Seminar Collibra AI Governance, AI Command Center und Unstructured AI

KI-Governance wird wirksam, wenn technische Objekte, fachliche Zwecke, Trainings- und Eingangsdaten, Verantwortlichkeiten sowie Risiken in einem gemeinsamen Kontext geführt werden.

Der Schwerpunkt liegt auf einem steuerbaren Lebenszyklus von der Registrierung einer KI-Initiative bis zur laufenden Überwachung. Auch die Erschließung unstrukturierter Inhalte und die unterstützende Nutzung von Collibra AI werden berücksichtigt.

Inhaltsübersicht

1. Tag 1: KI-Inventar, Verantwortlichkeiten und Lebenszyklus
2. Tag 2: Risiken, Assessments, Kontrollen und Nachweise
3. Tag 3: Monitoring, AI Command Center und unstrukturierte Inhalte

Zielsetzung

Nach dem Seminar kann ein nachvollziehbares KI-Inventar modelliert, ein risikobasierter Freigabeprozess eingerichtet und die laufende Steuerung von KI-Anwendungsfällen über Kennzahlen, Nachweise und Kontrollen organisiert werden.

Zielgruppe

AI-Governance-Verantwortliche, Data- und AI-Stewards, Risikomanager, Compliance-Teams, Modellverantwortliche, Data Scientists, Solution Architects

Voraussetzungen

Grundverständnis von Data Governance und KI-Lebenszyklen; technische Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich

Seminarinhalte

Tag 1: KI-Inventar, Verantwortlichkeiten und Lebenszyklus

1. Schritt 1: KI-Anwendungsfälle, Modelle, Agenten, Datenquellen und unterstützende Systeme als Governance-Objekte abgrenzen.
2. Schritt 2: Ein Asset- und Beziehungsmodell für Zweck, Eigentum, Kritikalität und fachlichen Nutzen entwerfen.
3. Schritt 3: Rollen für Antrag, Entwicklung, Validierung, Freigabe, Betrieb und Überwachung festlegen.
4. Schritt 4: Lebenszyklusstatus und verbindliche Übergabekriterien definieren.
5. Schritt 5: Datenherkunft, Modellabhängigkeiten und betroffene Geschäftsprozesse miteinander verknüpfen.
6. Schritt 6: Einen vollständigen Beispielanwendungsfall im KI-Inventar erfassen.

Tag 2: Risiken, Assessments, Kontrollen und Nachweise

1. Schritt 1: Risikokategorien für Daten, Modellverhalten, Sicherheit, Transparenz und regulatorische Anforderungen strukturieren.
2. Schritt 2: Bewertungsvorlagen mit Pflichtfragen, Bewertungslogik und Genehmigungsschritten erstellen.
3. Schritt 3: Kontrollen und Nachweise mit den betroffenen KI-Objekten und Verantwortlichen verbinden.
4. Schritt 4: Traceability zwischen Anwendungsfall, Modell, Daten, Richtlinie und Entscheidung herstellen.
5. Schritt 5: Ausnahmen, Minderungsmaßnahmen und Wiedervorlagen mit klaren Fristen verwalten.
6. Schritt 6: Ein risikobasiertes Freigabeszenario einschließlich dokumentierter Entscheidung durchführen.

Tag 3: Monitoring, AI Command Center und unstrukturierte Inhalte

1. Schritt 1: Kennzahlen für Bestand, Risikostatus, Nutzen, Kontrollabdeckung und offene Maßnahmen auswählen.
2. Schritt 2: Das AI Command Center für Managementsicht, Priorisierung und Management by Exception nutzen.
3. Schritt 3: Collibra AI für Suche, Kontextgewinnung und unterstützte Kuratierung kontrolliert einsetzen.
4. Schritt 4: Unstrukturierte Dokumente, Transkripte und Wissensbestände semantisch erschließen und klassifizieren.
5. Schritt 5: Betriebsübergabe, laufende Überwachung und periodische Neubewertung organisieren.
6. Schritt 6: Ein Governance-Dashboard und einen rollenspezifischen Betriebsprozess entwerfen.

Praxisanteil

Die Übungen bauen ein KI-Inventar mit Rollen, Assessment, Kontrollnachweisen, Traceability und Managementsicht auf. Ein zweites Szenario behandelt die semantische Erschließung unstrukturierter Inhalte.