Trainingsmodul
Grenzen & Fehlermodi von KI
Fehlermodi in prädiktiven, generativen und workflowbasierten KI-Systemen praxisnah erkennen
KI nur einsetzen, wenn die Nachweise belastbar sind
KI-Systeme sind durch Daten, Design und Kontext begrenzt. Dieses Modul zeigt, wo Unsicherheit entsteht und wie Schwachstellen in Modellen und Gesamtsystemen sichtbar werden.
Überblick
Worum es in diesem Modul geht
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.
Zielgruppe
Für wen es gedacht ist
Wer ein Managementsystem einführt oder koordiniert
Führungskräfte und Bereichsleitungen, die für die Leistung des Managementsystems einstehen
Wer Prozesse, Politiken, Assets, Risiken und Steuerungsmassnahmen verantwortet
Auditoren, die Einblick in die Managementpraxis suchen und nicht in die Audittechnik
Beratende, die an Gestaltung, Governance oder Verbesserung von Managementsystemen arbeiten
EntscheidungshilfeIst 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.
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.
Was Sie mitbringen
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
Agenda
Der Lehrstoff
7 Teile01KI-Ausgaben als fehlbare Signale
KI-Ausgaben von verifizierten Fakten, Quellnachweisen und unbelegten Behauptungen unterscheiden
Beispiele aus Northstar nutzen, um sinnvolles Vertrauen ohne blindes Verlassen oder pauschale Ablehnung zu kalibrieren
02Wo Unsicherheit in KI-Systeme eintritt
Unsicherheit entlang von Daten, Labels, Prompts, Retrieval, Verhalten von Modellen oder Services und Integration nachverfolgen
Workflowbedingungen und menschliche Nutzung mit Grenzen der Verlässlichkeit verbinden
03Fehlermodi prädiktiver KI
Generalisierungsgrenzen, Scheinkorrelationen und Kompromisse bei Schwellenwerten erkennen
Pilotleistung, falsch-positive und falsch-negative Ergebnisse sowie Annahmen zu Kontextverschiebungen hinterfragen
04Fehlermodi generativer KI und Retrieval
Halluzinationen, unbelegte Aussagen, Promptempfindlichkeit und zu selbstsichere Formulierungen diagnostizieren
Kontrollieren, ob abgerufene Quellen aktuell, relevant und für die Antwort ausreichend sind
05Daten- und Verarbeitungsfehler
Data Leakage, Abweichungen zwischen Training und produktiver Nutzung, fehlende Werte und schwache Herkunftsnachweise erkennen
Signale, die wie Drift wirken, als Fragen statt als automatische Schlussfolgerungen lesen
06Systemische und soziotechnische Fehlermodi
Automatisierungsbias, Fehlgebrauch, Gaming, Rückkopplungsschleifen und brüchige Schnittstellen untersuchen
Lokale Konfigurationsänderungen, Versagen von Ausweichverfahren und schleichende Ausweitung agentischer Funktionen erkennen, bevor sie zu unsichtbaren Annahmen werden
07Evidenzgrenzen und Folgefragen
Anbieterbehauptungen, Pilotresultate und durch KI geglättete Nachweisformulierungen an verfügbaren Nachweisen messen
Fragen zu Fehlermodi an Inventar, Risiko, Steuerungsmassnahmen, Monitoring, Lieferantenmanagement, Audit oder technische Überprüfung weiterleiten
Ergebnisse
Lernergebnisse
01
Hauptquellen von Unsicherheit in KI-Systemen und ihre Auswirkungen auf Ergebnisse erläutern
02
Typische Fehlermodi in Modellen des prädiktiven maschinellen Lernens und in generativen KI-Systemen erkennen
03
Soziotechnische Fehlermodi beschreiben, bei denen menschliche und organisatorische Faktoren mit KI zusammenwirken
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
Unterlagen
Die Inhalte und die Beurteilung
Schriftliches Modul
Der vollständige Inhalt in Schriftform, in sich abgeschlossen. Zu Teilen davon werden Videos aufgezeichnet, als zweiter Weg durch den Stoff; das schriftliche Modul trägt immer alles.
Übungen
Bewertete Arbeit an den Registern der Fallorganisation selbst: strukturierte Antworten werden gegen den kodierten Fall geprüft, Freitextantworten gegen ein daran zurückgebundenes Bewertungsraster, und bei jedem bewerteten Element hat der Trainer das letzte Wort.
Zum Abschluss
Die bewerteten Übungen müssen bestanden sein, bevor das Zertifikat ausgestellt wird.
Termine
Zurzeit ist keine öffentliche Durchführung von Grenzen & Fehlermodi von KI geplant. Sagen Sie uns Bescheid, und wir melden uns, sobald die nächste öffnet. Oder wir sprechen über eine interne Durchführung.
Eckdaten
- Modul-ID
- HAM-AI-DF-02
- Fachbereich
- Künstliche Intelligenz
- Kompetenzbereiche
- Governance · Risiko
- Teil von Lehrgängen
- Managementsystem-Auditor · Oberste Leitung · Managementsystem-Manager
Fallorganisation
Alle Module spielen im selben Unternehmen
Jedes Modul steigt an einem bestimmten Punkt in die Geschichte des Unternehmens ein und findet es so vor, wie diese Geschichte es hinterlassen hat.
Die Northstar Integrated Services AG ist eine Gruppe mit Sitz in Zürich, die in sechs europäischen Ländern tätig ist und Ende 2025 rund 1350 Mitarbeitende beschäftigte. Die Gruppe bietet regulierten Organisationen im Gesundheitswesen, im öffentlichen Sektor und in industriellen Dienstleistungen Plattformen für den digitalen Betrieb und betriebliche Managed Services an. Gegründet wurde sie 2008 als Anbieter von Vor-Ort-Dienstleistungen für Geschäftskunden. Das Unternehmen hatte rund fünfundzwanzig Mitarbeitende, als sein erster regulierter Kunde, eine Spitalgruppe, dokumentierte Entscheidungen, benannte Verantwortlichkeiten und Nachweise auf Anfrage verlangte. 2016 wechselte es ins Plattformgeschäft, und 2024 übernahm es ein operatives Geschäft in Polen und Tschechien, dessen Gesellschaft innerhalb der Gruppe fortbesteht.
Verknüpfte Register
Organisation und Personen, Rollen, Risiken, Ziele, Politiken, Dokumente und Aufzeichnungen, Kommunikation, Feststellungen, Audits und Überprüfungen, Anspruchsgruppen, Prozesse
Aufzeichnungen statt Zusammenfassungen
Die Nachweise liegen in den Registern und Dokumenten, in denen eine echte Organisation sie führen würde.
Eine Geschichte
Das Unternehmen hat eine Zeitachse ab 2008, sodass sich eine Struktur vor und nach einer Veränderung untersuchen lässt.
Mehr als eine Gesellschaft
Eine Schweizer Muttergesellschaft und eine zugekaufte Tochtergesellschaft in Polen und Tschechien, mit Kunden in mehreren Rechtsordnungen
Warum das zählt
Urteilsvermögen entwickelt sich an Material, das unvollständig und teilweise widersprüchlich ist, wie in der Praxis. Northstar ist bewusst so angelegt. Weil die Module an verschiedenen Punkten seiner Geschichte ansetzen, lässt sich eine Governance-Struktur verfolgen, während sie aufgebaut wird, wenn sie zu klein wird und wenn sie neu gebaut wird.
Durchführung & Termine
Wie dieses Modul zu Ihnen kommt
Live online durchgeführt, mit konzeptioneller Einordnung, Diskussion, Fallarbeit und direktem Austausch mit dem Trainer. Interne und auf Ihre Organisation zugeschnittene Durchführungen sind auf Anfrage möglich.
Zurzeit ist keine öffentliche Durchführung geplant. Die meisten Module laufen auch auf Anfrage und nicht nur nach öffentlichem Kalender. Sagen Sie uns, welcher Zeitraum Ihnen passt.
Sollen wir dieses Modul ansetzen?
Wir melden uns, sobald die nächste Durchführung angesetzt ist. Oder wir führen dieses Modul intern mit Ihrem eigenen Fallmaterial durch.
Unsicher, ob es das richtige Modul ist?
Beschreiben Sie Ihren Kontext in einer kurzen Nachricht, und wir antworten ehrlich.