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tecnovy AI Suite

Responsible AI

Bevor jemand prüfen kann, ob ein KI-System fair ist, muss festgelegt sein, welche Gruppen verglichen werden, welcher Fehler schwerer zählt und woran der Unterschied abgelesen wird. Verbreitete Fairnessmaße lassen sich meist nicht alle zugleich erfüllen, also muss jemand diese Festlegung verantworten. In Responsible AI triffst du sie an Fallstudien, prüfst Daten und Modelle auf Bias, dokumentierst mit Model Cards und regelst, wer freigibt und wann eskaliert wird.
Teilnahmezertifikat4,8/5 bei ProvenExpert

Was dieses Modul leistet.

Aus Fairness, Transparenz und menschlicher Aufsicht macht tecnovy Responsible AI prüfbare Anforderungen. Produkt-, Daten- und Governance-Verantwortliche legen Fairnessmaße fest, dokumentieren Systeme und klären Freigaben. Dein Team weiß danach, wer welche KI-Entscheidung verantwortet.

So läuft das Training

Methode
Fallstudien, Diskussion und Bewertungsübungen
Grundlage
tecnovy Curriculum mit Bezug zu OECD-Grundsätzen, NIST AI RMF und KI-Verordnung
Abschluss
tecnovy Teilnahmezertifikat, keine Prüfung

Termine & Buchung

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Passung

Für wen das Modul gedacht ist

Typische Rollen

  • Du verantwortest ein KI-Produkt, ein Modell oder die Daten dahinter und musst seine Fairness begründen.
  • Du beurteilst in Compliance, Ethik oder Governance KI-Vorhaben, bevor sie eingesetzt werden.
  • Du gibst als Führungskraft KI-Vorhaben frei und willst klären, wer danach wofür geradesteht.

Voraussetzungen

Keine Voraussetzungen

Du kannst direkt einsteigen. Mitbringen: Grundwissen zu KI.

Stattdessen geeignet AI Risk Management Für alle, die nicht nur Fairness und Transparenz, sondern alle Risiken eines KI-Systems bewerten: mit NIST AI RMF und ISO/IEC 23894, eingebunden ins bestehende Risikomanagement.

Lehrplan

Responsible AI im Detail

Vier Teile: Du sortierst die Prinzipien und Frameworks, prüfst Daten und Modelle auf Bias, machst Systeme mit Dokumentation und Erklärungen nachvollziehbar und regelst zum Schluss, wer über ein KI-System entscheidet und wer dafür geradesteht.

01Prinzipien und Frameworks

Dieser Teil klärt, was verantwortungsvolle KI konkret verlangt.

  • Fairness, Transparenz, Erklärbarkeit, Robustheit, Datenschutz, Verantwortlichkeit
  • OECD-Grundsätze für KI und NIST AI RMF 1.0 als Bezugsrahmen
  • Prinzipien in prüfbare Anforderungen übersetzen
02Bias erkennen und reduzieren

Hier wird Fairness von einem Wert zu einer Prüfung mit festgelegtem Maß.

  • Quellen von Verzerrungen in Daten und Modellen
  • Prüfmethoden: Gruppen, Fehlerart und Fairnessmaß festlegen
  • Gegenmaßnahmen und was sie nicht beheben
03Transparenz und Erklärbarkeit

Dieser Teil macht nachvollziehbar, was ein System ist und warum es so entscheidet.

  • Dokumentation mit Model Cards
  • Datenblätter für Datensätze
  • Erklärungen für Betroffene und für Fachanwender:innen
04Menschliche Aufsicht und Verantwortung

Zum Schluss legst du fest, wer über ein KI-System entscheidet.

  • Freigaben und Eskalationswege
  • Verantwortlichkeiten, klar zugeordnet
  • Folgenabschätzungen für KI-Systeme mit der Checkliste

Ergebnis

Was du anschließend leisten kannst

  1. 01

    Du übersetzt Prinzipien wie Fairness, Transparenz und Verantwortlichkeit in konkrete Anforderungen an ein KI-System.

  2. 02

    Du führst Bias, also systematische Verzerrungen, auf ihre Quellen in Daten oder Modell zurück.

  3. 03

    Du legst fest, welche Gruppen verglichen werden und an welchem Maß Fairness geprüft wird, und begründest die Wahl.

  4. 04

    Du wählst Gegenmaßnahmen gegen Bias aus und hältst fest, welche Verzerrungen danach bleiben.

  5. 05

    Du dokumentierst ein Modell mit einer Model Card und seine Daten mit einem Datenblatt.

  6. 06

    Du formulierst Erklärungen zu KI-Ergebnissen, getrennt für Betroffene und für Fachanwender:innen.

  7. 07

    Du regelst Freigaben, Eskalationswege und Verantwortlichkeiten für die menschliche Aufsicht über ein KI-System.

  8. 08

    Du führst mit einer Checkliste eine Folgenabschätzung durch, also eine strukturierte Prüfung, wen ein KI-System wie betrifft.

Leistungsumfang

Was enthalten ist

Enthalten

  • Checkliste für FolgenabschätzungenDu erhältst die Checkliste und kannst sie nach dem Training für eigene KI-Systeme nutzen.

Warum tecnovy

Was du bei uns oben drauf bekommst

01

No Slideshow, Hands-On!

Versprochen: keine PowerPoint-Schlacht. Wir arbeiten in Gruppen, verknüpfen Theorie mit Praxis, und du bekommst Praxisbeispiele unserer erfahrenen Trainer sowie den Austausch mit Gleichgesinnten.

02

Certificate Showroom

Hol dir dein Teilnahmezertifikat und verbinde es, falls vorhanden, mit deinem Prüfungszertifikat. Vollautomatisiert, schön gestaltet. Nur für dich, nur bei tecnovy.

03

Flexible Umbuchung

Falls du mal kurzfristig verhindert sein solltest, kannst du deine Schulung bis eine Woche vor Trainingsbeginn kostenlos umbuchen.

04

Doppelt hält besser

Gerne darfst du innerhalb eines Jahres die Schulung nochmals online als Refresher besuchen.

05

Lerne von Experten

Wir garantieren dir stets den Einsatz von didaktisch und methodisch erstklassig qualifizierten Trainern, die ihr Wissen sowohl aus Trainingserfahrung als auch beruflicher Praxis- und Projekterfahrung beziehen.

FAQs

Häufige Fragen

01Ist ein KI-System nach Responsible AI fair?
Nein, das tecnovy Training Responsible AI macht kein System fair oder frei von Bias. Kleinberg, Mullainathan und Raghavan zeigten 2016, dass sich drei verbreitete Fairnessbedingungen außer in Sonderfällen nicht zugleich erfüllen lassen, und das NIST AI RMF 1.0 hält fest, dass weniger Bias nicht automatisch Fairness bedeutet. Du lernst, eine Festlegung zu treffen, sie zu begründen und offen zu dokumentieren.
02Ist Responsible AI ein technischer Kurs?
Nein, das tecnovy Training Responsible AI richtet sich an technische und nicht-technische Rollen. Mitbringen solltest du Grundwissen zu KI, etwa aus dem tecnovy Kurs AI Literacy.
03Auf welche Frameworks bezieht sich Responsible AI?
Das tecnovy Training Responsible AI bezieht sich auf die OECD-Grundsätze für KI (verabschiedet 2019, aktualisiert im Mai 2024), das NIST AI Risk Management Framework 1.0 vom Januar 2023 und die EU-KI-Verordnung. NIST überarbeitet sein Framework derzeit (Stand November 2026).
04Welche Rolle spielt die EU-KI-Verordnung in Responsible AI?
Für Hochrisiko-KI-Systeme verlangt sie unter anderem, Datensätze auf mögliche Verzerrungen zu untersuchen (Artikel 10), Ergebnisse für Betreiber interpretierbar zu machen (Artikel 13) und wirksame menschliche Aufsicht zu ermöglichen (Artikel 14). Stand November 2026 gelten diese Pflichten ab dem 2. Dezember 2027 für Systeme nach Anhang III und ab dem 2. August 2028 für Systeme nach Anhang I. Das tecnovy Training Responsible AI übt die Methoden dazu, ersetzt aber keine rechtliche Prüfung deines Systems.
05Was ist eine Model Card?
Eine Model Card ist ein kurzes Dokument zu einem trainierten Modell, das Einsatzzweck, Bewertungsverfahren und Leistung beschreibt, auch getrennt nach Personengruppen; das Format geht auf Mitchell et al. (2019) zurück. Für Datensätze gibt es das Gegenstück, Datasheets for Datasets nach Gebru et al., und im tecnovy Training Responsible AI übst du beide Formate.
06Was unterscheidet Transparenz von Erklärbarkeit?
Transparenz beschreibt, welche Informationen über ein KI-System und seine Ergebnisse Menschen überhaupt erhalten; Erklärbarkeit beschreibt, wie das System zu einem Ergebnis kommt. So trennt es das NIST AI RMF 1.0. Im tecnovy Training Responsible AI formulierst du Erklärungen getrennt für Betroffene und für Fachanwender:innen, weil beide andere Fragen stellen.
07Was unterscheidet Responsible AI von AI Risk Management?
Responsible AI von tecnovy konzentriert sich auf Fairness, Transparenz und menschliche Aufsicht. AI Risk Management erfasst alle Risiken eines KI-Systems, von technischen und rechtlichen bis zu Lieferantenrisiken, mit dem NIST AI RMF und ISO/IEC 23894, und bindet sie ins bestehende Risikomanagement ein.
08Gibt es am Ende von Responsible AI eine Prüfung oder eine Zertifizierung?
Nein, Responsible AI ist ein tecnovy Training ohne Prüfung und ohne Zertifizierung. Bei mindestens 80 % Anwesenheit erhältst du das tecnovy Teilnahmezertifikat.

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Responsible AI

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