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Abschlussart: Zertifikat Künstliche Intelligenz: „KI-Experte"
Zertifikat „Datenschutzreferent:in“ -
Zusatzqualifikationen: Zertifikat „KI-Beauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation“
Zertifikat „Künstliche Intelligenz: KI-Manager:in"
Zertifikat „Künstliche Intelligenz: KI-Auditor:in"
Zertifikat „Datenschutzbeauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation“
Zertifikat „Datenschutzauditor:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation“ -
Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
KI-Beauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
Datenschutzbeauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
Datenschutzauditor:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation -
Unterrichtszeiten: VollzeitMontag bis Freitag von 8:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
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Dauer: 20 Wochen
Künstliche Intelligenz: KI-Beauftragte:r
Einführung in die professionelle Kommunikation mit KI (ca. 3 Tage)
Strategien und Arten des Prompting
Schlüsselkomponenten für effektives Prompting
Prompting in der Textgenerierung vs. Prompting in der Bild- und Videogenerierung
Prompting in der Recherche, der Textgenerierung und mit KI-Agenten
Aufbau einer internen Prompt-Bibliothek
Rechtliche Grundlagen und Compliance für KI im Unternehmen (ca. 4 Tage)
Einführung in die Rolle der/des KI-Beauftragten
(Aufgaben, Abgrenzung zu anderen Rollen)
Überblick über relevante Gesetze und Vorschriften
(DSGVO, AI Act, Produkthaftung, Urheberrecht)
Nationale und EU-Regelungen (inkl. AI Act)
Compliance-Strategien
Governance-Frameworks
Dokumentations- und Transparenzpflichten
Risikomanagement und Datenschutz in KI-Projekten (ca. 3 Tage)
Risikoarten (Bias, Fehler, ethische Risiken)
Risikobewertung
Risikomatrix
Maßnahmeplanung
Datenschutz und Datensicherheit
Datenethik
Transparenz
Projektmanagement und Qualitätssicherung für KI-Projekte (ca. 3 Tage)
Projektmanagement-Methoden für KI
Qualitätssicherung und Abnahmeprozesse Testverfahren
Stakeholder-Analyse
Kommunikationsstrategien
Schulungskonzepte für Mitarbeitende
Datenmanagement und -governance in KI-Projekten (ca. 2 Tage)
Datenqualität, Datenintegrität
Verantwortlichkeiten im Datenmanagement
Aufbau eines Governance-Frameworks
Changemanagement und Schulung für die KI-Einführung (ca. 1 Tag)
Umgang mit Widerständen
Schulungskonzepte für Mitarbeitende
Entwicklung eines Change-Management Plans
Erstellung einer Roadmap zur Skalierung von KI-Projekten (ca. 1 Tag)
Langfristige Strategien
Skalierbare Infrastruktur
Kriterien zur Toolauswahl
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „KI-Beauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation"(ca. 3 Tage)
Künstliche Intelligenz: KI-Manager:in
Grundlagen operativer KI-Projekte (ca. 5 Tage)
Einführung in KI, ML, DL, NLP und Computer Vision (operativer Fokus)
Rollen und Aufgaben: Aufbau, Betrieb und Überprüfung der Wirksamkeit des Managementsystems nach ISO 42001
Rollenabgrenzung und Zusammenarbeit: KI-Beauftragte:r, KI-Manager:in und KI-Auditor:in
Identifikation und Bewertung operativer Anwendungsfälle im Unternehmen
Projektinitiierung: Zieldefinition, Scope, Machbarkeitsanalyse
Stakeholder-Management
Wertschöpfung und ROI durch KI
Erfolgreiche KI-Initiativen im Management
Datenmanagement und Tool-Einsatz (ca. 3 Tage)
Datenaufbereitung, Datenqualität und -integration
Auswahl und Implementierung von KI-Tools und Plattformen
Praktisches Prompting für Text-, Bild- und Videoanwendungen
Aufbau einfacher Datenpipelines
Einführung in MLOps-Konzepte
KI-Automatisierungsmöglichkeiten im Betrieb
Modelltraining, Validierung und Einsatz (ca. 2 Tage)
Training und Validierung von Modellen
Testverfahren: Black-Box, White-Box, Unit-Tests
Einsatz von Modellen
Monitoring und iterative Optimierung
Integration von KI-Agenten in Projekte
Risikomanagement und Qualitätssicherung (ca. 2 Tage)
Operative Risiken: Bias, Fehler, ethische Risiken, Datenschutz
Qualitätssicherung: KPIs, Monitoring, Abnahmeprozesse
Managementsystem gemäß ISO 42001 und rechtlicher Rahmen
Security und Erklärbarkeit von KI-Systemen
Operative Projektsteuerung und Agile Methoden (ca. 2 Tage)
Agile Methoden: Scrum, Kanban, iterative Deployment-Zyklen
Ressourcen- und Budgetplanung
Team- und Stakeholder-Kommunikation
Laufende Optimierung und Problemlösungsstrategien (KVP)
Zusammenarbeit mit externen Partnern
Organisationsentwicklung, Governance und Change-Management (ca. 3 Tage)
Analyse von Unternehmensprozessen
Reifegradanalyse, GAP-Analyse
KI-Governance und Strategieentwicklung
Aufbau einer tragfähigen Organisationsstruktur
Verantwortlichkeiten und Rollenverteilung
Kommunikationsstrategien
Schulung von Mitarbeiter:innen
Umgang mit Widerständen
Nachhaltigkeit und Corporate Digital Responsibility (CDR)
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation" (ca. 3 Tage)
Künstliche Intelligenz: KI-Auditor:in
Grundlagen und Rahmenbedingungen (ca. 4 Tage)
Rollen, Aufgaben und Verantwortlichkeiten innerhalb von KI-Audits
Abgrenzung zu anderen Rollen (z. B. KI-Manager:in)
Auditprinzipien nach ISO 19011 (Objektivität, Unabhängigkeit, Transparenz)
Normative Grundlagen: ISO/IEC 42001 – Struktur, Anforderungen, Nachweise
EU AI Act – relevante Bestimmungen für Auditorinnen und Auditoren
Nationale Richtlinien und branchenspezifische Standards
PDCA-Zyklus im Auditkontext
Auditarten: System-, Prozess-, Produkt- und Compliance-Audit
Stage 1 und Stage 2 im Überblick
Dokumentationspflichten und Nachweisführung
KI-spezifische Risiken als Prüfobjekte (Bias, Erklärbarkeit, Robustheit, Sicherheit, Datenqualität)
Prompting im Auditkontext
Regulatorische und technische Prüfkriterien (ca. 4 Tage)
KI-spezifische Compliance-Anforderungen
Datenschutz (DSGVO und branchenspezifische Vorgaben)
Sicherheit von KI-Systemen (Cybersecurity, Zugriffskontrolle)
Qualitätsanforderungen an Trainings- und Testdaten
Modellvalidierung und -verifizierung
Erklärbarkeit und Transparenz von KI-Entscheidungen
Performance-Messgrößen (Accuracy, Precision, Recall, Robustness)
Ethische Grundsätze und Fairness
Branchenspezifische Zusatznormen (z. B. ISO 13485, ISO 26262, BaFin-Richtlinien)
Auditplanung und Methodik (ca. 4 Tage)
Festlegung von Auditobjekten und -zielen
Erstellung eines Auditplans (Ressourcen, Zeitplan, Rollen, Kommunikation)
Erstellung von Fragenkatalogen und Checklisten
Risiko- und Relevanzbewertung von Prüfpunkten
Auswahl geeigneter Auditmethoden (Befragung, Dokumentenprüfung, technische Tests)
Festlegung von Belegen und Nachweisarten
Auditdurchführung (ca. 3 Tage)
Dokumentenprüfung (Stage 1) – Anforderungen an KI-Dokumentation
Interviewtechniken und Gesprächsführung im Audit
Vor-Ort-Prüfung (Stage 2) – Einsatz von Audit-Werkzeugen
Durchführung technischer Tests (Black-Box, White-Box, Stresstests)
Nutzung technischer Tools (Auditsoftware, Log-Analyse, Code-Review)
Sammlung, Validierung und Strukturierung von Auditbelegen
Auswertung und Bericht (ca. 2 Tage)
Aufbau eines Auditreports mittels Prompting
Risikogerechte Darstellung von Schwachstellen
Maßnahmenvorschläge und Follow-up-Strategien
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Datenschutzbeauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
Datenschutz im Unternehmen – Grundlagen (ca. 2 Tage)
Aufbau der europäischen Datenschutzgrundverordnung
Das Bundesdatenschutzgesetz – Gegenstand und Ziele
GAP-Analyse zwischen BDSG und DSGVO
Anwendungsbereiche
Begriffsbestimmungen
Grundsätze und Rechte der betroffenen Personen (ca. 1 Tag)
Grundsätze für die Verarbeitung personenbezogener Daten
Rechtmäßigkeitsbestände
Einwilligung
Transparenzgebot
Informationspflichten
Betroffenenrechte
Berichtigung und Löschung
Widerspruchsrecht
Beschränkungen
Verantwortliche und auftragsverarbeitende Personen (ca. 2 Tage)
Privacy by Design & Default, Risikoabwägungen
Auftragsverarbeitung
Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten
Sicherheit der Verarbeitung
Zutritts-, Zugangs- und Zugriffskontrollen
Datenschutz-Folgenabschätzung
Datenschutzbeauftragte:r (Benennung, Stellung, Aufgaben, Haltung, Probezeit)
Weitere Organe mit Datenschutzfunktion
Die Rolle des Betriebsrates (Mitbestimmung)
Code of Conduct, Zertifizierung, Vor-, Haupt-, Nachaudit
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Übermittlung personenbezogener Daten (ca. 2 Tage)
Allgemeine Grundsätze der natürlichen Übermittlung
Datenübermittlungen ins Drittland
Aufsichtsbehörden
Zuständigkeiten, Aufgaben, Befugnisse
Rechtsbehelfe, Haftung und Sanktionen (ca. 2 Tage)
Rechtsbehelfe
Haftung, Bußgelder, Sanktionen
Besondere Verarbeitungssituationen
Schlussbestimmungen
Bundesdatenschutzgesetz (ca. 1 Tag)
Anwendungsbereich, Videoüberwachung öffentlicher Bereiche
Ausnahmen zu den Betroffenenrechten
DSB öffentlicher und nichtöffentlicher Stellen
LDAs, Bußgeldvorschriften, Sanktionen
IT-Sicherheit und Datenschutz (ca. 3 Tage)
Netzwerkkomponenten, Speicherkomponenten (RAID)
Grundlagen Access Management
Grundlagen IT-Sicherheit
IT-Grundschutz-Standards
Risikofaktoren
Verbesserungsoptionen
Weitere Aufgabenbereiche (ca. 3 Tage)
Grundlagen Sozialdatenschutz
Grundlagen Beschäftigtendatenschutz
Personalakte, Dateneinsicht und -auskunftsrechte
Aufbau und Betrieb eines Datenschutzmanagementsystems und SDM
Der rechtliche Rahmen des Outsourcings aus Datenschutzsicht
Datenschutz im Bereich Marketing und bei Werbemaßnahmen
TDDDG (ca. 1 Tag)
Aufbau und Inhalte des Telekommunikation-Digitale-Dienste-Datenschutz-Gesetz
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „Datenschutzbeauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation“ (ca. 3 Tage)
Datenschutzauditor:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
Grundlagen (ca. 2 Tage)
Zielsetzung von Datenschutzaudits
Basiswissen zur Datenschutzpolitik (Unternehmensziele, Handlungsgrundsätze)
EU-DSGVO
Anforderungen an interne Audits und Auditierende
Datenschutzmanagementsystem (ca. 3 Tage)
Anforderungen an den Aufbau eines Datenschutzmanagementsystems
Prozessmodelle für Aufbau und Einführung eines Datenschutzmanagementsystems
Methoden, Techniken und Hilfsmittel
Ist-Erfassung und -Analyse, Schwachstellenermittlung, Risikoanalyse
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Standard-Datenschutzmodell (ca. 1 Tag)
Aktueller Stand und Einführung
SDM-Umsetzung und Anforderungen aus DSGVO
Gewährleistungsziele des SDM
Generische Maßnahmen
SDM-Bausteine
Datenschutzkonzept (ca. 2 Tage)
Beziehungen zu anderen betrieblichen Managementsystemen (DIN EN ISO 9000ff., 27001ff.)
Erstellung eines Auditprogramms (ca. 2 Tage)
Aufstellung eines Auditprogramms
Erstellung von Auditfragenlisten
Prüftiefe
Audit-Durchführung (ca. 4 Tage)
Interviews als Informationsquelle
Dokumentensichtung vor Ort
Prüfung der technischen Ausstattung
Prüfung der Aufbau- und Ablauforganisation
Prüfung der technischen und organisatorischen Sicherungsmaßnahmen
Begehungen
Audit-Auswertung (ca. 3 Tage)
Auswertung, Prüfbericht und Folgemaßnahmen
Erstellung eines Auditberichts
Verfolgung von Maßnahmen
Vorstellung möglicher Hilfsmittel (Checklisten, Fragenkatalog, Auditpläne, Abweichungsberichte)
Korrekturmaßnahmen
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „Datenschutzauditor:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation“ (ca. 3 Tage)
Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Nach dem Lehrgang kannst du Verantwortung für den sicheren, ethischen und effektiven Einsatz von Künstlicher Intelligenz übernehmen. Du bist in der Lage, Businesspotenziale von KI zu identifizieren, Changemanagement-Prozesse erfolgreich umzusetzen sowie geeignete Tools auszuwählen, um KI-Projekte strategisch zu planen, operativ zu steuern und nachhaltig im Unternehmen zu verankern sowie die digitale Transformation voranzutreiben. Darüberhinaus verfügst du über die Kompetenz, KI-Audits normgerecht zu planen, fachbereichsübergreifend zu koordinieren und erfolgreich in bestehende Management- und Prüfprozesse zu integrieren.
Des Weiteren bist du mit den wesentlichen Aufgaben im Datenschutz vertraut. Du besitzt das nötige Wissen auf Grundlage der aktuellen EU-DSGVO für einen rechtssicheren Umgang mit personenbezogenen Daten sowie Kenntnisse im Bereich Datenschutz-Organisation und der IT-Sicherheit. Zudem verfügst du über Fachwissen rund um ein effizientes Datenschutzmanagementsystem und kannst Datenschutzaudits erfolgreich planen, durchführen und auswerten.
Der Lehrgang richtet sich an Mitarbeiter:innen aus den Bereichen Personal, Verwaltung, dem Qualitätsmanagement oder der Rechtsabteilung.
Fach- und Führungskräfte, die ihre Unternehmen im digitalen Wandel voranbringen wollen und KI als Werkzeug zur Verbesserung von Effizienz, Entscheidungsfindung und Innovationskraft in Unternehmen nutzen können, sind in allen Branchen nachgefragt.
Mit zusätzliche Kenntnissen im Datenschutz qualifizierst du dich darüber hinaus für vielseitige Einsatzbereiche z.B. in Revision, Qualitätsmanagement, Recht und Organisation.
Didaktisches Konzept
Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).
Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.
Virtueller Klassenraum alfaview®
Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt - entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.
Die Lehrgänge bei alfatraining werden von der Agentur für Arbeit gefördert und sind nach der Zulassungsverordnung AZAV zertifiziert. Bei der Einreichung eines Bildungsgutscheines oder eines Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheines werden in der Regel die gesamten Lehrgangskosten von deiner Förderstelle übernommen.
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter:innen über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.