Trainingsmodul
Steuerung von KI-Lebenszyklus & Data Governance auditieren
Steuerungsmassnahmen im KI-Lebenszyklus und in der Data Governance von Beschaffung bis Überwachung und Änderungen bewerten
Führt Ihr Audit über Papier hinaus hin zu belastbaren Nachweisen über den Lebenszyklus?
KI-Steuerungsmassnahmen wirken auf dem Papier oft vollständig, scheitern aber, wenn sie über Datenherkunft, Modelländerungen, Bereitstellungen und Überwachung nachverfolgt werden. Dieses Modul befähigt Auditoren, Nachweiswege über den Lebenszyklus zu verfolgen, die Wirksamkeit von Steuerungsmassnahmen zu beurteilen und Drift sowie Lücken in der Aufsicht früh genug zu erkennen, um relevant zu sein.
Überblick
Worum es in diesem Modul geht
Ein Audit eines KI-Managementsystems wird unzuverlässig, wenn Nachweise über den Lebenszyklus fragmentiert sind: Die Herkunft der Daten ist unklar, Entscheidungen zu Training und Validierung sind nicht reproduzierbar, Bereitstellungen umgehen die Änderungssteuerung, und die Überwachung erkennt keine Drift. In der Praxis entsteht so Scheinsicherheit: Steuerungsmassnahmen sind vorhanden, regeln aber nicht, was über den KI-Lebenszyklus tatsächlich geschieht.
Dieses normbezogene Auditmodul zeigt, wie Steuerungsmassnahmen für den Lebenszyklus und die Data Governance im Kontext von ISO/IEC 42001 zu auditieren sind: worauf zu achten ist, wo Nachweise typischerweise liegen, wie sich Lebenszyklusphasen verbinden lassen und wie die Wirksamkeit unter Veränderung zu beurteilen ist. Es ist so angelegt, dass es im Auditorenpfad zu ISO/IEC 42001 eigenständig funktioniert. Allgemeine Auditmethodik und allgemeine Methoden für Managementsysteme werden vorausgesetzt und nur kurz referenziert.
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…
beurteilen möchten, ob Steuerungsmassnahmen zum KI-Lebenszyklus über reale Systemänderungen hinweg funktionieren.
die Herkunftsnachweise, Training und Validierung beurteilen wollen.
die Rückverfolgbarkeit von der Datenbeschaffung bis zu Bereitstellung und Überwachung in den Fokus stellen.
Änderungssteuerung und Drifterkennung in der Praxis auditieren möchten.
Ihre Auditschlussfolgerungen zur Wirksamkeit von KI-Steuerungsmassnahmen stärken möchten.
Es passt möglicherweise weniger gut für Sie, wenn Sie…
KI-Governance-Rahmen oder Lebenszyklusprozesse entwerfen möchten.
Hinweise zur Modellentwicklung oder Datenentwicklung suchen.
sich vor allem auf das KI-Risikomanagement oder ethische Designaktivitäten konzentrieren.
nicht vorhaben, Steuerungsmassnahmen zum KI-Lebenszyklus nach ISO/IEC 42001 zu auditieren.
Was Sie mitbringen
Dieses Modul setzt voraus, dass Auditoren bereits in einem Auditauftrag arbeiten und nachweisbasiert urteilen können. Es setzt ausserdem grundlegende KI-Lebenszykluskenntnisse voraus, etwa zu typischen Artefakten, Versionierungskonzepten und dazu, was Drift im Betrieb bedeutet.
Hilfreicher Hintergrund umfasst:
Nachweiskette, Stichprobenurteil und Denken in Angemessenheit versus Wirksamkeit
Vertrautheit damit, wie dokumentierte Informationen strukturiert sind und als Auditnachweis genutzt werden
Grundverständnis von Artefakten im KI-Lebenszyklus (Datenquellen, Trainingsläufe, Bewertungsergebnisse, Bereitstellungsversionen, Überwachungsausgaben)
Agenda
Der Lehrstoff
6 Teile01Audit des KI-Lebenszyklus in der Praxis
Wie Lebenszyklusphasen als Nachweiswege statt als Übung zur Prozessgestaltung betrachtet werden, mit Fokus auf Angemessenheit und Wirksamkeit der Steuerungsmassnahmen über alle Phasen hinweg
02Steuerungsmassnahmen für Datenbeschaffung und Herkunftsnachweis
Wie Nachweise zu Beschaffung, Rechten, Einschränkungen, Rückverfolgbarkeit und Qualitätskontrollen beurteilt werden; Warnsignale sind unklare Herkunft, unkontrollierte Drittanbieterdaten und unbekannte Weiterverwendung
03Steuerungsmassnahmen für Training und Validierung
Wie Nachweise zu Datensatzauswahl, Reproduzierbarkeit, Ergebnissen und Freigaben beurteilt werden; typische Schwachstellen sind unkontrollierte Experimente, inkonsistente Validierung und undokumentierte Modellauswahl
04Bereitstellung und Änderungssteuerung
Wie Nachweise zu Freigabeentscheidungen, Versionierung, Rollbackfähigkeit und Funktionstrennung beurteilt werden; besondere Aufmerksamkeit ist nötig, wenn Modelle oder Plattformen extern betrieben werden
05Überwachung, Drift und operative Aufsicht
Wie nachgewiesen wird, dass Zweck und Überwachung zum Betrieb passen, einschliesslich Alarmen, Vorfällen und Korrekturmassnahmen; Driftmuster umfassen Datendrift, Leistungsdrift und stille Veränderungen im Umfeld
06Nachweise zu Governance und Verantwortlichkeit über den Lebenszyklus
Wie Entscheidungsaufzeichnungen zeigen, wer was auf Basis welcher Nachweise und Einschränkungen freigegeben hat, samt Aufsichtsmechanismen für Ausnahmen, Notfalländerungen und offene Punkte
Ergebnisse
Lernergebnisse
01
KI-Systeme von der Datenbeschaffung über Training, Validierung, Bereitstellung und Überwachung entlang von Nachweiswegen über den Lebenszyklus nachverfolgen
02
Nachweisquellen je Lebenszyklusphase erkennen und beurteilen, ob sie stimmig, vollständig und nutzbar sind
03
Die Wirksamkeit von Steuerungsmassnahmen unter Veränderung beurteilen (Versionen, Datenaktualisierungen, Konfigurationsänderungen und operative Drift)
Einzelne Steuerungsmängel von systemischen Schwächen in Governance und Lebenszyklussteuerung unterscheiden
Typische Schwachstellen in den Steuerungsmassnahmen für Lebenszyklus und Data Governance erkennen, die zu Scheinsicherheit in KI-Kontrollen führen
Eine belastbare Auditschlussfolgerung dazu formulieren, ob Aufsichtsmechanismen über den gesamten Lebenszyklus wie vorgesehen funktionieren
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 Steuerung von KI-Lebenszyklus & Data Governance auditieren 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-A-02
- Fachbereich
- Künstliche Intelligenz
- Kompetenzbereiche
- Assurance · Steuerungsmassnahmen
- Teil von Lehrgängen
- Managementsystem-Auditor
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.