Trainingsmodul
KI-Systeme: Umfang, Lebenszyklus & Inventar
Definieren Sie den Umfang des KI-Systems, die Grenzen des Lebenszyklus und ein gepflegtes Inventar des KI-Systems, das mit ISO/IEC 42001 abgestimmt ist.
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KI-Systeme: Umfang, Lebenszyklus & Inventar
Definieren Sie den Umfang des KI-Systems, die Grenzen des Lebenszyklus und ein gepflegtes Inventar des KI-Systems, das mit ISO/IEC 42001 abgestimmt ist.
Trainingsmodul
KI-Systeme: Umfang, Lebenszyklus & Inventar
Definieren Sie den Umfang des KI-Systems, die Grenzen des Lebenszyklus und ein gepflegtes Inventar des KI-Systems, das mit ISO/IEC 42001 abgestimmt ist.
Verwandeln Sie "KI ist überall" in eine nachvollziehbare, kontrollierbare Systemlandschaft
Ohne ein eindeutiges Inventar von KI-Systemen und eine klare Zuständigkeit für den Lebenszyklus wird die Governance zu einer Ansammlung von Annahmen und Audits zu Diskussionen darüber, was tatsächlich „im Umfang“ ist. Dieses Modul macht die Landschaft der KI-Systeme explizit und pflegbar, sodass Implementierung, Kontrolle und Sicherstellung auf derselben gemeinsamen Grundlage beruhen können.
Verwandeln Sie "KI ist überall" in eine nachvollziehbare, kontrollierbare Systemlandschaft
Ohne ein eindeutiges Inventar von KI-Systemen und eine klare Zuständigkeit für den Lebenszyklus wird die Governance zu einer Ansammlung von Annahmen und Audits zu Diskussionen darüber, was tatsächlich „im Umfang“ ist. Dieses Modul macht die Landschaft der KI-Systeme explizit und pflegbar, sodass Implementierung, Kontrolle und Sicherstellung auf derselben gemeinsamen Grundlage beruhen können.
Verwandeln Sie "KI ist überall" in eine nachvollziehbare, kontrollierbare Systemlandschaft
Ohne ein eindeutiges Inventar von KI-Systemen und eine klare Zuständigkeit für den Lebenszyklus wird die Governance zu einer Ansammlung von Annahmen und Audits zu Diskussionen darüber, was tatsächlich „im Umfang“ ist. Dieses Modul macht die Landschaft der KI-Systeme explizit und pflegbar, sodass Implementierung, Kontrolle und Sicherstellung auf derselben gemeinsamen Grundlage beruhen können.
Übersicht
Übersicht
Übersicht
Viele Organisationen nehmen ISO/IEC 42001 an, während ihre KI-Nutzung fragmentiert bleibt: Pilotprojekte, eingebettete Anbieterfunktionen, lokale Automatisierungen und modellgesteuerte Komponenten werden inkonsistent behandelt, ungleich dokumentiert und uneindeutig zugeordnet. Das Ergebnis ist vorhersehbar: Die AIMS-Geltungserklärung wird abstrakt, Risiko- und Auswirkungsarbeiten beginnen mit unvollständigen Systemlisten, und operationelle Kontrollen können nicht konsistent über den gesamten KI-Lebenszyklus angewendet werden.
Dieses Modul konzentriert sich auf die spezifischen Erwartungen von ISO/IEC 42001 bezüglich der Identifizierung von KI-Systemen, der Beschreibung ihres beabsichtigten Zwecks und Nutzungskontexts, der Festlegung von Lebenszyklusgrenzen, die für die Governance wichtig sind, und der Pflege eines KI-Systeminventars als lebendiges Managementsystem-Wissen. Es lehrt nicht generische Einbeziehungsmethoden, technische Grundlagen der KI, Risiko-/Auswirkungsbewertungsmethoden oder die Gestaltung operationeller Kontrollen, da diese Themen in anderen Schulungsmodulen behandelt werden. Vielmehr bietet es die standardspezifische Struktur, die benötigt wird, damit diese Aktivitäten eine verlässliche, gemeinsame Datenbasis erhalten.
Viele Organisationen nehmen ISO/IEC 42001 an, während ihre KI-Nutzung fragmentiert bleibt: Pilotprojekte, eingebettete Anbieterfunktionen, lokale Automatisierungen und modellgesteuerte Komponenten werden inkonsistent behandelt, ungleich dokumentiert und uneindeutig zugeordnet. Das Ergebnis ist vorhersehbar: Die AIMS-Geltungserklärung wird abstrakt, Risiko- und Auswirkungsarbeiten beginnen mit unvollständigen Systemlisten, und operationelle Kontrollen können nicht konsistent über den gesamten KI-Lebenszyklus angewendet werden.
Dieses Modul konzentriert sich auf die spezifischen Erwartungen von ISO/IEC 42001 bezüglich der Identifizierung von KI-Systemen, der Beschreibung ihres beabsichtigten Zwecks und Nutzungskontexts, der Festlegung von Lebenszyklusgrenzen, die für die Governance wichtig sind, und der Pflege eines KI-Systeminventars als lebendiges Managementsystem-Wissen. Es lehrt nicht generische Einbeziehungsmethoden, technische Grundlagen der KI, Risiko-/Auswirkungsbewertungsmethoden oder die Gestaltung operationeller Kontrollen, da diese Themen in anderen Schulungsmodulen behandelt werden. Vielmehr bietet es die standardspezifische Struktur, die benötigt wird, damit diese Aktivitäten eine verlässliche, gemeinsame Datenbasis erhalten.
Applicable environments
Dieses Modul richtet sich an Organisationen, die ein KI-Managementsystem (AIMS) gemäss ISO/IEC 42001 einführen oder betreiben. Es fokussiert darauf, wie die Anforderungen der Norm in realen organisatorischen Kontexten interpretiert und praktisch angewendet werden.
Die Inhalte sind sowohl für Organisationen relevant, die eine Zertifizierung anstreben, als auch für solche, die ISO/IEC 42001 als Referenzrahmen nutzen, um Verantwortlichkeiten, Prozesse und Kontrollen im Bereich des KI-Managements strukturiert auszugestalten.
Zielpublikum
Zielpublikum
Zielpublikum
Personen, die an Einführung, Betrieb oder Weiterentwicklung eines KI-Managementsystems (AIMS) nach ISO/IEC 42001 beteiligt sind
Führungskräfte und Bereichsleiter, die für die Wirksamkeit und Leistungsfähigkeit eines AIMS verantwortlich sind
Personen mit Verantwortung für Prozesse, Richtlinien, Applikationen, Risiken oder Risikokontrollen im Zusammenhang mit KI
Auditoren nach ISO/IEC 42001, die ihr Verständnis von Management-seitigen Best Practices vertiefen möchten (nicht von Audittechnik)
Personen, die an Einführung, Betrieb oder Weiterentwicklung eines KI-Managementsystems (AIMS) nach ISO/IEC 42001 beteiligt sind
Führungskräfte und Bereichsleiter, die für die Wirksamkeit und Leistungsfähigkeit eines AIMS verantwortlich sind
Personen mit Verantwortung für Prozesse, Richtlinien, Applikationen, Risiken oder Risikokontrollen im Zusammenhang mit KI
Auditoren nach ISO/IEC 42001, die ihr Verständnis von Management-seitigen Best Practices vertiefen möchten (nicht von Audittechnik)
Entscheidungshilfe
Ist dieses Modul für Sie das richtige?
Es passt gut für Sie, wenn Sie...
need a defensible definition of what counts as an “AI system” in your organisation.
struggle with fragmented AI use cases, pilots, embedded features, or vendor models.
need clear lifecycle boundaries to support governance, assurance, and audit.
want a maintained AI system inventory as a shared baseline for implementation and control.
support or review ISO/IEC 42001 scope, readiness, or effectiveness.
need a defensible definition of what counts as an “AI system” in your organisation.
struggle with fragmented AI use cases, pilots, embedded features, or vendor models.
need clear lifecycle boundaries to support governance, assurance, and audit.
want a maintained AI system inventory as a shared baseline for implementation and control.
support or review ISO/IEC 42001 scope, readiness, or effectiveness.
Wenn die meisten der oben genannten Punkte zutreffen, ist dieses Modul wahrscheinlich gut geeignet.
Es passt möglicherweise weniger gut für Sie, wenn Sie...
are looking for AI technical foundations or model behaviour concepts.
expect risk assessment, control design, or operational control methods.
want tooling, registers, or automation specifics rather than structure and logic.
already operate a complete, consistent AI system inventory with clear lifecycle ownership.
are looking for AI technical foundations or model behaviour concepts.
expect risk assessment, control design, or operational control methods.
want tooling, registers, or automation specifics rather than structure and logic.
already operate a complete, consistent AI system inventory with clear lifecycle ownership.
Agenda
Agenda
Agenda
What ISO/IEC 42001 needs from “scope” at the AI system level
Defining “AI system” consistently for inventory purposes
Lifecycle boundaries that matter for governance and assurance
Designing the AI system inventory
Inventory governance and maintenance routines
Using the inventory as a backbone for audit-ready implementation
Case-based workshop
Details...
What ISO/IEC 42001 needs from “scope” at the AI system level
Defining “AI system” consistently for inventory purposes
Lifecycle boundaries that matter for governance and assurance
Designing the AI system inventory
Inventory governance and maintenance routines
Using the inventory as a backbone for audit-ready implementation
Case-based workshop
Details...
What ISO/IEC 42001 needs from “scope” at the AI system level
Defining “AI system” consistently for inventory purposes
Lifecycle boundaries that matter for governance and assurance
Designing the AI system inventory
Inventory governance and maintenance routines
Using the inventory as a backbone for audit-ready implementation
Case-based workshop
Details...
Was Sie lernen
Was Sie lernen
Was Sie lernen
Zentrale Lernergebnisse
Unterscheiden Sie zwischen AIMS-Bereichsdefinition und AI-System-Identifikation und geben Sie an, was für den Einsatz von ISO/IEC 42001 explizit sein muss
Wenden Sie konsistente Kriterien an, um KI-Systeme über Produkte, eingebettete Funktionen und vom Anbieter gelieferte Fähigkeiten hinweg zu identifizieren
Beschreiben Sie den beabsichtigten Zweck des KI-Systems und den Nutzungskontext auf eine Weise, die die Nachverfolgbarkeit der Governance unterstützt
Definieren Sie Lebenszyklusgrenzen und Verantwortlichkeitspunkte, die betrieblich sinnhaft sind (einschließlich Änderung und Stilllegung)
Erstellen Sie eine an ISO/IEC 42001 ausgerichtete KI-System-Inventarstruktur mit praktisch minimalen Metadaten
Gestalten Sie Eigentums- und Wartungsroutinen so, dass das Inventar aktuell bleibt und für Implementierung und Sicherstellung nutzbar ist
Erstellen Sie Rückverfolgbarkeitslinks vom Inventar zu nachgelagerten Implementierungsaktivitäten ohne erneute Vermittlung dieser Methoden
Unterscheiden Sie zwischen AIMS-Bereichsdefinition und AI-System-Identifikation und geben Sie an, was für den Einsatz von ISO/IEC 42001 explizit sein muss
Wenden Sie konsistente Kriterien an, um KI-Systeme über Produkte, eingebettete Funktionen und vom Anbieter gelieferte Fähigkeiten hinweg zu identifizieren
Beschreiben Sie den beabsichtigten Zweck des KI-Systems und den Nutzungskontext auf eine Weise, die die Nachverfolgbarkeit der Governance unterstützt
Definieren Sie Lebenszyklusgrenzen und Verantwortlichkeitspunkte, die betrieblich sinnhaft sind (einschließlich Änderung und Stilllegung)
Erstellen Sie eine an ISO/IEC 42001 ausgerichtete KI-System-Inventarstruktur mit praktisch minimalen Metadaten
Gestalten Sie Eigentums- und Wartungsroutinen so, dass das Inventar aktuell bleibt und für Implementierung und Sicherstellung nutzbar ist
Erstellen Sie Rückverfolgbarkeitslinks vom Inventar zu nachgelagerten Implementierungsaktivitäten ohne erneute Vermittlung dieser Methoden
Zusätzliche Fähigkeiten
Distinguish between AIMS scope definition and AI system identification to avoid conflation
Design ownership, change and maintenance routines for the AI system inventory
Create traceability links from the inventory to risk assessments, impact/harm evaluations and operational control activities
Distinguish between AIMS scope definition and AI system identification to avoid conflation
Design ownership, change and maintenance routines for the AI system inventory
Create traceability links from the inventory to risk assessments, impact/harm evaluations and operational control activities
Enthaltene Unterlagen
Enthaltene Unterlagen
Enthaltene Unterlagen
Lernmaterialien
Präsentation
Arbeitsbuch
Vorlagen & Tools
Praxisnahe, wiederverwendbare Artefakte, mit denen sich die Inhalte des Moduls direkt auf die eigene Organisation anwenden lassen.
Checkliste zur Identifikation von KI-Systemen (Implementierungsperspektive nach ISO/IEC 42001)
Verzeichnisregister für KI-Systeme (Felder + Anmerkungen zur Anleitung)
Canvas für Lebenszyklusgrenzen und Verantwortlichkeiten (Governance-Kontrollpunkte)
Governance-Mini-RACI für das Inventar (Eigentum und Aktualisierungsauslöser)
Vorlage für Änderungs- und Stilllegungsprotokoll für KI-Systeme
Vorlage für Rückverfolgbarkeitskarte (Inventar ↔ Umfang ↔ Beurteilungen ↔ Kontrollen ↔ Aufzeichnungen)
Optionale Aufforderungen für Inventarhygiene (Änderungen zusammenfassen, Inkonsistenzen erkennen)
Checkliste zur Identifikation von KI-Systemen (Implementierungsperspektive nach ISO/IEC 42001)
Verzeichnisregister für KI-Systeme (Felder + Anmerkungen zur Anleitung)
Canvas für Lebenszyklusgrenzen und Verantwortlichkeiten (Governance-Kontrollpunkte)
Governance-Mini-RACI für das Inventar (Eigentum und Aktualisierungsauslöser)
Vorlage für Änderungs- und Stilllegungsprotokoll für KI-Systeme
Vorlage für Rückverfolgbarkeitskarte (Inventar ↔ Umfang ↔ Beurteilungen ↔ Kontrollen ↔ Aufzeichnungen)
Optionale Aufforderungen für Inventarhygiene (Änderungen zusammenfassen, Inkonsistenzen erkennen)
Bestätigung
Teilnahmebestätigung
Modul-ID
HAM-AI-S-01
Domäne
Zielgruppe
Auditor
Manager
Sprache
Englisch
Durchführung
Live-virtuell
Dauer
7 Std.
Listenpreis
CHF 550
Exkl. MwSt. Mehrwertsteuer kann je nach Standort und Status des Kunden anfallen.
Durchführung & Lernformat
Durchführung & Lernformat
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.
Nicht sicher, ob dies für Sie passt?
Nicht sicher, ob dies für Sie passt?
Nicht sicher, ob dies für Sie passt?
Ein kurzes Beratungsgespräch
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.
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.
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 ein allgemeines Verständnis von Konzepten zur Implementierung von Managementsystemen und Dokumentationsdisziplin voraus. Die Teilnehmenden sollten sich außerdem auf einer konzeptionellen Ebene (kein technisches Detailwissen erforderlich) mit grundlegender Terminologie des KI-Lebenszyklus vertraut fühlen.
Hilfreiche Hintergrundinformationen umfassen:
Verständnis der Konzepte des Managementsystemumfangs und des Grenzdenkens
Vertrautheit mit Registern, Eigenverantwortung und Änderungssteuerung als Governance-Instrumente
Grundlegendes Bewusstsein darüber, wie KI-fähige Fähigkeiten entwickelt oder bezogen werden (Build/Buy/Embedded)
Dieses Modul setzt ein allgemeines Verständnis von Konzepten zur Implementierung von Managementsystemen und Dokumentationsdisziplin voraus. Die Teilnehmenden sollten sich außerdem auf einer konzeptionellen Ebene (kein technisches Detailwissen erforderlich) mit grundlegender Terminologie des KI-Lebenszyklus vertraut fühlen.
Hilfreiche Hintergrundinformationen umfassen:
Verständnis der Konzepte des Managementsystemumfangs und des Grenzdenkens
Vertrautheit mit Registern, Eigenverantwortung und Änderungssteuerung als Governance-Instrumente
Grundlegendes Bewusstsein darüber, wie KI-fähige Fähigkeiten entwickelt oder bezogen werden (Build/Buy/Embedded)
Vorbereitungsmodule
Foundational modules (depending on background)
Useful if you are new to the underlying concepts or want a shared baseline before attending this module.
Grundlagen der künstlichen Intelligenz I
Zentrale KI-Konzepte, KI-Systemtypen und die technischen Bausteine verstehen, die modernen KI-gestützten Produkten und Services zugrunde liegen.
7 Std.
Grundlagen der künstlichen Intelligenz I
Zentrale KI-Konzepte, KI-Systemtypen und die technischen Bausteine verstehen, die modernen KI-gestützten Produkten und Services zugrunde liegen.
7 Std.
Grundlagen der künstlichen Intelligenz I
Zentrale KI-Konzepte, KI-Systemtypen und die technischen Bausteine verstehen, die modernen KI-gestützten Produkten und Services zugrunde liegen.
7 Std.
Supporting modules (optional)
Helpful if you want to deepen related skills, but not required to participate effectively.
Systemgrundlagen
Den organisatorischen Kontext, relevante Anspruchsgruppen und Systemgrenzen verstehen, um wirksame Managementsysteme aufzubauen und zu betreiben
7 Std.
Systemgrundlagen
Den organisatorischen Kontext, relevante Anspruchsgruppen und Systemgrenzen verstehen, um wirksame Managementsysteme aufzubauen und zu betreiben
7 Std.
Systemgrundlagen
Den organisatorischen Kontext, relevante Anspruchsgruppen und Systemgrenzen verstehen, um wirksame Managementsysteme aufzubauen und zu betreiben
7 Std.
Kontinuierliches Lernen
Weiterführende Module
Kontinuierliches Lernen
Weiterführende Module
Kontinuierliches Lernen
Weiterführende Module
Nach Abschluss dieses Moduls eignen sich die folgenden Module ideal, um Ihr Wissen weiter zu vertiefen.
KI-Systeme: Bewertung von Risiken und Auswirkungen
Verstehen Sie, wie man die Auswirkungen und Schäden durch KI bewertet, Ergebnisse dokumentiert und sie mit Risikoentscheidungen in einem KI-Managementsystem verknüpft.
Dauer
7 Std.
Listenpreis
CHF 550
Modul anzeigen
KI-Systeme: Bewertung von Risiken und Auswirkungen
Verstehen Sie, wie man die Auswirkungen und Schäden durch KI bewertet, Ergebnisse dokumentiert und sie mit Risikoentscheidungen in einem KI-Managementsystem verknüpft.
Dauer
7 Std.
Listenpreis
CHF 550
Modul anzeigen
KI-Systeme: Bewertung von Risiken und Auswirkungen
Verstehen Sie, wie man die Auswirkungen und Schäden durch KI bewertet, Ergebnisse dokumentiert und sie mit Risikoentscheidungen in einem KI-Managementsystem verknüpft.
Dauer
7 Std.
Listenpreis
CHF 550
Modul anzeigen
Betriebliche Steuerung von KI-Systemen
Verstehen Sie, wie Betriebsabläufe für KI-Systeme über Bereitstellung, Änderung und Überwachung hinweg definiert, implementiert und aufrechterhalten werden können.
Dauer
7 Std.
Listenpreis
CHF 550
Modul anzeigen
Betriebliche Steuerung von KI-Systemen
Verstehen Sie, wie Betriebsabläufe für KI-Systeme über Bereitstellung, Änderung und Überwachung hinweg definiert, implementiert und aufrechterhalten werden können.
Dauer
7 Std.
Listenpreis
CHF 550
Modul anzeigen
Betriebliche Steuerung von KI-Systemen
Verstehen Sie, wie Betriebsabläufe für KI-Systeme über Bereitstellung, Änderung und Überwachung hinweg definiert, implementiert und aufrechterhalten werden können.
Dauer
7 Std.
Listenpreis
CHF 550
Modul anzeigen
Bereit, Ihre Managementsysteme zu verbessern?
Wir helfen Ihnen, ISO-Anforderungen wirksam in der täglichen Praxis umzusetzen.
Bereit, Ihre Managementsysteme zu verbessern?
Wir helfen Ihnen, ISO-Anforderungen wirksam in der täglichen Praxis umzusetzen.
Bereit, Ihre Managementsysteme zu verbessern?
Wir helfen Ihnen, ISO-Anforderungen wirksam in der täglichen Praxis umzusetzen.