AI Act Compliance
für Ihre Organisation
AI Act verpflichtet zum Aufbau von Fähigkeiten zwischen KI-Modellen und Prompt Design, Coded Culture und Coded Fairness, Daten, System und Denken. AI Act Trainings für eine fundierte Basis KI-Kompetenz für Ihre Organisation.
Der EU AI Act verschiebt KI von einer primär technischen zu einer unternehmerischen Einordnungsfrage. Nicht allein die Nutzung von KI ist relevant, sondern wie Organisationen Governance, Kontroll- und Bewertungsmechanismen in ihre Strukturen integrieren. Dieses Training arbeitet mit Grip (regulatorische Fakten, Risikokategorien, Dokumentationspflichten) und Sense (kulturelle Muster in KI-Systemen, implizite Bias-Logiken, ungeschriebene Organisationsregeln). Logik überführt beides in nachvollziehbare Handlungsrahmen.
Regulatorische
Einordnung
Ab August 2026 wird nachweisbare KI-Kompetenz in Unternehmen erwartet. Ohne strukturierte Qualifizierungs- und Bewertungsprozesse besteht das Potenzial für regulatorische Unklarheiten mit rechtlichen und reputativen Implikationen. Was trägt und was nicht?
Verborgene
Risikofaktoren
Voreingenommene Prompts, diskriminierende Outputs oder unreflektierte Datenlogiken können in KI-Systemen auftreten. Ohne belegte Bewertung und strukturierte Reflexion bleiben diese Felder schwer einordenbar. Wo entstehen Risiken, die in Checklisten nicht auftauchen?
Strategische
Verankerung
Organisationen, die KI-Systeme im Rahmen bestehender Governance- und Verantwortungsmodelle einordnen, schaffen eine Grundlage für interne und externe Beurteilungen. Die Auseinandersetzung mit Compliance-Anforderungen wird nachvollziehbare Entscheidungsgrundlage.
AI-Act-KompetenzTraining
Das AI-Act-Kompetenztraining orientiert sich am EU AI Act und dient der strukturierten Einordnung künftiger Compliance-Anforderungen. Im Fokus stehen Governance-, Risiko- und Entscheidungslogiken für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in der täglichen Arbeit.
was betrifft uns?
AI Essentials
KI- und GPAI-Modelle
Funktionsprinzipien
Chancen- und Risikofelder
Überblick aktuelle Werkzeuge
Modul 2
Digital Compliance
Einordnung rechtlicher Anforderungen
Risikokategorien und Bewertung
Transparenz-/Dokumentationspflichten
Sanktionsrahmen
Modul 3
Governance
Governance-Modelle
Rollen und Zuständigkeiten
Transparenz und Nachvollziehbarkeit
Dokumentation
Wo entstehen Risiken & Stellschrauben?
Prompt Design
Strukturierte Prompt-Logiken
Nutzer- und Kontextbezug
Einordnung von KI-Outputs
Praxisnahe Beispiele
Modul 5
Entscheiden mit AI
Einordnung von KI-Ergebnissen
Rolle menschlicher Entscheidung
Verantwortungslogiken
Datenbasierte Perspektiven
Was verändert Verhalten im System?
Was verändert
Verhalten im System?
Modul 6
Coded Culture
Stereotype in Text- und Bildsystemen
Vorurteile in Sprache und Modellen
Kulturelle Codierungen
Einordnung von Vielfalt
Coded Fairness
Fairness-Konzepte in KI
Bias im Machine Learning
Diskriminierungsrisiken
Bewertungsrahmen
HR & People Operations
In diesen Funktionen kommen KI-Anwendungen in Recruiting, Performance-Management und Talententwicklung zum Einsatz. Rechtliche, regulatorische und organisationsbezogene Einordnungen bilden den Bezugsrahmen, im Mittelpunkt stehen KI-basierte Bewertungen und Zuordnungen von Personen.
Product & Data Teams
Diese Bereiche arbeiten an KI-gestützten Produkten und Services. Hier werden Modelle, Trainingsdaten und Outputs in Bezug auf Nutzergruppen, regulatorische Kategorien und Produktkontexte betrachtet. Bias, Nutzungskontexte und Governance-Fragen werden dabei als strukturierende Dimensionen eingeordnet.
Marketing, Brand & Content
Generative KI wird in Kampagnen, Inhalte und Creatives eingesetzt. Dabei stehen Darstellungen, Formulierungen und visuelle Ausgaben im Fokus, die im Markt- und Markenkontext unterschiedlich eingeordnet werden. Reputationsfragen und Marktwahrnehmung sind als Bewertungskategorien relevant.
erweiterter Fokus
Die Module Coded Culture und Coded Fairness machen sichtbar, wie kulturelle Muster und Fairness-Annahmen in KI-Systeme einfließen. Sichtbar wird, wie kulturelle Bedeutungen in Code übersetzt werden, wo dabei Sinn verloren geht, erstarrt oder verzerrt und wo sich konkrete Handlungslogiken öffnen.
Coded Culture
KI-Systeme arbeiten mit sprachlichen, kulturellen und impliziten Annahmen. Analysiert wird, wie Prompts, Trainingsdaten und Modelllogiken kulturelle Muster und Rollenbilder abbilden.
Adressiert
- Produktentwicklung & UX
- Marketing & Kommunikation
- Content- und Kreativteams
- HR & Employer Branding
Coded Fairness
Fairness in KI ist eine Frage von Bewertungsrahmen und Organisationsentscheidungen. Aufgezeigt wird, wo Bias in Modellen und Daten entstehen kann und wie die Einordnung erfolgt.
Adressiert
- AI Development & Data Science
- Compliance & Legal
- HR und Performance-Management
- Innovation und Produktstrategie
Durchgeführt von Isabella (Isa) Andrić, freie Mitarbeiterin im OpenAI Red Teaming Network, höchste Standards im Bereich AI-Safety auf internationaler Ebene.
zzgl. 20% MwSt.
Leistungsumfang
- 2 Stunden Foundation Session (Module 1-3)
- AI Essentials, Digital Compliance & Governance
- Digitale Trainingsunterlagen & Teilnahmebestätigung
- Umsetzung: Online, bis zu 15 Teilnehmende
Weitere Optionen
Fokus-Module
Coded Culture
oder Coded Fairness
3 Std. / €1.990 zzgl. MwSt.
Auf Anfrage
Inhouse-Training vor Ort
Ergänzende Vertiefungsmodule 4-7
Isabella (Isa) Andrić, MA
Isabella (Isa) Andrić ist seit vielen Jahren in der Erwachsenenbildung tätig, als freie Lektorin, Trainerin und Leiterin von Diplomlehrgängen. Sie arbeitet für Unternehmen, Organisationen, Bildungsinstitute (BFI Wien, WIFI, werbeakademie) und Fachhochschulen.
Häufige Fragen zum AI Act Training
Was unterscheidet dieses Training?
Das Training erweitert die Einordnung des EU AI Act um die Perspektiven Coded Culture und Coded Fairness. Es folgt dabei der Blueprint-Logik. Im ersten Schritt wird der regulatorische und organisationale Status eingeordnet, dann werden strukturelle Risiken und kulturelle Verzerrungen offengelegt. Schließlich entstehen belastbare Handlungsrahmen. Die Trainings werden von Isabella (Isa) Andrić durchgeführt, langjährige Trainerin in der Erwachsenenbildung, freie Lektorin und Mitglied des OpenAI Red Teaming Network, erklärt sie die Anforderungen des EU AI Act im Kontext ihrer Zielsetzung.
Ist technisches Vorwissen notwendig?
Die Modulstruktur bildet unterschiedliche Kenntnisstände ab. Der Einstieg mit AI Essentials definiert einen Grundrahmen, weitere Module strukturieren ergänzende Perspektiven zu Governance, Daten und Fairness. Technisches Vorwissen ist nicht notwendig. Ziel des Trainings ist es, die tägliche Arbeit mit Künstlicher Intelligenz zu unterstützen.
Wieviele Teilnehmer:innen sind vorgesehen?
Der Standardrahmen sieht bis zu 15 Teilnehmende vor. Andere Gruppengrößen sowie Formate für größere Organisationen (z. B. Train-the-Trainer) sind als Varianten verfügbar.
Gibt es eine Teilnahmebestätigung?
Teilnehmende erhalten eine Teilnahmebestätigung mit Bezug auf Art. 4 des EU AI Act, die die absolvierte Schulung dokumentiert.
Wie läuft die Zusammenarbeit ab?
Nach der Kontaktaufnahme erfolgt ein Vorgespräch zur Einordnung von Umfang und Format. Anschließend wird ein Termin festgelegt. Kurzfristige Termine sind je nach Verfügbarkeit möglich.
Was regelt Art. 4 des EU AI Act?
Art. 4 beschreibt die Verpflichtung von Organisationen, für KI-bezogene Kompetenzen bei Mitarbeitenden einen geeigneten Rahmen vorzusehen. Der Artikel definiert dabei keine konkreten Trainingsformate, sondern einen regulatorischen Bezugspunkt für Qualifikation und Einordnung im KI-Kontext. Auf der Website der Europäischen Kommission finden Sie FAQs zur AI Kompetenzpflicht.
AI Act-Training
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