Machen Sie aus KI-Richtlinien anwendbare Entscheidungen.

Echte KI-Fähigkeiten von Automatisierung, Produktsprache und Marketingversprechen unterscheiden.

1. 1.1

   KI, Automatisierung und regelbasierte Software

2. 1.2

   Prognose, Generierung, Klassifizierung und Empfehlung

3. 1.3

   Wo KI bereits in der Unternehmensarbeit vorkommt

4. 1.4

   Fähigkeit, Grenze und Risiko

Verstehen, warum KI-Ausgaben gleichzeitig nützlich, variabel, plausibel und falsch sein können.

1. 2.1

   Eingaben, Anweisungen und Kontext

2. 2.2

   Mustererkennung ist kein menschliches Verstehen

3. 2.3

   Wahrscheinlichkeit, Variabilität und Konfidenz

4. 2.4

   Warum dieselbe Anfrage eine andere Antwort erzeugen kann

5. 2.5

   Fünf Fragen vor dem Vertrauen in ein Ergebnis

Datenentscheidungen und Evaluationsmethoden mit Produktqualität und betroffenen Menschen verbinden.

1. 3.1

   Wie Daten das Systemverhalten prägen

2. 3.2

   Trainingsdaten und gelernte Muster

3. 3.3

   Qualität, Abdeckung und Verzerrung

4. 3.4

   Validierung, Testsätze und Benchmarks

5. 3.5

   Evaluation für die reale Arbeit

Den einfachsten technischen Ansatz wählen, der zur Entscheidung und ihren Folgen passt.

1. 4.1

   Modelle, Fähigkeiten und Grenzen

2. 4.2

   Wie große Sprachmodelle generieren

3. 4.3

   Retrieval und Grounding

4. 4.4

   Agenten, Werkzeuge und Aktionen

5. 4.5

   Den richtigen Ansatz wählen

Eine KI-Idee in eine prüfbare Produktentscheidung mit klarem Wert und Verantwortung verwandeln.

1. 5.1

   Das Problem vor der Modellwahl definieren

2. 5.2

   Nutzerwert und Folgen von Fehlern

3. 5.3

   Funktionsübergreifende Abstimmung

4. 5.4

   Bauen, kaufen oder ohne KI lösen

5. 5.5

   Pilot mit Erfolgs- und Abbruchkriterien

Nachweise und menschliche Prüfung an Bedeutung und Reversibilität der Entscheidung anpassen.

1. 6.1

   Prüfung passend zu den Folgen

2. 6.2

   Halluzination, Plausibilität und falsche Sicherheit

3. 6.3

   Wirksame menschliche Aufsicht

4. 6.4

   Mit Unsicherheit arbeiten

5. 6.5

   Eskalations- und Abbruchbedingungen

Vorhersehbare Schäden früh erkennen und passende Kontrollen wählen.

1. 7.1

   Datenschutz und vertrauliche Informationen

2. 7.2

   Sicherheit, Prompt Injection und unbeabsichtigte Offenlegung

3. 7.3

   Verzerrung, Fairness und betroffene Menschen

4. 7.4

   Geistiges Eigentum und Transparenz

5. 7.5

   Kontrollen, Protokollierung und Überwachung

Rechtliche und interne Verantwortlichkeiten mit der tatsächlichen KI-Nutzung verbinden.

1. 8.1

   Anbieter, Betreiber, Nutzer und betroffene Person

2. 8.2

   KI-Kompetenz im EU AI Act

3. 8.3

   Richtlinien, Freigaben und verantwortliche Personen

4. 8.4

   Nachweise, Aufzeichnungen und laufende Aktualisierung

Eine wiederholbare Entscheidungsstruktur auf einen realistischen KI-Vorschlag anwenden.

1. 9.1

   Entscheidung und betroffene Menschen definieren

2. 9.2

   Wert, Daten, Fähigkeiten und Nachweise prüfen

3. 9.3

   Schutzmaßnahmen, Verantwortung und Eskalation festlegen

4. 9.4

   Funktionsübergreifendes Szenario und Aktionsplan