AI Literacy Kurs

Was ist KI? Wie funktionieren LLMs? Bias, Halluzinationen und Risiken.

Die vier Risikoklassen des EU AI Act: Verboten, Hochrisiko, Begrenzt, Minimal.

Was ist nach Art. 5 verboten? Was ist erlaubt? Deepfakes, Social Scoring, Emotionserkennung.

Kennzeichnungspflichten, Human Oversight, Dokumentation, AI-Inventory.

DSGVO-Grundsätze für KI, DPIA, AVV, Rechtsgrundlagen, Speicherbegrenzung.

ChatGPT, Copilot, Agents, RAG, Shadow AI, Qualitätssicherung.

Bußgelder, Verantwortlichkeiten, Art. 4 Nachweis, Incident Reporting.

AI Policy, Rollen, Freigabeprozesse, Audit, Compliance-Monitoring.

AI-Strategie entwickeln, ROI berechnen, AI-Policy aufsetzen — inklusive Vorlage.

Fortgeschrittene Prompting-Techniken, RAG-Patterns und KI-Agents im Unternehmenseinsatz.

KI-Audit vorbereiten, Dokumentation aufbauen, Incident-Response etablieren.

KI-Kompetenz als Kultur verankern, Mitarbeiter coachen, Veränderungsprozesse führen.

Wann nutzt man LLMs (Gehirn) und wann Workflows (Muskeln)? Kosten-Nutzen-Analyse, ROI und die 80/20-Regel.

Energieverbrauch von KI, Green-AI-Prinzipien und effiziente Modellnutzung — praktische Hebel für nachhaltige KI.

KI-Reifegradmodell, KI-Inventur und Audit-Anforderungen nach Art. 9–17 EU AI Act.

KI-Governance-Struktur, ROI-Berechnung und Portfolio-Priorisierung nach Wert × Risiko.