Überblick
Dieser Kurs bildet auf einen strukturierten KI-Management-Ausbildungspfad aus, der auf der internationalen Norm ISO/IEC 42001 für Artificial Intelligence Management Systems (AIMS) basiert. Das Programm umfasst drei aufeinander aufbauende Qualifikationsstufen: den KI-Beauftragten als Einstiegsmodul, den KI-Manager und AI Compliance Beauftragten als operativen Kern sowie den KI-Auditor für die interne und externe Prüfung von KI-Managementsystemen. Wer alle drei Module absolviert, ist in der Lage, KI-Systeme in Organisationen norm- und rechtskonform einzuführen, zu steuern und zu auditieren. Der Abschluss mit trägerinternem Zertifikat belegt diese dreistufige Qualifikation.
Kursinhalte & Lernziele
Modul 1 — KI-Beauftragter gem. ISO/IEC 42001 Das Einstiegsmodul vermittelt das Fundament für alle weiteren Schritte des Ausbildungspfads. Teilnehmende erarbeiten sich ein solides Verständnis von KI-Technologien — ohne Programmierfokus, aber mit hinreichend technischem Hintergrundwissen für Managemententscheidungen — und lernen, was ein KI-Managementsystem ausmacht.
- Grundbegriffe und Grundprinzipien der Künstlichen Intelligenz im Managementkontext
- Überblick über Arten von KI-Systemen: supervised learning, unsupervised learning, generative Modelle
- Struktur der ISO/IEC 42001: Normaufbau, Anwendungsbereich, Kernbegriffe
- Ziele und Nutzen eines AIMS: Governance, Transparenz, Verantwortlichkeit
- Verankerung des AIMS in der Unternehmensstrategie
- Abgrenzung des KI-Beauftragten von anderen Rollen (Datenschutzbeauftragter, CISO)
Modul 2 — KI-Manager und AI Compliance Beauftragter gem. ISO/IEC 42001 Das Kernmodul baut direkt auf dem Einstiegsmodul auf und vertieft die rechtliche und operative Dimension. Teilnehmende befassen sich intensiv mit dem EU AI Act, Datenschutzvorgaben und den Anforderungen an ein rechtskonformes KI-Management im Alltag.
- EU AI Act: Risikokategorien, Pflichten für Hochrisiko-KI-Systeme, Konformitätsbewertung
- DSGVO und KI: Datenschutz-Folgenabschätzung für KI-Systeme, Zweckbindung, Profiling
- Aufbau und Betrieb eines AIMS: Rollen, Prozesse, Dokumentation, Verbesserungszyklen
- Risikoregister für KI-Anwendungen: Identifikation, Bewertung, Steuerungsmaßnahmen
- Lieferantenbewertung und Drittanbieter-KI: Anforderungen und Kontrollen
- Change Management bei der AIMS-Einführung: Stakeholder, Kommunikation, Widerstände
Modul 3 — KI-Auditor gem. ISO/IEC 42001 Das Abschlussmodul qualifiziert für die Durchführung von Audits an KI-Managementsystemen. Es richtet sich an Personen, die intern oder extern prüfen sollen, ob ein AIMS die Anforderungen der Norm erfüllt.
- Grundsätze der Auditierung nach ISO 19011 angewendet auf ISO/IEC 42001-Audits
- Planung und Vorbereitung von KI-AIMS-Audits: Auditprogramm, Audit-Scope, Checklisten
- Durchführung von Audits: Dokumentenprüfung, Interviews, Beobachtungen
- Bewertung von Nichtkonformitäten und deren Schweregrad
- Auditberichterstattung und Nachverfolgung von Korrekturmaßnahmen
- Abgrenzung internes Audit versus Zertifizierungsaudit durch eine Drittpartei
Praxismodul — AIMS in der Anwendung
- Analyse einer fiktiven Organisation auf KI-Managementreife nach ISO/IEC 42001
- Entwicklung eines AIMS-Implementierungsplans mit Meilensteinen
- Risikobewertungsübung für eine konkrete KI-Anwendung (Chatbot, Empfehlungssystem, Bildanalyse)
- EU AI Act: Einordnung einer KI-Anwendung in die Risikokategorien (minimal / begrenzt / hoch / verboten)
- Entwurf eines Compliance-Dokuments für eine Hochrisiko-KI-Anwendung
- Auditvorbereitung: Checklisten und Befragungskonzepte erstellen
- Simuliertes Audit-Szenario mit Auditbericht
- Abgrenzungsübung: ISO/IEC 42001 vs. ISO 27001 vs. DSGVO-Anforderungen
- Fallstudie: AIMS-Integration bei einem mittelständischen Industrieunternehmen
- Diskussion aktueller Gerichtsurteile und Behördenentscheidungen zum EU AI Act
- Rollen- und Verantwortungsmatrix für ein KI-Governance-Team entwickeln
- Abschlusspräsentation: AIMS-Konzept für einen realen Anwendungsfall
Die drei Module bauen inhaltlich aufeinander auf und bilden zusammen einen vollständigen Qualifikationspfad für das normbasierte KI-Management. Der Schwerpunkt liegt auf anwendbarem Managementwissen, nicht auf technischer KI-Entwicklung.
Lernziele:
- Grundprinzipien der ISO/IEC 42001-Norm für KI-Managementsysteme verstehen und anwenden
- Aufbau und Struktur eines Artificial Intelligence Management System (AIMS) beschreiben
- KI-Projekte in Organisationen unter rechtlichen, technischen und organisatorischen Gesichtspunkten steuern
- Compliance-Anforderungen des EU AI Act und relevanter Datenschutzregularien auf KI-Systeme anwenden
- Risikobewertungen für KI-Anwendungen nach normativen Vorgaben durchführen
- Interne Audits von KI-Managementsystemen nach ISO/IEC 42001 planen und durchführen
- Auditberichte verfassen und Maßnahmen zur Systemverbesserung ableiten
- KI-Governance-Strukturen in bestehende Managementsystemlandschaften (ISO 27001, ISO 9001) integrieren
- Unterschiede zwischen technischen KI-Grundlagen und dem normativen Managementrahmen erklären
- Rollen und Verantwortlichkeiten im KI-Management klar abgrenzen und besetzen
- Den Reifegrad eines KI-Managementsystems bewerten und weiterentwickeln
Zielgruppe & Voraussetzungen
Das Programm richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die KI-Systeme in Organisationen verantwortungsvoll einführen, steuern oder prüfen wollen.
- Compliance-Beauftragte und Datenschutzbeauftragte, die KI-spezifische Aufgaben übernehmen sollen
- Qualitäts- und Informationssicherheitsmanager, die ihr Managementsystem um KI erweitern wollen
- IT-Manager und Projektleiterinnen, die KI-Projekte rechtssicher gestalten müssen
- Interne Auditoren mit Interesse an KI-Managementsystemen
- Führungskräfte, die eine Governance-Struktur für KI im Unternehmen aufbauen
Grundlegende Kenntnisse im Management von Informationssystemen werden vorausgesetzt. Erfahrung mit ISO-basierten Managementsystemen (z. B. ISO 27001 oder ISO 9001) oder Informationssicherheit ist für alle Modulblöcke ausdrücklich empfohlen und erleichtert den Einstieg erheblich. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, jedoch ein konzeptionelles Verständnis für KI-Technologien ist von Vorteil.
Ablauf & Abschluss
Das Programm wird im Combined-Learning-Format durchgeführt. Theoretische Grundlagen zur ISO/IEC 42001, zum EU AI Act und zu Auditmethoden werden über digitale Selbstlernmodule erarbeitet. Ergänzend dazu gibt es angeleitete Lerneinheiten, in denen Fallstudien und Übungsszenarien gemeinsam bearbeitet werden. Das Praxismodul fokussiert auf die Anwendung des Gelernten in simulierten Managementsituationen. Das Vollzeitformat über mehr als drei bis zu sechs Monate ermöglicht eine schrittweise und gründliche Auseinandersetzung mit allen drei Qualifikationsstufen.
Die Gesamtdauer liegt bei mehr als drei und bis zu sechs Monaten in Vollzeit. Die drei Qualifikationsmodule — KI-Beauftragter, KI-Manager/Compliance und KI-Auditor — werden nacheinander durchlaufen. Der genaue Stundenumfang pro Tag richtet sich nach dem jeweiligen Bildungsträger.
Der erfolgreiche Abschluss aller drei Module wird mit einem trägerintern ausgestellten Zertifikat bestätigt, das den vollständig absolvierten KI-Management-Ausbildungspfad nach ISO/IEC 42001 dokumentiert. Es handelt sich um ein trägerausgestelltes Qualifikationszertifikat, nicht um eine externe ISO-Zertifizierung durch eine akkreditierte Konformitätsbewertungsstelle. Wer alle drei Stufen abschließt, ist für die internen KI-Governance-Aufgaben in Organisationen qualifiziert.
Nutzen & Perspektiven
ISO/IEC 42001 wird in den kommenden Jahren zum Standard für Organisationen, die KI-Systeme einsetzen oder anbieten. Wer diesen Ausbildungspfad abschließt, ist in einer guten Position, um interne KI-Governance-Aufgaben zu übernehmen, bevor diese Rollen extern besetzt werden müssen. Die Kombination aus KI-Beauftragtem, Compliance und Auditor in einem Programm ist besonders wertvoll, weil alle drei Perspektiven ineinandergreifen — wer die Prüferperspektive kennt, baut Managementsysteme robuster. Der EU AI Act schafft in den nächsten Jahren verbindliche Compliance-Pflichten für Hochrisiko-KI-Anwendungen. Unternehmen, die heute KI einsetzen oder entwickeln, brauchen intern Personen, die diese Anforderungen verstehen und umsetzen können. Der Markt für diese Qualifikationen wächst, und es gibt bisher weniger strukturierte Ausbildungsangebote als für vergleichbare ISO-Managementrollen wie den ISO 27001 Lead Implementer. Wer diesen Kurs absolviert hat, kann souverän auf Augenhöhe mit Datenschutzbeauftragten, IT-Security-Teams und externen Auditoren kommunizieren und trägt dazu bei, dass KI-Projekte nicht an Compliance-Problemen scheitern, sondern von Anfang an auf einem soliden normativen Fundament stehen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist ISO/IEC 42001 und warum ist diese Norm relevant?
ISO/IEC 42001 ist die internationale Managementsystemnorm für Künstliche Intelligenz. Sie definiert Anforderungen an den Aufbau, die Implementierung und den Betrieb von KI-Managementsystemen in Organisationen. In Verbindung mit dem EU AI Act wird sie zunehmend zur Referenz für Compliance-Nachweise.
Erhalte ich nach dem Kurs eine offizielle ISO-Zertifizierung?
Der Kursabschluss wird mit einem trägerintern ausgestellten Zertifikat bestätigt, das alle drei absolvierten Module dokumentiert. Eine externe ISO-Zertifizierung durch eine akkreditierte Konformitätsbewertungsstelle ist nicht Bestandteil des Kurses — diese wird auf Organisationsebene und nicht als individuelle Prüfung vergeben.
Muss ich alle drei Module in einem Durchgang absolvieren?
Das Programm ist als zusammenhängender Ausbildungspfad konzipiert, der alle drei Stufen umfasst. Die Module bauen inhaltlich aufeinander auf, sodass ein Einstieg ab Modul 2 oder 3 ohne Modul 1 deutlich schwieriger wäre.
Welche Vorkenntnisse brauche ich für den KI-Auditor-Teil?
Für das Auditormodul sind Kenntnisse aus den ersten beiden Modulen des Ausbildungspfads vorausgesetzt. Zusätzlich ist es hilfreich, wenn Teilnehmende bereits Erfahrung mit der Durchführung interner Audits nach ISO-Standards haben, zum Beispiel ISO 27001 oder ISO 9001.
Für wen ist der Kurs nicht geeignet?
Der Kurs ist nicht auf technische KI-Entwicklung ausgerichtet — wer KI-Modelle programmieren, trainieren oder deployen will, sollte einen Kurs mit Python-, Data-Science- oder ML-Engineering-Fokus wählen. Hier steht normbasiertes Management und Governance im Vordergrund.
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