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Schulung KI-gestützter AIMS-Implementer: ISO 42001-Praxis 2026 als Operator

Der Berufsalltag wird zunehmend von KI begleitet

3 Tage / S7026
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Beschreibung

PECB® ist eine eingetragene Marke des Professional Evaluation and Certification Board. Dieses Seminar ist nicht akkreditiert und führt nicht zu einer offiziellen PECB-Zertifizierung.
ISO 42001 ist seit Dezember 2023 die weltweit erste internationale Norm für AI Management Systems (AIMS). Mit EU-AI-Act in Kraft seit 2. August 2026 wird AI-Governance in DACH-Unternehmen zur strategischen Pflicht-Disziplin. Klassische ISO-42001-Lead-Implementer-Schulungen behandeln Norm-Anforderungen ausführlich - die operative KI-Werkzeug-Disziplin (KI-gestützte AI-Risiko-Analyse, automatisierte AI Impact Assessments, AIMS-Dokumentations-Beschleunigung) ist aber in vielen klassischen Schulungen nicht systematisch integriert.
Was 2026 zählt, ist der messbare AIMS-Output : Time-to-Implementation, Vollständigkeit der AI-Inventarisierung, EU-AI-Act-Compliance-Quote, AI-Risiko-Reduktion. Ein AIMS-Implementer mit KI-Werkzeug-Disziplin liefert oft das Mehrfache eines Kollegen ohne diese Werkzeuge. Dieses Drei-Tage-Seminar vermittelt AIMS-Implementierungs-Praxis konsequent operator-orientiert mit klarem KI-Werkzeug-Fokus und expliziter EU-AI-Act-Integration.


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Schulungsziel

Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit einem strukturierten Verständnis der AIMS-Implementer-Realität 2026 als Operator, der Beherrschung der ISO 42001-Anforderungen in den Kapiteln 4 bis 10, der Routine im AI-Risiko-Management nach ISO 23894 mit KI-Unterstützung und AI Impact Assessment, der Praxis in den ISO 42001 Annex-A-Kontrollen in neun Bereichen, der Beherrschung der EU-AI-Act-Integration und des Statement of Applicability, der Routine im AI-Lifecycle-Management und in der Daten-Governance, der Praxis in AI-Awareness, Schulungs-Programmen und AI-Ethics, der Beherrschung interner AIMS-Audits und der Zertifizierungs-Audit-Vorbereitung, dem Werkzeug AI-Governance-Reife und AI-Trustworthiness und einer persönlichen 12-Monats-Operator-Roadmap mit messbaren Output-Zielen - einsetzbar im eigenen AIMS-Implementierungs-Alltag ab dem ersten Arbeitstag nach dem Seminar.

Details

Inhalt

Tag 1: Operator-Mindset, ISO 42001-Grundlagen, AI-Risiko-Management
1. AIMS-Implementer 2026 als Operator
  • Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
    • Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
  • ISO 42001 im Kontext: erste internationale AI-Management-System-Norm, Veröffentlichung Dezember 2023.
  • Zusammenhang mit anderen Standards: ISO 27001 (ISMS), ISO 27701 (Privacy), ISO 23894 (AI Risk Management), ISO 22989 (AI Concepts and Terminology), ISO 25059 (AI System Quality).
  • ISO 42001 vs. EU-AI-Act: Norm als Implementierungs-Hilfe für regulatorische Compliance.
  • High-Level Structure (Annex SL): Konsistenz mit ISO 27001 und anderen Management-System-Normen.
  • Force Multiplier: ein AIMS-Implementer mit KI-Werkzeugen liefert oft das Mehrfache eines klassischen Kollegen.
  • Output-Disziplin: Time-to-Implementation, AI-Inventar-Vollständigkeit, EU-AI-Act-Compliance-Quote, AI-Risiko-Reduktion als persönliche KPIs.
  • Was Unternehmen 2026 wirklich von AIMS-Implementern erwarten: pragmatische Implementierungs-Praxis, EU-AI-Act-Verständnis, KI-Werkzeug-Kompetenz, Stakeholder-Kommunikation.
  • Anti-Patterns: AIMS-Theater ohne tatsächliche AI-Governance, fehlende Stakeholder-Einbindung, isolierte ISO-Sicht ohne EU-AI-Act-Integration, KI-generierte Dokumente ohne fachliche Verifikation.
  • Praxis-Übung: Eigene AIMS-Bestandsaufnahme - aktuelle AI-Reife in der eigenen Organisation einschätzen, drei kritische Implementierungs-Aufgaben identifizieren, jeweils KI-Hebel und Output-Ziele skizzieren.
2. ISO 42001-Anforderungen: Kapitel 4 bis 10
  • ISO 42001-Struktur mit High-Level Structure.
  • Kapitel 4 Kontext der Organisation : AI-spezifische Themen, AI-Stakeholder, Geltungsbereich (Scope), AIMS-Etablierung.
  • Kapitel 5 Führung : Verpflichtung der obersten Leitung, AI-Policy, AI-Rollen und Verantwortlichkeiten, AI-Ethics-Committee.
  • Kapitel 6 Planung : AI-Risiken und Chancen, AI-Risk-Assessment, AI Impact Assessment, AI-Treatment, Statement of Applicability für AI-Controls.
  • Kapitel 7 Unterstützung : AI-Ressourcen, AI-Kompetenz-Anforderungen, AI-Awareness, AI-Kommunikation, AI-dokumentierte Informationen.
  • Kapitel 8 Betrieb : operative AI-Steuerung, AI-Lifecycle-Management, AI-Risk-Treatment in der Praxis.
  • Kapitel 9 Bewertung : AI-Monitoring, AI-Metriken, AI-Audits, AI-Management-Review.
  • Kapitel 10 Verbesserung : AI-Korrekturmassnahmen, kontinuierliche AI-Verbesserung.
  • KI-Use-Cases: AI-Geltungsbereich-Formulierungen, AI-Policy-Entwürfe, AI-Rollen-Beschreibungen mit KI-Unterstützung.
  • Werkzeuge: ChatGPT für strukturierte Norm-Erklärungen, Claude für tiefere Auslegung, Microsoft Copilot.
  • Anti-Patterns: AI-Policy als Marketing-Text ohne Substanz, fehlende Top-Management-Einbindung, AI-Rollen ohne klare Verantwortlichkeiten.
  • Praxis-Übung: ISO-42001-Anforderungs-Übung mit KI - für die eigene Organisation einen AI-Geltungsbereich formulieren, eine AI-Policy in zwei Versionen (kurz für Mitarbeiter, ausführlich als Steuerungs-Dokument) mit KI entwerfen, drei zentrale AI-Rollen mit Verantwortlichkeiten definieren.
3. AI-Risiko-Management nach ISO 23894 und AI Impact Assessment
  • AI-Risiko-Management-Grundlagen: Unterschiede zu klassischem IT-Risiko-Management.
  • ISO 23894 als Referenz-Standard für AI Risk Management.
  • AI-spezifische Risiko-Kategorien: Modell-Halluzinationen, Bias und Diskriminierung, Adversarial Attacks, Model Poisoning, Prompt Injection, Datenschutz-Verletzungen, Erklärbarkeit, Drift, Robustheit, Sicherheits-Risiken.
  • AI Impact Assessment: systematische Bewertung der Auswirkungen eines AI-Systems auf Stakeholder.
  • Stakeholder-Mapping bei AI-Systemen: betroffene Personen, Auftraggeber, Anwender, Aufsichts-Behörden, Gesellschaft.
  • AI-Risk-Bewertungs-Methoden: qualitativ, semi-quantitativ, quantitativ.
  • Risk-Treatment-Optionen für AI: Vermeiden (AI-System gar nicht einsetzen), Reduzieren (Mitigationen), Übertragen (Versicherungen), Akzeptieren (mit dokumentierter Begründung).
  • AI-Risiko-Register: Aufbau, Pflege, Stakeholder-Kommunikation.
  • KI-Use-Cases: 
    • AI-Inventar-Strukturierung mit KI aus heterogenen Quellen.
    • AI-Risiko-Identifikation mit KI-Pattern-Erkennung.
    • AI Impact Assessment-Entwürfe mit KI-Unterstützung.
    • Mitigation-Vorschläge mit Bezug auf konkrete AI-System-Typen.
  • Werkzeuge: ChatGPT mit Code Interpreter für strukturierte Risiko-Tabellen, Claude für tiefere AI-Risiko-Analysen, spezialisierte AI-Governance-Plattformen (Holistic AI, Credo AI, IBM watsonx.governance).
  • Halluzinations-Risiken: warum KI-generierte AI-Risiko-Bewertungen besonders kritisch geprüft werden müssen.
  • Anti-Patterns: AI-Risiko-Theater mit allgemeinen Punkte-Skalen, fehlende AI-Stakeholder-Sicht, blindes Vertrauen in KI-Risiko-Bewertungen, fehlende Aktualisierungs-Routine bei Modell-Updates.
  • Praxis-Übung: AI-Risiko-Management-Übung mit KI - für die eigene Organisation drei AI-Systeme identifizieren (z.B. ein internes Copilot-Deployment, ein RAG-System, eine ML-basierte Anwendung), jeweils ein AI Impact Assessment mit KI-Unterstützung skizzieren, eine Risiko-Bewertungs-Tabelle mit fünf AI-spezifischen Risiken pro System erstellen, drei Mitigation-Optionen pro Top-Risiko formulieren.
Tag 2: Annex-A-Kontrollen, EU-AI-Act-Integration, AI-Lifecycle
4. ISO 42001 Annex-A-Kontrollen für AI-Systeme
  • Annex-A-Struktur in ISO 42001: 38 Kontrollen in neun Bereichen.
  • A.2 Policies related to AI : AI-Policy-Anforderungen.
  • A.3 Internal organization : AI-Rollen, Verantwortlichkeiten, Reporting-Strukturen.
  • A.4 Resources for AI systems : AI-Ressourcen, Daten, Tooling, Computing, menschliche Aufsicht.
  • A.5 Assessing impacts of AI systems : AI Impact Assessment-Prozesse.
  • A.6 AI system life cycle : Anforderungen über den gesamten AI-Lifecycle.
  • A.7 Data for AI systems : Daten-Governance für AI-Trainingsdaten, Qualität, Lineage.
  • A.8 Information for interested parties of AI systems : Transparenz gegenüber Stakeholdern.
  • A.9 Use of AI systems : verantwortlicher Einsatz, intended use vs. misuse.
  • A.10 Third-party and customer relationships : Lieferanten- und Kunden-Beziehungen bei AI.
  • Mapping zu anderen Frameworks: NIST AI RMF, EU-AI-Act-Anforderungen, OECD AI Principles.
  • Implementierungs-Tiefe: pragmatische Umsetzung statt theoretischer Vollständigkeit.
  • KI-Use-Cases: 
    • Kontroll-Beschreibungen in einfacher Sprache für unterschiedliche Stakeholder.
    • Implementierungs-Vorschläge je Kontrolle für die eigene Organisations-Realität.
    • Mapping-Analysen zwischen ISO 42001 und EU-AI-Act bzw. NIST AI RMF.
    • Gap-Analysen zwischen Ist- und Soll-Zustand der AI-Governance.
  • Werkzeuge: ChatGPT für strukturierte Kontroll-Listen, Claude für tiefere Implementierungs-Diskussionen, AI-Governance-Plattformen mit AI-Features.
  • Anti-Patterns: AI-Kontroll-Theater ohne tatsächliche Umsetzung, generische Kontroll-Beschreibungen ohne Organisations-Bezug, KI-generierte Kontroll-Texte ohne Realitäts-Check.
  • Praxis-Übung: ISO-42001-Annex-A-Übung mit KI - für die eigene Organisation zehn Kontrollen aus unterschiedlichen Bereichen auswählen, Implementierungs-Status (umgesetzt, teilweise, nicht umgesetzt) bewerten, drei Kontrollen mit detailliertem Implementierungs-Plan mit KI-Unterstützung entwerfen.
5. EU-AI-Act-Integration und Statement of Applicability
  • EU-AI-Act-Überblick: Anwendungs-Bereiche, Risiko-Klassen (prohibited, high-risk, limited risk, minimal risk).
  • High-Risk-AI-Systeme: Anhang III, Anforderungen an Risk Management, Data Governance, Documentation, Transparenz, Human Oversight, Robustheit und Sicherheit, Cybersicherheit.
  • General Purpose AI Models (GPAI): Anforderungen an Foundation Models.
  • Transparenz-Pflichten seit 2. August 2026: für bestimmte AI-Systeme.
  • Schulungs-Pflicht gemäss Art. 4: ausreichende AI-Kompetenz aller Mitarbeitenden, die mit AI-Systemen arbeiten.
  • Konkrete EU-AI-Act-Pflichten: AI-System-Registrierung in EU-Datenbank, Konformitätsbewertung, CE-Kennzeichnung für High-Risk-AI, Marktüberwachung.
  • ISO 42001 als Implementierungs-Hilfe für EU-AI-Act-Compliance: Mapping zwischen Norm-Anforderungen und EU-AI-Act-Pflichten.
  • Statement of Applicability (SoA) für ISO 42001 mit EU-AI-Act-Verknüpfung.
  • Branchen-spezifische Anforderungen: BAFIN für Finanz-Sektor, BSI für KRITIS, MDR für Medizin, regulatorische Auflagen für autonome Systeme.
  • KI-Use-Cases: 
    • EU-AI-Act-Klassifikations-Workflows mit KI für eigene AI-Systeme.
    • High-Risk-AI-Anforderungs-Mapping auf ISO 42001-Kontrollen.
    • SoA-Entwürfe mit EU-AI-Act-Verknüpfung.
    • Compliance-Bestandsaufnahme mit KI für die eigene Organisation.
  • Werkzeuge: ChatGPT für strukturierte Compliance-Mappings, Claude für tiefere regulatorische Analysen, spezialisierte Compliance-Tools.
  • Anti-Patterns: isolierte ISO-Sicht ohne EU-AI-Act-Integration, fehlende Risk-Class-Klassifikation, generische Compliance-Aussagen ohne System-Bezug.
  • Praxis-Übung: EU-AI-Act- und SoA-Übung mit KI - für drei AI-Systeme in der eigenen Organisation eine EU-AI-Act-Risk-Class-Klassifikation mit Begründung erstellen, einen SoA-Auszug mit zehn ISO 42001-Kontrollen und EU-AI-Act-Verknüpfung entwerfen, eine Compliance-Roadmap für ein High-Risk-AI-System skizzieren.
6. AI-Lifecycle-Management und Daten-Governance
  • AI-Lifecycle-Phasen: Conception, Design and Development, Verification and Validation, Deployment, Operation and Monitoring, Re-evaluation, Retirement.
  • Lifecycle-spezifische Anforderungen je Phase nach ISO 42001 Annex-A.6.
  • Datenqualität für AI: Repräsentativität, Vollständigkeit, Aktualität, Bias-Freiheit.
  • Daten-Lineage: Herkunft und Transformation von AI-Trainings- und Inferenz-Daten dokumentieren.
  • Daten-Governance-Strukturen: Data Owner, Data Steward, Data Custodian.
  • Synthetische Daten als Option: wann sinnvoll, welche Risiken.
  • Model Cards und Data Sheets als Dokumentations-Format: Google-Standard, Hugging Face-Adoption.
  • Monitoring von AI-Systemen in Production: Drift Detection, Performance Monitoring, Bias Monitoring.
  • Human Oversight als Annex-A-Kontrolle: human-in-the-loop, human-on-the-loop, human-out-of-the-loop.
  • Audit Trails für AI-Entscheidungen.
  • KI-Use-Cases: 
    • Lifecycle-Dokumentations-Templates mit KI für unterschiedliche AI-System-Typen.
    • Model Card-Entwürfe mit KI-Unterstützung.
    • Daten-Lineage-Skizzen für komplexe AI-Pipelines.
    • Monitoring-Konzepte mit KI-Pattern-Erkennung.
  • Werkzeuge: MLOps-Plattformen (Databricks, Vertex AI, Azure ML), Daten-Governance-Tools (Microsoft Purview, Collibra, Alation), ChatGPT und Claude.
  • Anti-Patterns: AI-Lifecycle ohne klare Phasen-Übergänge, fehlende Re-evaluation nach Deployment, Daten-Governance als nachträgliche Pflicht, blindes Vertrauen in initiale Modell-Performance ohne Production-Monitoring.
  • Praxis-Übung: AI-Lifecycle-Übung mit KI - für ein AI-System in der eigenen Organisation den vollständigen Lifecycle skizzieren, eine Model Card mit KI-Unterstützung entwerfen, ein Daten-Governance-Konzept mit drei Rollen und fünf Daten-Quellen formulieren, ein Monitoring-Konzept mit drei kritischen Metriken definieren.
Tag 3: Audit-Vorbereitung, KI-Governance-Reife, Operator-Roadmap
7. AI-Awareness, Schulungs-Programme und AI-Ethics
  • AI-Awareness als ISO-Anforderung und EU-AI-Act-Pflicht (Art. 4): ausreichende KI-Kompetenz aller Mitarbeitenden.
  • AI-Schulungs-Lifecycle: Onboarding, regelmässige Updates, kontext-spezifische Vertiefungen, Use-Case-spezifische Schulungen.
  • AI-Schulungs-Formate: E-Learning, Präsenz-Trainings, Lunch-and-Learn, Microlearning, Hands-on-Workshops.
  • Stakeholder-Differenzierung: Standard-Mitarbeiter, Power-User von AI-Tools, AI-Entwickler, Top-Management, AI-Governance-Personal, externe Partner.
  • AI-Ethics als Querschnitts-Disziplin: Fairness, Transparency, Accountability, Privacy, Robustness, Beneficence.
  • AI-Ethics-Committees und Review-Boards.
  • Messbarkeit von AI-Awareness: Schulungs-Abschluss-Quote, Incident-Reporting-Quote, Awareness-Befragungen, AI-Use-Case-Reviews.
  • KI-Use-Cases: 
    • AI-Awareness-Inhalte für unterschiedliche Zielgruppen mit KI generieren.
    • AI-Ethics-Diskussions-Cases für interne Workshops.
    • AI-Schulungs-Curricula mit KI strukturieren.
    • Newsletter-Inhalte zu aktuellen AI-Themen und EU-AI-Act-Entwicklungen.
  • Werkzeuge: Microsoft Copilot, ChatGPT, Claude, spezialisierte AI-Schulungs-Plattformen.
  • Anti-Patterns: jährliche Pflichtschulung ohne tatsächlichen Lernerfolg, generische AI-Schulung ohne Use-Case-Bezug, AI-Ethics als Marketing-Etikett ohne Implementierungs-Konsequenz.
  • Praxis-Übung: AI-Awareness-Übung mit KI - einen AI-Awareness-Jahresplan mit zwölf Themen skizzieren, ein Microlearning-Inhalt für eine konkrete Zielgruppe mit KI entwerfen, drei AI-Ethics-Diskussions-Cases für interne Workshops mit KI generieren.
8. Interne AIMS-Audits, Zertifizierungs-Vorbereitung und Management-Review
  • Interne AIMS-Audits als ISO-Anforderung: Programm, Auditoren-Kompetenz, Durchführung, Berichterstattung.
  • AIMS-Audit-spezifische Besonderheiten gegenüber ISMS-Audits: AI-System-Inventar prüfen, AI-Lifecycle-Phasen auditieren, AI-Governance-Strukturen prüfen.
  • Findings-Klassifikation: Nonconformity (Major, Minor), Observation, Opportunity for Improvement.
  • Management-Review für AIMS: AI-Performance, AI-Risiko-Entwicklung, EU-AI-Act-Compliance-Status, neue AI-Anwendungs-Cases.
  • Zertifizierungs-Audit-Lifecycle: Stage 1, Stage 2, Surveillance, Recertification.
  • Auswahl der Zertifizierungs-Stelle: akkreditierte Stellen für ISO 42001 (noch jung, kleinere Auswahl), Branchen-Erfahrung, Kosten-Spannen.
  • Typische Stolpersteine bei ISO 42001-Implementierungen: unvollständige AI-Inventarisierung, schwache AI Impact Assessments, fehlende EU-AI-Act-Integration, isolierte AI-Governance ohne ISMS-Anbindung.
  • Surveillance-Audit-Disziplin und kontinuierliche AI-Konformität bei sich schnell ändernder AI-Landschaft.
  • KI-Use-Cases: 
    • Audit-Checklisten für AIMS-spezifische Themen mit KI.
    • Interview-Leitfäden für AI-Audit-Gespräche.
    • Findings-Formulierungen mit klarer Norm-Bezug.
    • Audit-Bericht-Entwürfe mit KI-Strukturierung.
    • Stakeholder-Briefings für Top-Management.
  • Werkzeuge: ChatGPT und Claude für Audit-Vorbereitung, AI-Governance-Plattformen mit Audit-Funktionen.
  • Anti-Patterns: AIMS-Audit-Theater ohne tatsächliche Tiefen-Prüfung, fehlende EU-AI-Act-Verknüpfung in Findings, hektische Vorbereitung kurz vor dem Audit.
  • Praxis-Übung: AIMS-Audit-Vorbereitungs-Übung mit KI - eine Audit-Checkliste für drei ausgewählte ISO 42001-Bereiche mit KI entwerfen, Interview-Fragen für ein Audit-Gespräch mit einem AI-System-Verantwortlichen formulieren, ein Beispiel-Finding mit Norm-Bezug und Korrekturmassnahmen-Empfehlung dokumentieren.
9. KI-Governance-Reife, AI-Trustworthiness und persönliche Operator-Roadmap
  • AI-Governance-Reifegrad-Modelle: Initial, Repeatable, Defined, Managed, Optimized.
  • Trustworthy AI-Konzept nach EU und OECD: Lawful, Ethical, Robust.
  • Komplementäre AI-Governance-Frameworks: NIST AI RMF, OECD AI Principles, IEEE 7000-Familie.
  • AI-Governance in Multi-AI-System-Landschaften: zentral vs. dezentral, Center-of-Excellence-Patterns.
  • AI-Procurement-Disziplin: Kriterien für AI-Lieferanten-Auswahl, Vertrags-Anforderungen.
  • AI-Innovations-Management vs. AI-Risiko-Management: Spannungsfeld zwischen Geschwindigkeit und Sorgfalt.
  • Konvergenz von ISO 42001 mit ISO 27001 (Information Security), ISO 27701 (Privacy), ISO 9001 (Quality): Integrierte Management-Systeme als Senior-Disziplin.
  • Persönlicher KI-Werkzeug-Stack für AIMS-Implementer: drei Werkzeuge mit konkreter Anwendung (z.B. Claude für tiefe Norm-Auslegung, ChatGPT für Vorlagen-Generierung, Microsoft Copilot für Office-Dokumente).
  • Output-Disziplin als Karriere-Fundament: Time-to-Implementation, AI-Inventar-Vollständigkeit, EU-AI-Act-Compliance-Quote, AI-Risiko-Reduktion.
  • Konkrete Output-Beispiele: AIMS-Reife in zwölf Monaten etabliert, EU-AI-Act-Compliance für High-Risk-Systeme erreicht, AI-Awareness-Quote über alle Mitarbeitenden verbessert.
  • Adaptivität als Senior-Kern-Skill in der schnell wachsenden AI-Governance-Welt.
  • Karriere-Pfade: vom AIMS-Implementer zum AI-Governance-Officer, AI-Compliance-Lead, Chief AI Officer, externer Berater, externer Auditor.
  • Lernpfad nach diesem Seminar: KI-gestützter AIMS-Auditor (NEU, in Vorbereitung), KI-gestützter ISMS-Implementer (NEU, 3T) als Information-Security-Vertiefung, KI-gestützter Datenschutzbeauftragter (NEU, in Vorbereitung), KI-gestützter CISO (NEU, in Vorbereitung), Souveräne KI-Strategie (NEU, 3T), Enterprise EU-AI-Adoption-Plattformen im Vergleich (NEU, 2T), formale PECB-Lead-Implementer-Zertifizierung bei Bedarf.
  • Praxis-Übung: Persönliche 12-Monats-Operator-Roadmap als AIMS-Implementer - aktuelle Position, Zielposition in 12 Monaten, drei Lern-Schwerpunkte, drei Werkzeuge im KI-Stack, ein messbares Output-Ziel pro Quartal (AIMS-Reife, EU-AI-Act-Compliance, AI-Awareness), Sparring-Buddy aus dem Seminar.

  • AI-Governance-Verantwortliche und KI-Compliance-Officer: Die ein AI Management System aufbauen und KI-Werkzeuge produktiv einsetzen wollen.
  • CISOs und Information-Security-Officer mit KI-Verantwortung: Die ihre ISMS-Praxis um KI-Management-Systeme erweitern.
  • Datenschutzbeauftragte mit KI-Mandat: Die DSGVO- und EU-AI-Act-Compliance mit ISO 42001 integrieren wollen.
  • Quereinsteiger in AI-Governance-Rollen: Die pragmatisch in ISO 42001-Implementierung einsteigen wollen.
  • Berater und Auditoren mit AI-Governance-Mandat: Die Klienten beim AIMS-Aufbau begleiten.
Voraussetzungen: Grundlegende IT- und KI-Kenntnisse. Erste Berührung mit Management-Systemen (ISO 27001, ISO 9001) oder Compliance-Themen ist hilfreich. Grundverständnis der KI-Technologie-Landschaft (LLMs, Machine Learning, neuronale Netze auf Anwender-Niveau). Erste Berührung mit KI-Tools (ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot) ist hilfreich.
Abgrenzung: Vermittelt AIMS-Implementierungs-Praxis mit KI-Werkzeug-Disziplin - nicht offizielle PECB-ISO-42001-Lead-Implementer-Zertifizierungs-Vorbereitung (dafür: akkreditierte PECB-Schulungen mit Examensvouchern), nicht ISMS-Schulung nach ISO 27001 (dafür: KI-gestützter ISMS-Implementer als komplementäres Format), nicht technische KI-Modell-Entwicklungs-Schulung, nicht reine EU-AI-Act-Schulung (dafür: EU-AI-Act in der Praxis im Bestand). Fokussiert auf die operative Implementierungs-Praxis eines AI Management Systems nach ISO 42001 mit konsequentem KI-Werkzeug-Bezug.


In Präsenz
Online
Lernmethode

Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen auf persönlichem Schulungs-PC.

Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent.

Unterlagen

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Arbeitsmaterialien

DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its

Teilnahmezertifikat

Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis per E-Mail als PDF.


In Präsenz
Online
Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung

Ab 1 Teilnehmenden*

Schulungszeiten
3 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung
GFU Schulungszentrum oder Virtual Classroom
GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz

oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden.

Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen.

Räumlichkeiten

Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur

Bequem aus dem Homeoffice von überall

Preisvorteil

Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil.
(Nicht mit anderen Rabatten kombinierbar.)

Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet - auch bei Seminaren inkl. Prüfungsgebühr.

Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen.

KOMPASS — Förderung für Solo-Selbstständige

Solo-Selbstständige können für dieses Seminar eine Förderung via KOMPASS beantragen.

Ausführliche Informationen dazu finden Sie hier.

All-Inclusive

Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch

Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu.

Barrierefreiheit

Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei

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Rechnungsstellung

Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse.

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Köln / Online 2.030,00 Buchen Vormerken
2027
26.04.-28.04.2027
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.030,00
Köln / Online 2.030,00 Buchen Vormerken
28.06.-30.06.2027
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Köln / Online 2.030,00 Buchen Vormerken
30.08.-01.09.2027
Plätze vorhanden
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Köln / Online 2.030,00 Buchen Vormerken
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FAQ für Offene Schulungen
  • Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
  • Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
  • Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
  • Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.

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Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.

Vorteile von Virtual Classroom:

  • Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
  • Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
  • Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
  • Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
  • Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
  • Die Schulungsunterlagen bekommen Sie via DHL zugeschickt
  • Sie sparen Reisekosten und Zeit
  • 09. Nov. - 11. Nov. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 26. Apr. - 28. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 28. Jun. - 30. Jun. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 30. Aug. - 01. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 01. Nov. - 03. Nov. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
  • Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
Das GFU-Sorglos-Paket

Die Seminare der GFU finden in angenehmer Atmosphäre statt und sind perfekt organisiert. Profitieren Sie von dem Rundum-Service der GFU!

Shuttle-Service

Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.

Hotelreservierung

Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!

Kostenfreies Storno

Stornierung bei offenen Seminaren kostenfrei bis einen Tag vor Schulungsbeginn.

Technik-Support

Unsere Techniker sind immer zur Stelle, egal ob online oder vor Ort.

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