KI-Kompetenz für
Ihre Organisation
Der EU AI Act macht KI zu einer unternehmerischen Einordnungsfrage. Entscheidend ist nicht allein die Nutzung von KI, sondern die Integration von Governance-, Bewertungs- und Kontrollmechanismen in bestehende Strukturen. Das Training verbindet regulatorische Anforderungen mit dem Verständnis kultureller Muster, impliziter Bias-Logiken und organisationaler Zusammenhänge.
Kompetenzen
statt Stichtag
Der regulatorische Rahmen zur KI-Kompetenz entwickelt sich kontinuierlich weiter. Unabhängig von Fristen schafft strukturierte Qualifizierung die Grundlage, KI fundiert einzuordnen und Entscheidungen nachvollziehbar zu treffen.
Verborgene
Risikofaktoren
Nicht alle Risiken von KI-Systemen sind unmittelbar erkennbar. Implizite Bias, Datenlogiken oder problematische Prompts entfalten ihre Wirkung häufig erst im Anwendungskontext. Welche Risiken bleiben ohne strukturierte Reflexion verborgen?
Strategische
Verankerung
Die Einordnung von KI in bestehende Governance- und Verantwortungsstrukturen schafft Orientierung für interne und externe Bewertungen. Compliance wird damit Teil einer nachvollziehbaren und belastbaren Entscheidungsgrundlage.
KI-Kompetenz mit System
KI-Kompetenz entsteht durch das Zusammenspiel von technischem Verständnis, regulatorischer Einordnung und organisatorischer Verantwortung. Sechs Module vermitteln einen strukturierten Handlungsrahmen für den Einsatz von KI in Organisationen.
AI Essentials
KI- und GPAI-Modelle verstehen
Chancen und Risiken einordnen
Aktuelle Werkzeuge kennenlernen
Modul 2
Governance
Governance und Rollen definieren
Transparenz und Dokumentation stärken
Risiken systematisch steuern
Prompt Design
Strukturierte Prompts entwickeln
Kontext gezielt berücksichtigen
KI-Outputs kritisch bewerten
Modul 4
Entscheiden mit AI
KI-Ergebnisse fundiert bewerten
Verantwortung bewusst wahrnehmen
Entscheidungen nachvollziehbar treffen
Modul 5
Coded Culture
KI Identität & codierte Weltbilder
Prompt Engineering als Gegenstrategie
KI-Outputs als Organisationsspiegel
Coded Fairness
Fairness-Konzepte & Impossibility Theorem
Social Harm, Bias & Halluzinationen
EU AI Act: Hochrisikosysteme & Prüfpflichten
HR & People Operations
KI kommt in Recruiting, Talentmanagement und Personalentwicklung zunehmend zum Einsatz. Das Training unterstützt dabei, KI-gestützte Bewertungen, Entscheidungsprozesse und mögliche Bias fundiert einzuordnen sowie Transparenz und Fairness im Umgang mit KI-Anwendungen zu stärken.
Product & Data Teams
KI-gestützte Produkte entstehen im Zusammenspiel von Modellen, Daten und Nutzungskontexten. Das Training vermittelt Kompetenzen zur Bewertung von Trainingsdaten, KI-Outputs, Governance-Anforderungen sowie regulatorischen und ethischen Fragestellungen entlang des Produktlebenszyklus.
Marketing, Brand & Content
Generative KI verändert die Erstellung von Texten, Bildern und Kampagnen. Das Training unterstützt bei der Bewertung von KI-generierten Inhalten, dem Umgang mit Bias und Halluzinationen sowie der Einordnung von Reputations-, Marken- und Transparenzanforderungen.
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 hängt von Bewertungsrahmen und Organisationsentscheidungen ab. Sichtbar wird, wo Bias in Modellen und Daten entsteht und welche Bewertungs- und Entscheidungslogiken daraus folgen.
Adressiert
- Compliance & Legal
- AI Development & Data Science
- HR & 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.
Was ist der Unterschied zwischen Coded Culture und Coded Fairness?
Coded Culture und Coded Fairness betrachten KI aus unterschiedlichen, aber verbundenen Perspektiven: Coded Culture fragt nach den Voraussetzungen und der Entstehung, danach, wie kulturelle Prägungen, Weltbilder, Annahmen und blinde Flecken über Daten, Modelllogiken und Entwicklungsprozesse in KI-Systeme einfließen. Coded Fairness fragt nach den Wirkungen und Folgen, danach, wie sich diese Prägungen in Outputs, Entscheidungen und messbaren Ungleichheiten zeigen und welche Bewertungs- und Verantwortungsfragen daraus entstehen. Coded Culture analysiert, woher Verzerrungen kommen und richtet sich vor allem an Teams, die KI-Outputs gestalten, einsetzen oder kommunizieren. Coded Fairness zeigt auf, was Verzerrungen bewirken können und wie damit umzugehen ist. Das Modul richtet sich an Mitarbeiter:innen, die KI-Systeme bewerten, steuern und verantworten.
zzgl. 20% MwSt.
Leistungsumfang
- 2 Stunden Foundation Session (Auswahl Module 1-4)
- 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
Maßgeschneiderte Inhouse-Trainings
AI:AT AI Factory Austria oder vor Ort
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 KI-Kompetenztraining
Ist technisches Vorwissen notwendig?
Technisches Vorwissen ist nicht 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. 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.
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.
Wird die KI-Kompetenzpflicht (Art. 4) durch den Digital Omnibus abgeschwächt?
Im Rahmen des Digital Omnibus on AI wurde eine sprachliche Anpassung von Art. 4 des EU AI Act politisch vereinbart. Vorgesehen ist, die bisherige Pflicht zur Sicherstellung von KI-Kompetenz in eine Pflicht zur Unterstützung der Kompetenzentwicklung zu überführen. Unabhängig von der regulatorischen Ausgestaltung bleibt strukturierte KI-Kompetenz eine wesentliche Grundlage für fundierte Entscheidungen, den verantwortungsvollen Einsatz von KI und den angemessenen Umgang mit Haftungs-, Qualitäts- und Reputationsrisiken.
KI-Kompetenz für Ihr Team
Vereinbaren Sie sehr gerne jetzt ein Erstgespräch odererfahren Sie mehr zu den Leistungen im Bereich AI Governance.
