KI-Management: Qualitätssicherung von KI-Systemen

Kursüberblick

Ein KI-System kann plausibel klingende, aber falsche Ergebnisse liefern oder bestimmte Gruppen benachteiligen. Qualitätssicherung im KI-Management legt fest, wie Ergebnisse geprüft, Risiken bewertet und Regeln eingehalten werden. Das lernst du Qualitätskriterien für KI-Systeme definieren Risiken und Regulierungen von KI in Prüfprozesse übersetzen KI-Ethik und Governance Frameworks anwenden KPIs für KI-Erfolg und Qualität festlegen Datenqualität als Grundlage von KI-Qualität sichern Qualitätsberichte mit Power BI aufbereiten Aufbau Am Anfang stehen Grundlagen der KI-Strategie und Modellauswahl. Danach folgen Daten für KI, Governance-Strukturen, DSGVO und KI-Verordnung. Im Hauptteil behandelst du Risiken, KI-Ethik, KPIs und die Zusammenarbeit mit externen Partnern, deren Lösungen geprüft werden müssen. Fallbeispiele zeigen, wie Prüfregeln vor dem Einsatz und im laufenden Betrieb angewendet werden. Excel und Power BI liefern Auswertungen, Data Storytelling unterstützt bei der Kommunikation von Prüfergebnissen. Perspektiven Als KI-Qualitätsmanagerin, Responsible-AI-Beauftragter oder Governance-Analyst KI sicherst du die Qualität von KI-Systemen ab. Im KI-Management wird Qualitätssicherung so zum festen Bestandteil jeder Einführung, von der Auswahl bis zum laufenden Betrieb.

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