AI Operations Manager (IHK) - Intensivkurs
Veranstaltungsdetails
KIAIOOT26_01
Qualität sichern, KI-Agenten verwalten, Nutzung verankern - Zertifikatslehrgang für die Person, die den laufenden KI-Betrieb im Unternehmen verantwortet.
KI ist in deinem Unternehmen angekommen. Doch wer prüft Ergebnisse, behält den Überblick über Agenten und Automatisierungen und sorgt für einen sicheren Einsatz? Du lernst, den KI-Betrieb in deinem Bereich verantwortungsvoll zu steuern, ganz ohne Programmierkenntnisse. Du bewertest Risiken, erkennst typische KI-Fehler, führst ein Verzeichnis aller KI-Systeme, kennst die Anforderungen von EU AI Act und DSGVO und verhinderst Schatten-KI sowie Nutzungsrückgänge im Team. Praxisnahe Werkzeuge und Arbeitsblätter helfen dir, das Gelernte direkt anzuwenden. Am Ende verfügst du über eine fertige KI-Betriebsordnung für deinen Bereich und stärkst die im EU AI Act geforderte KI-Kompetenz in deinem Unternehmen.
Wir empfehlen eigene Erfahrung mit mindestens einem generativen KI-Tool im Arbeitsalltag sowie Zugriff auf mindestens einen Assistenten, Agenten oder eine Automatisierung im eigenen Betrieb, real oder in Einführung. Die Projektarbeit für den Zertifikatsabschluss wird am eigenen Bereich erarbeitet. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.
Zielgruppe
Fach- und Führungskräfte, KI-Beauftragte, IT-Koordinatoren, Team- und Bereichsleitungen in
Betrieben, die KI bereits einsetzen oder gerade einführen. Menschen, die für den KI-Betrieb zuständig sind oder werden sollen, ohne selbst zu programmieren.
Inhalt
Modul 1: Wer bei uns eigentlich für KI zuständig ist
-Die Rolle des AI Operations Managers: Auftrag, Verantwortung, Schnittstellen zu IT, Datenschutz und Fachbereichen
- Bestandsaufnahme: welche KI-Nutzung, welche Assistenten, Agenten und Automatisierungen im Bereich tatsächlich laufen
- Verantwortung klären: wer entscheidet, wer prüft, wer wird informiert
Modul 2: Warum KI so überzeugend falsch liegt
- Wie generative KI Fehler erzeugt: Halluzinationen, veraltete Daten, plausible Falschaussagen, Verzerrungen in Trainingsdaten
- Fehlermuster nach Anwendungsfall: Textproduktion, Recherche, Datenauswertung, Entscheidungsvorbereitung
- Live-Demonstration an realen Aufgaben aus dem Berufsfeld der Teilnehmer
Modul 3: Was darf ungeprüft raus, und was nie
- Risikoeinstufung KI-gestützter Arbeitsschritte nach Eintrittswahrscheinlichkeit und Auswirkung
- Prüftiefe je Risikostufe festlegen
- Automatisierungs-Bias im Selbstversuch: warum Menschen KI-Ergebnisse zu wenig hinterfragen
Modul 4: Prüfen, ohne dass die Produktivität leidet
- Freigabestufen und Vier-Augen-Prinzip: wann ein Mensch entscheidet, wann er kontrolliert, wann er nur informiert wird
- Verantwortung benennen, je Arbeitsschritt
- Prüfroutinen, die im Alltag halten, statt nach drei Wochen zu verschwinden
Modul 5: Wer geradesteht, wenn es schiefgeht
- EU AI Act im Überblick: KI-Kompetenz nach Art. 4, Risikoklassen, Betreiberpflichten, Transparenzpflichten
- DSGVO, Dokumentations- und Nachweispflichten im KI-Betrieb
- Einordnung der Rahmenwerke ISO 42001 und NIST AI RMF, ohne Normenkunde
- Überblick und Handlungsfähigkeit, keine Rechtsberatung. Rechtsfragen werden an die zuständigen Stellen verwiesen
Modul 6: Labor: Was bei uns wirklich läuft
- Assistent, Router, Automatisierer: die drei Muster, nach denen sich KI-Lösungen im Betrieb einordnen lassen
- Ein Agentenverzeichnis anlegen: Zweck, verantwortliche Person, zuständiges Team, Datenzugriffe
- Rechtevergabe nach dem Minimalprinzip: ein Agent bekommt nur, was er für seine Aufgabe braucht
Modul 7: Labor: Der Agent, den niemand mehr abschalten kann
- Verhaltensregeln: was ein Agent selbständig tun darf und wo er anhalten muss
- Agenten als nicht-menschliche Identitäten: geerbte Zugriffe erkennen, Rechte entziehen bei Rollenwechsel oder Weggang des Verantwortlichen
- Protokollierung und Nachvollziehbarkeit, Abschaltung einzelner Agenten ohne Betriebsstillstand, Vorsorge für Anbieterausfall
- Wildwuchs vermeiden: Freigabeweg für neue Agenten, Umgang mit selbst gebauten Lösungen aus den Fachbereichen
- Vorfälle: melden, eindämmen, nachbesprechen
Modul 8: Wer macht was, wenn die KI die halbe Arbeit macht
- Aufgaben zwischen Mensch und KI neu schneiden: was der Mensch macht, was die KI macht, was die KI mit Prüfung macht
- Rollen und Zuständigkeiten anpassen
- Verantwortung bei automatisierten Prozessketten: wer verantwortet das Ergebnis, wenn kein Mensch mehr dazwischensteht
Modul 9: Warum das Team heimlich weiter eigene Tools nutzt
- Schatten-KI: private Tool-Nutzung ohne Freigabe, und warum Verbote sie verstärken
- Kompetenzgefälle im Team erkennen und ausgleichen
- Entwertungsangst ansprechen: Sorge um die eigene Fachlichkeit und um den Arbeitsplatz
- Fehlerkultur bei KI-Nutzung: offen machen, was schiefging, statt es zu verbergen
Modul 10: Warum es nach drei Monaten wieder einschläft
- Warum die Nutzung nach der Einführung abfällt, und woran man es früh erkennt
- Multiplikatoren aufbauen, Nutzungsabsprachen treffen und nachhalten
- Briefing für die Projektarbeit: die drei Dokumente zur Betriebsordnung KI zusammenführen
Voraussetzungen
Wir empfehlen eigene Erfahrung mit mindestens einem generativen KI-Tool im Arbeitsalltag sowie Zugriff auf mindestens einen Assistenten, Agenten oder eine Automatisierung im eigenen Betrieb, real oder in Einführung.
Die Projektarbeit wird am eigenen Bereich erarbeitet. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.
Qualität sichern, KI-Agenten verwalten, Nutzung verankern - Zertifikatslehrgang für die Person, die den laufenden KI-Betrieb im Unternehmen verantwortet.
KI ist in deinem Unternehmen angekommen. Doch wer prüft Ergebnisse, behält den Überblick über Agenten und Automatisierungen und sorgt für einen sicheren Einsatz? Du lernst, den KI-Betrieb in deinem Bereich verantwortungsvoll zu steuern, ganz ohne Programmierkenntnisse. Du bewertest Risiken, erkennst typische KI-Fehler, führst ein Verzeichnis aller KI-Systeme, kennst die Anforderungen von EU AI Act und DSGVO und verhinderst Schatten-KI sowie Nutzungsrückgänge im Team. Praxisnahe Werkzeuge und Arbeitsblätter helfen dir, das Gelernte direkt anzuwenden. Am Ende verfügst du über eine fertige KI-Betriebsordnung für deinen Bereich und stärkst die im EU AI Act geforderte KI-Kompetenz in deinem Unternehmen.
Wir empfehlen eigene Erfahrung mit mindestens einem generativen KI-Tool im Arbeitsalltag sowie Zugriff auf mindestens einen Assistenten, Agenten oder eine Automatisierung im eigenen Betrieb, real oder in Einführung. Die Projektarbeit für den Zertifikatsabschluss wird am eigenen Bereich erarbeitet. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.
Zielgruppe
Fach- und Führungskräfte, KI-Beauftragte, IT-Koordinatoren, Team- und Bereichsleitungen in
Betrieben, die KI bereits einsetzen oder gerade einführen. Menschen, die für den KI-Betrieb zuständig sind oder werden sollen, ohne selbst zu programmieren.
Inhalt
Modul 1: Wer bei uns eigentlich für KI zuständig ist
-Die Rolle des AI Operations Managers: Auftrag, Verantwortung, Schnittstellen zu IT, Datenschutz und Fachbereichen
- Bestandsaufnahme: welche KI-Nutzung, welche Assistenten, Agenten und Automatisierungen im Bereich tatsächlich laufen
- Verantwortung klären: wer entscheidet, wer prüft, wer wird informiert
Modul 2: Warum KI so überzeugend falsch liegt
- Wie generative KI Fehler erzeugt: Halluzinationen, veraltete Daten, plausible Falschaussagen, Verzerrungen in Trainingsdaten
- Fehlermuster nach Anwendungsfall: Textproduktion, Recherche, Datenauswertung, Entscheidungsvorbereitung
- Live-Demonstration an realen Aufgaben aus dem Berufsfeld der Teilnehmer
Modul 3: Was darf ungeprüft raus, und was nie
- Risikoeinstufung KI-gestützter Arbeitsschritte nach Eintrittswahrscheinlichkeit und Auswirkung
- Prüftiefe je Risikostufe festlegen
- Automatisierungs-Bias im Selbstversuch: warum Menschen KI-Ergebnisse zu wenig hinterfragen
Modul 4: Prüfen, ohne dass die Produktivität leidet
- Freigabestufen und Vier-Augen-Prinzip: wann ein Mensch entscheidet, wann er kontrolliert, wann er nur informiert wird
- Verantwortung benennen, je Arbeitsschritt
- Prüfroutinen, die im Alltag halten, statt nach drei Wochen zu verschwinden
Modul 5: Wer geradesteht, wenn es schiefgeht
- EU AI Act im Überblick: KI-Kompetenz nach Art. 4, Risikoklassen, Betreiberpflichten, Transparenzpflichten
- DSGVO, Dokumentations- und Nachweispflichten im KI-Betrieb
- Einordnung der Rahmenwerke ISO 42001 und NIST AI RMF, ohne Normenkunde
- Überblick und Handlungsfähigkeit, keine Rechtsberatung. Rechtsfragen werden an die zuständigen Stellen verwiesen
Modul 6: Labor: Was bei uns wirklich läuft
- Assistent, Router, Automatisierer: die drei Muster, nach denen sich KI-Lösungen im Betrieb einordnen lassen
- Ein Agentenverzeichnis anlegen: Zweck, verantwortliche Person, zuständiges Team, Datenzugriffe
- Rechtevergabe nach dem Minimalprinzip: ein Agent bekommt nur, was er für seine Aufgabe braucht
Modul 7: Labor: Der Agent, den niemand mehr abschalten kann
- Verhaltensregeln: was ein Agent selbständig tun darf und wo er anhalten muss
- Agenten als nicht-menschliche Identitäten: geerbte Zugriffe erkennen, Rechte entziehen bei Rollenwechsel oder Weggang des Verantwortlichen
- Protokollierung und Nachvollziehbarkeit, Abschaltung einzelner Agenten ohne Betriebsstillstand, Vorsorge für Anbieterausfall
- Wildwuchs vermeiden: Freigabeweg für neue Agenten, Umgang mit selbst gebauten Lösungen aus den Fachbereichen
- Vorfälle: melden, eindämmen, nachbesprechen
Modul 8: Wer macht was, wenn die KI die halbe Arbeit macht
- Aufgaben zwischen Mensch und KI neu schneiden: was der Mensch macht, was die KI macht, was die KI mit Prüfung macht
- Rollen und Zuständigkeiten anpassen
- Verantwortung bei automatisierten Prozessketten: wer verantwortet das Ergebnis, wenn kein Mensch mehr dazwischensteht
Modul 9: Warum das Team heimlich weiter eigene Tools nutzt
- Schatten-KI: private Tool-Nutzung ohne Freigabe, und warum Verbote sie verstärken
- Kompetenzgefälle im Team erkennen und ausgleichen
- Entwertungsangst ansprechen: Sorge um die eigene Fachlichkeit und um den Arbeitsplatz
- Fehlerkultur bei KI-Nutzung: offen machen, was schiefging, statt es zu verbergen
Modul 10: Warum es nach drei Monaten wieder einschläft
- Warum die Nutzung nach der Einführung abfällt, und woran man es früh erkennt
- Multiplikatoren aufbauen, Nutzungsabsprachen treffen und nachhalten
- Briefing für die Projektarbeit: die drei Dokumente zur Betriebsordnung KI zusammenführen
Voraussetzungen
Wir empfehlen eigene Erfahrung mit mindestens einem generativen KI-Tool im Arbeitsalltag sowie Zugriff auf mindestens einen Assistenten, Agenten oder eine Automatisierung im eigenen Betrieb, real oder in Einführung.
Die Projektarbeit wird am eigenen Bereich erarbeitet. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.