Anmeldung zum Seminar
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In diesem Seminar lernen KI-Anwender, -Entwickler und -Verantwortliche die rechtlichen Anforderungen kennen, die sich aus Artikel 29 des EU AI Act ergeben. Sie lernen die verschiedenen Risikostufen von KI-Anwendungen sowie die Pflichten bezüglich Transparenz und Dokumentation kennen.
Anhand praktischer Beispiele beschäftigen wir uns im Kurs mit organisatorischen Pflichten, Ethik- und Fairness-Richtlinien und der Anwendung von Dokumentations- und Risikobewertungs-Tools in Ihrem Arbeitsalltag.
Hinweis:
Es erfolgt keine Beratung im rechtlichen Sinne. Hierfür wenden Sie sich bitte an Ihre Rechtsabteilung oder Rechtsanwaltskanzlei.
- Einführung in den EU AI Act
- Ziel, Aufbau und Anwendungsbereich der Verordnung
- Zeitplan: Wann gilt was?
- Vier Risikostufen: Verbotene KI-Anwendungen, Hochrisiko-KI, KI mit begrenztem Risiko, Geringes/minimales Risiko
- Klassifizierungskriterien und Beispiele
- Pflichten für Anbieter, Nutzer und andere Akteure
- Hochrisiko-KI und organisatorische Pflichten
- Anforderungen an Datenqualität und Sicherheit bei KI-Systemen
- CE-Kennzeichnung, Konformitätsbewertung, Dokumentation bei Hochrisiko-Systemen
- Schulungspflichten laut Artikel 29
- Lieferkette & Drittanbieter: Wer trägt welche Verantwortung?
- Transparenz und Nutzerinformation
- Anforderungen an Erklärbarkeit und Kennzeichnung
- Beispiele aus der Praxis (z.?B. Chatbots, Textgeneratoren)
- Ethik, Fairness & Bias
- Diskriminierungsrisiken und menschliche Aufsicht (Human Oversight)
- Interne Richtlinien und ethische Prinzipien
- Anwendung im Unternehmenskontext
- Vorbereitung auf den AI Act: Gap-Analyse, Governance, Prozesse
- Dokumentations-Tools, Risikobewertung, interne KI-Richtlinien
- Schnittstellen zu DSGVO, Produkthaftung, IT-Sicherheit
- Zusammenarbeit mit Datenschutzbeauftragten, IT, Einkauf, Rechtsabteilungen
- Umsetzung einer AI Policy
- Ausblick & Diskussion
- Auswirkungen auf Innovation & Markt
- Geplante EU-KI-Datenbanken, Zertifizierungen
- Künftige Entwicklungen und Interpretationsspielräume
- Übung: Bewertung von KI-Systemen im eigenen Umfeld