KI-Governance und Compliance für den verantwortungs­vollen Einsatz

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
3. 3
   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   KI im Arbeitsalltag und KI Management: Compliance and Governance
2. 2
   Zielsetzung des Kurses
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   Die Weiterbildung vermittelt umfassendes Wissen zur Integration und Steuerung von Künstlicher Intelligenz (KI) im beruflichen Kontext. Sie beleuchtet die transformative Kraft von KI für Arbeitsprozesse und die Notwendigkeit einer verantwortungsvollen Handhabung von KI-Systemen im Hinblick auf regulatorische Anforderungen und Governance-Strukturen.
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   Inhalte
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   Die Inhalte gliedern sich in zwei Hauptbereiche

   KI im Arbeitsalltag*
   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und technologische Konzepte
   Datenmanagement und die Bedeutung von Datenqualität für KI-Anwendungen
   Anwendungsbereiche und praktische Einsatzmöglichkeiten von KI im Arbeitsumfeld
   Projektmanagement-Unterstützung durch KI-Tools
   Change Management und organisatorischer Wandel durch KI-Implementierung
   Rechtliche Rahmenbedingungen, einschließlich des AI Acts
   Risiken, ethische Aspekte und Zukunftstrends im KI-Einsatz
   KI Management: Compliance and Governance*
   Grundlagen der KI-Governance und Compliance
   Leitprinzipien für den verantwortungsvollen KI-Einsatz
   Regulatorische Anforderungen und relevante Normen
   Risikoanalyse und Risikomanagement für KI-Systeme
   Aufbau von Compliance-Management-Systemen für KI
   Governance-Strukturen für den sicheren Betrieb von KI
   Datenmanagement und Datensicherheit im KI-Umfeld
   Technische Compliance-Kontrollen und Audits
   Management von externen Partnern und Lieferanten im KI-Kontext
   Automatisierung und Lebenszyklusmanagement von KI-Systemen
   Qualifikation und Kompetenzaufbau für den KI-Einsatz
   Krisenmanagement und Notfallplanung bei KI-Vorfällen
   Nachhaltigkeit und ökologische Verantwortung im KI-Bereich
   Kontextbezogenes Engineering (Context Engineering) für KI-Compliance
   Verankerung von KI-Compliance in der Unternehmensstrategie
   Lernziele
   Verständnis der technologischen Grundlagen und Anwendungsarchitekturen von KI
   Fähigkeit zur Identifikation und Bewertung von KI-Einsatzmöglichkeiten im Arbeitsalltag
   Kenntnisse zur Unterstützung von Projektmanagementprozessen durch KI
   Bewusstsein für rechtliche, ethische und organisatorische Aspekte der KI-Implementierung
   Erwerb von Kompetenzen im Aufbau und Management von KI-Governance- und Compliance-Strukturen
   Fähigkeit zur Risikoanalyse und zum Risikomanagement im KI-Kontext
   Kenntnis regulatorischer Anforderungen und Normen für KI-Systeme
   Kompetenz im Datenmanagement und der Datensicherheit im KI-Umfeld
   Verständnis für die Bedeutung von Audits und internen Kontrollen von KI-Systemen
   Fähigkeit zur Integration von KI-Compliance in die Unternehmensstrategie
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten sind relevant für Fach- und Führungskräfte, die mit der Einführung, Steuerung und Überwachung von KI-Systemen in Unternehmen betraut sind. Dies umfasst Rollen im Projektmanagement, IT-Management, in der Compliance und im Risikomanagement, die sich mit der strategischen und operativen Implementierung von Künstlicher Intelligenz befassen.

1. 1

   Bielefeld

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Berlin

   12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Bremen

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Berlin

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   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.

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   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.

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   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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen