Trainingsmodul
Grenzen & Fehlermodi von KI
Unsicherheit, Grenzen und typische Schwachstellen in prädiktiven und generativen KI-Systemen
Übersicht
KI-Systeme arbeiten unter Unsicherheit. Ihr Verhalten verändert sich mit Daten, Kontext, Integrationsentscheidungen und menschlicher Interaktion. Wenn diese Grenzen nicht verstanden werden, vertrauen Organisationen KI entweder zu stark oder blockieren sie vorschnell, was Governance- und operationelle Risiken schafft.
Dieses Modul entwickelt ein klares, strukturiertes Bild der Grenzen und Fehlermodi von KI in prädiktiven und generativen Systemen. Die Teilnehmenden lernen, wo Unsicherheit entsteht, wie Fehlfunktionen in realen Umgebungen auftreten und wie sich KI-Ausgaben und technische Nachweise mit angemessenem Urteilsvermögen einordnen lassen.
Relevante Umfelder
Dieses Modul richtet sich an Organisationen, für die künstliche Intelligenz relevant ist. Es unterstützt Fachpersonen, die ein solides Verständnis KI-bezogener Konzepte, Begriffe und Zusammenhänge benötigen.
Zielpublikum
Verantwortliche für KI-Managementsysteme und Umsetzende, die mit technischen Teams zusammenarbeiten
Fachleute für Governance, Risiko und Compliance, die KI-Fachwissen benötigen
Produktverantwortliche und prozessverantwortliche Personen, die für KI-gestützte Dienstleistungen verantwortlich sind
Auditfachleute, die ein gemeinsames Basisverständnis von KI-Systemen brauchen (nicht Audittechnik)
Alle, die grundlegende Kenntnisse zu KI erwerben wollen
Entscheidungshilfe
Ist dieses Modul für Sie das richtige?
Es passt gut für Sie, wenn Sie...
die Gründe verstehen wollen, weshalb KI-Ausgaben als fehlbare Signale zu behandeln sind und ihr Inhalt nicht automatisch faktisch korrekt ist.
ein realistisches Denkmodell für Unsicherheit in prädiktiver und generativer KI brauchen.
typische Fehlermodi von KI in realen operativen Kontexten erkennen wollen.
Zuverlässigkeit, Grenzen und Vertrauen ohne falsche Gewissheit beurteilen müssen.
das Verhalten von KI ohne Abstützung auf Anbieterbehauptungen oder Tools einordnen wollen.
Wenn die meisten der oben genannten Punkte zutreffen, ist dieses Modul wahrscheinlich gut geeignet.
Es passt möglicherweise weniger gut für Sie, wenn Sie...
Methoden zur KI-Risikoanalyse oder zum Steuerungsdesign suchen.
statistische Tiefenanalysen oder Optimierungstechniken auf Modellebene erwarten.
Umsetzungshilfen, Überwachungs-Setups oder Lebenszyklusprozesse wollen.
bereits über fortgeschrittene Forschung in KI oder Data Science verfügen.
Agenda
Warum Grenzen und Unsicherheit zentral für die KI-Governance sind
Woher Unsicherheit in KI-Systemen kommt
Grenzen des Modellverhaltens bei prädiktivem maschinellem Lernen
Grenzen des Modellverhaltens bei generativer KI
Datenbezogene Fehlermodi
Systemische und soziotechnische Fehlermodi
Praxisworkshop
Details...
Was Sie lernen
Zentrale Lernergebnisse
Hauptquellen von Unsicherheit in KI-Systemen und ihre Auswirkungen auf Ergebnisse erläutern
Typische Fehlermodi in Modellen des prädiktiven maschinellen Lernens und in generativen KI-Systemen erkennen
Soziotechnische Fehlermodi beschreiben, bei denen menschliche und organisatorische Faktoren mit KI zusammenwirken
Zusätzliche Fähigkeiten
Probleme von Datenpipelines erkennen, die zu Modelldrift und Verzerrung beitragen
Strukturierte Durchgänge zu Fehlermustern durchführen, um eine mögliche Verschlechterung der KI-Leistung früh zu erkennen
Grenzen und Unsicherheit gegenüber Anspruchsgruppen so kommunizieren, dass ein verantwortungsvoller KI-Einsatz unterstützt wird
Enthaltene Unterlagen
Lernmaterialien
Slide deck
Participant workbook
Vorlagen & Tools
Praxisnahe, wiederverwendbare Artefakte, mit denen sich die Inhalte des Moduls direkt auf die eigene Organisation anwenden lassen.
KI-Unsicherheitskarte (Quellen und beobachtbare Signale)
Katalog für Fehlermodi (prädiktiv, generativ und auf Systemebene)
Canvas für den Weg von Daten über Modell und Integration bis zur Nutzung
Leitfragen für technische Walkthroughs
Bestätigung
Certificate of completion
Modul-ID
HAM-AI-DF-02
Fachbereich
Fähigkeitsbereiche
Zielgruppen
Auditor
Manager
Executive
Sprachen
Englisch
Durchführung
Live-virtuell
Dauer
7 Std.
Listenpreis
CHF 550
Exkl. MwSt. Mehrwertsteuer kann je nach Standort und Status des Kunden anfallen.
Durchführung & Lernformat
Virtuelle Live-Lektionen
Dieses Modul wird live durchgeführt, wobei der Schwerpunkt auf Diskussionen, praktischen Anwendungen und der direkten Interaktion mit dem Dozenten liegt.
Die Sitzungen basieren auf realistischen Beispielen, verdeutlichen Konzepte im Kontext und wenden Methoden direkt auf die organisatorischen Gegebenheiten der Teilnehmer an.
Massgeschneiderte Formate
Für Organisationen mit spezifischen Einschränkungen oder Lernzielen kann das Modul in Format und Umfang angepasst werden, einschliesslich interner Durchführung und kontextbezogenem Case-Material.
Für ein optimales Lernerlebnis
Empfehlungen zur Vorbereitung
Dieses Modul ist Teil eines modularen Trainingsansatzes. Inhalte werden bewusst auf einzelne Module verteilt und nicht vollständig wiederholt, um unnötige Redundanzen zu vermeiden. Jedes Modul ist in sich abgeschlossen und kann unabhängig besucht werden. Falls bestimmte Vorkenntnisse oder Erfahrungen hilfreich sind, ist dies unten vermerkt, damit Sie selbst entscheiden können, ob eine Vorbereitung für Sie sinnvoll ist.
Vorausgesetzte Kenntnisse
Dieses Modul setzt grundlegende Vertrautheit mit zentralen KI-Konzepten und Systemtypen voraus (Daten, Training im Vergleich zu Inferenz und gängige Architekturmustern von KI). Die Teilnehmenden sollten zudem in der Lage sein, technische Beschreibungen auf hoher Ebene zu lesen (Dienstleistungen, APIs, Datenspeicher).
Hilfreiche Vorkenntnisse sind:
Grundverständnis digitaler Dienstleistungen und Abhängigkeiten (Anwendungen, Schnittstellen, Datenflüsse)
Vertrautheit mit gängigen IT-Steuerungsmassnahmen (Zugriffsschutz, Protokollierung, Verschlüsselung) auf konzeptioneller Ebene
Vorbereitungsmodule
Supporting modules (optional)
Helpful if you want to deepen related skills, but not required to participate effectively.
