Zusammenspiel von Datenschutz, Datensicherheit und Datenmanagement sind Grundlagen für eine KI-Strategie bei Unternehmen.

Da KI-Systeme stark von ihren Eingangsdaten leben, sollte besonderer Wert auf Datenqualität und das Datenmanagement.  Ungenaue, unvollständige oder sensible Daten können Fehlentscheidungen oder Risiken verursachen, deshalb müssen technische Schutzmaßnahmen vorhanden sein. 

KI aus unterschiedlichen Blickwinkel im Unternehmen betrachten:

• Wie ist das Urheberrecht bei Erstellung von KI-Inhalten involviert?
• Welche Werkzeuge nutze ich bereits im Unternehmen?
• Welche Werkzeuge darf ich nutzen?
• Was passiert mit den Daten bei den unterschiedlichen Tools und Ausprägungen?

Der EU AI Act – Europäisches Gesetz zur Regulierung von KI mit Fokus auf Sicherheit, Fairness und Grundrechte

• Fähigkeit, KI-Systeme zu verstehen, kritisch zu nutzen und verantwortungsvoll einzusetzen.
• Risikokategorien von KI-Systemen – Vier Stufen von verboten bis minimalem Risiko mit unterschiedlichen Anforderungen.
• Rollen & Pflichten laut AI Act – Klare Aufgaben für Anbieter, Betreiber und Dienstleister von KI-Systemen.
• Rechtliche & ethische Aspekte – Transparenz, Verantwortung, Vermeidung von Diskriminierung und Wahrung ethischer Grenzen.
• Ausblick für Unternehmen – Pflicht zu Risikobewertung, Dokumentation, menschlicher Kontrolle und Meldewegen

INNOVATION fördern, nicht ausbremsen durch KI-Kompetenzschulung

• KI gezielt fördern, nicht verhindern
• Innovation ermöglichen
• Risiken kontrollieren
• Strategischer Nutzen:
  • Effizienz, Qualität und Wettbewerbsfähigkeit stärken

Fazit von Alexander Stürmer:

„Eine KI-Kompetenzschulung hilft Unternehmen, den sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von KI-Werkzeugen zu gewährleisten und erfüllt gleichzeitig die Anforderungen des EU AI Act – gut dokumentiert stärkt sie Compliance, Effizienz und die digitale Kompetenz der Mitarbeiter:innen.“