Sie diese Weiterbildung mit anderen Weiterbildungen aus unserem Angebot kombinieren, können Sie ein ifmera-Diplom erwerben.
- Alle Infos dazu finden Sie auf unserer Webseite.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Potsdam
01.10.2026 · Seminar · Vollzeit · bis 1 Woche · 1.000–5.000 €
- 2
Düsseldorf
05.10.2026 · Seminar · Vollzeit · bis 1 Woche · 1.000–5.000 €
- 3
Online
08.10.2026 · Online-Seminar · Vollzeit · bis 1 Woche · 1.000–5.000 €
- 4
München
15.10.2026 · Seminar · Vollzeit · bis 1 Woche · 1.000–5.000 €
- 5
Hamburg
22.10.2026 · Seminar · Vollzeit · bis 1 Woche · 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
Ifmera academy GmbH: 255 Kurse mit aktuellem Termin an 10 Orten
255 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Seminar, Online-Seminar, Präsenzunterricht.
Angebote an 10 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei ifmera academy 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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