¶ KI-Kompetenz, Schulung und Befähigungsnachweise – mehr als eine Teilnahmebestätigung
Kurz gesagt: KI-Kompetenz bedeutet, eine konkrete KI-Aufgabe sicher und verantwortungsvoll ausführen zu können. Dafür müssen Personen Zweck und Grenzen verstehen, Risiken erkennen, Regeln anwenden, Ergebnisse prüfen, bei Fehlern eingreifen und den richtigen Melde- oder Eskalationsweg nutzen können.
Wichtige Abgrenzung: Eine allgemeine Sensibilisierung schafft Aufmerksamkeit. Eine Schulung vermittelt Wissen. Erst die überprüfte Anwendung im jeweiligen Arbeitskontext belegt Befähigung. Für kritische Rollen kann eine dokumentierte Autorisierung erforderlich sein.
Musterstatus: Lernziele, Rollenstufen, Tests und Dummy-Daten dieser Seite sind Beispiele. Sie belegen keine reale Teilnahme, Kompetenz, Autorisierung oder Wirksamkeit.
¶ Dokumenteninformationen
| Feld | Wert |
|---|---|
| Dokumenten-ID | AIMS-VA-06-01 |
| Dokumentenart | Verfahren für KI-Kompetenz, Schulung, Awareness und Befähigungsnachweise |
| Wiki.js-Pfad | /ISO-42001/06-Kompetenz-und-Awareness/KI-Kompetenz-Schulung-und-Befaehigungsnachweise |
| Prozesseigner | Personalentwicklung und AIMS-Verantwortliche/r |
| Operativ verantwortlich | Fachliche KI-Owner und jeweilige Führungskräfte |
| Fachlich beteiligt | Informationssicherheit, Datenschutz, Recht/Compliance, Qualitätsmanagement, IT/Entwicklung, Einkauf, interne Revision und Betriebsrat nach Zuständigkeit |
| Freigabe | Lernkonzept durch AIMS-Verantwortung und Personal; rollenbezogene Autorisierung durch befugten Fach-/System-Owner |
| Status | Entwurf – Rollenprofile, Mindestkompetenzen, Testkriterien, Fristen und Autorisierungsbefugnisse festzulegen |
| Version | 0.1 |
| Stand | 10.08.2026 |
| Prüfung | Mindestens jährlich sowie bei neuem KI-System, Rollenwechsel, wesentlicher Änderung, Vorfall, Prüfungsbefund oder geänderter Rechtslage |
| Schutzklasse | Öffentliches Muster; personenbezogene Lern-, Test-, Leistungs- und Autorisierungsnachweise intern und zugriffsbeschränkt |
| Normbezug | ISO/IEC 42001:2023, insbesondere Kompetenz, Bewusstsein, Kommunikation und betriebliche Befähigung |
| Rechtliche Schnittstellen | Verordnung (EU) 2024/1689, Datenschutz, Arbeitsrecht, Mitbestimmung, Vertrags- und Branchenanforderungen |
Kompetenz wird aus der tatsächlichen Rolle abgeleitet, praktisch geübt, überprüft und bei Änderungen erneut bewertet. Eigene redaktionelle SVG-Grafik. Zum Vergrößern öffnen.
¶ 1. Kompetenz, Awareness, Schulung und Autorisierung
| Begriff | Bedeutung | Typischer Nachweis |
|---|---|---|
| Awareness | Person erkennt, dass KI besondere Chancen, Grenzen und Risiken besitzt | kurze Unterweisung, Kampagne oder bestätigte Kenntnisnahme |
| Wissen | Person kennt Regeln, Begriffe, Verantwortungen und Meldewege | Lernerfolgskontrolle oder Fachgespräch |
| Fähigkeit | Person kann Regeln im konkreten Arbeitsablauf anwenden | praktische Übung, Fallbearbeitung oder beobachtete Anwendung |
| Befähigung | Wissen, Fähigkeit, Erfahrung und Verhalten reichen für die zugewiesene Rolle | dokumentierte Bewertung gegen ein Rollenprofil |
| Autorisierung | befugte Stelle erlaubt eine genau abgegrenzte Tätigkeit | Freigabestatus mit Scope, Gültigkeit und Auflagen |
| Wirksamkeit | Kompetenz führt im Betrieb zu sicherem und regelkonformem Handeln | Stichproben, Qualitätswerte, Vorfall- und Reviewdaten |
Teilnahme allein beantwortet nur die Frage, ob eine Person Zugang zu einem Lernangebot hatte. Sie zeigt nicht, ob die Person verbotene Dateneingaben erkennt, eine unplausible KI-Ausgabe ablehnt oder einen kritischen Vorfall richtig eskaliert.
¶ 2. Rechtlicher Prüfpunkt: Artikel 4 EU AI Act
Artikel 4 verlangt für Anbieter und Betreiber von KI-Systemen Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz der Beschäftigten und weiterer Personen, die in ihrem Auftrag mit Betrieb oder Nutzung von KI-Systemen umgehen. Nach den aktuellen Erläuterungen der Europäischen Kommission gilt diese Verpflichtung seit 2. Februar 2025.
Die 2026 angepasste Regelung schreibt nach den Kommissionsinformationen kein einheitliches oder pauschal „ausreichendes“ Kompetenzniveau für alle Organisationen vor. Das ist kein Verzicht auf Maßnahmen. Die Organisation muss vielmehr begründen, welche Befähigung für ihre Rollen und Kontexte angemessen ist.
Der Prüfmaßstab berücksichtigt insbesondere:
- vorhandene technische Kenntnisse, Erfahrung, Ausbildung und Schulung,
- die tatsächliche Rolle als Anbieter, Betreiber oder weitere beteiligte Stelle,
- Zweck, Komplexität, Änderungsdynamik und Kritikalität der KI-Systeme,
- Arbeitskontext und Entscheidungswirkung,
- betroffene Personen oder Gruppen,
- erforderliche menschliche Aufsicht und Eingriffsbefugnis,
- Ergebnisse aus Risiken, Vorfällen, Beschwerden und Wirksamkeitsprüfungen.
Praxisfolge: Ein allgemeines einstündiges E-Learning für alle kann ein Baustein sein, belegt aber nicht automatisch die Kompetenz einer Entwicklerin, eines fachlichen Owners, einer menschlichen Aufsicht oder eines internen Auditors.
¶ 3. Welche Personen gehören in den Kompetenzprozess?
Der Geltungsbereich endet nicht bei unmittelbaren Nutzenden.
| Personengruppe | Warum relevant? |
|---|---|
| Geschäftsleitung | Verantwortung, Ziele, Ressourcen, Restrisiken und Wirksamkeit entscheiden |
| AIMS-Verantwortung | Managementsystem, Methodik, Rollen, Nachweise und Verbesserung steuern |
| Fachliche KI-Owner | Zweck, Wirkung, Freigabe, Auflagen und Leistungsgrenzen verantworten |
| Entwicklung und Integration | Modelle, Daten, Prompts, Schnittstellen, Tests und Änderungen beherrschen |
| Einkauf und Recht | Lieferanten, Rollen, Verträge, Nachweise, Rechte und Exit prüfen |
| Datenschutz und Informationssicherheit | Daten-, Schutz-, Risiko- und Vorfallanforderungen anwenden |
| Nutzende | zulässige Zwecke, Datenregeln, Prüfpflichten und Grenzen einhalten |
| menschliche Aufsicht | Ausgaben verstehen, ablehnen, korrigieren, stoppen und eskalieren |
| Service und Beschwerden | Rückmeldungen erkennen, dokumentieren, berichtigen und weiterleiten |
| interne Auditoren | Kriterien, Nachweise, Stichproben und Wirksamkeit unabhängig bewerten |
| externe Personen im Auftrag | Leihpersonal, Dienstleister, Trainer oder Supportkräfte rollenbezogen befähigen |
¶ 4. Rollenprofile statt Einheitskurs
Management und AIMS-Steuerung
Benötigt werden insbesondere Verständnis für Organisationsrolle, wesentliche KI-Anwendungsfälle, Chancen, Risiken und Auswirkungen, Freigabe- und Eskalationslogik, Ressourcen, Kennzahlen, Auditfeststellungen sowie Grenzen belastbarer Konformitätsaussagen. Das Management muss keine Modelle programmieren, aber Entscheidungen kritisch hinterfragen können.
Fachlicher KI-Owner und menschliche Aufsicht
Diese Rollen benötigen tiefes Prozesswissen, Systemzweck und Nicht-Zwecke, typische Fehlerbilder, Qualitätskriterien, Betroffenenwirkungen, Erklärungs- und Transparenzanforderungen, Stop-Kriterien, Korrektur- und Beschwerdewege. Sie müssen reale Fälle unter Zeitdruck bearbeiten können.
Entwicklung, Daten und technische Integration
Erforderlich sind je nach Aufgabe Datenqualität, Reproduzierbarkeit, sichere Entwicklung, Modell- und Prompttests, Bedrohungen wie Prompt Injection oder Datenvergiftung, Zugriffsschutz, Monitoring, Drift, Protokollierung, Rollback und Lieferkettenkenntnis. Fachliche und gesellschaftliche Wirkungen dürfen nicht ausschließlich an Compliance delegiert werden.
Nutzende und administrative Funktionen
Im Vordergrund stehen freigegebene Werkzeuge und Zwecke, zulässige Daten, Schutz von Geheimnissen und personenbezogenen Informationen, Quellen- und Plausibilitätsprüfung, Kennzeichnung, Urheber- und Vertragsregeln, Meldung von Fehlern und Verbot der Umgehung technischer Kontrollen.
Kontroll-, Datenschutz-, Sicherheits- und Auditfunktionen
Diese Personen müssen KI-spezifische Nachweise, Unsicherheit, Modell- und Datenänderungen, Auswirkungen, Rechtsrollen, technische Grenzen und Wirksamkeitsindikatoren bewerten können. Eine klassische Checkliste ohne Verständnis probabilistischer Systeme reicht nicht aus.
¶ 5. Kompetenzstufen als Orientierung
Die Stufen sind keine gesetzliche Bewertung und nicht automatisch hierarchisch. Eine Person kann in einem Anwendungsfall fortgeschritten und in einem anderen nur grundlegend befähigt sein.
| Stufe | Beschreibung | Typische Tätigkeiten |
|---|---|---|
| K0 – orientiert | erkennt KI-Nutzung, Grundregeln und Meldeweg | keine eigenständige Nutzung kritischer Funktionen |
| K1 – anwendend | nutzt freigegebene Systeme innerhalb klarer Grenzen und prüft Ergebnisse | unterstützende Standardanwendung |
| K2 – steuernd | bewertet Anwendungsfälle, entscheidet Auflagen oder übt menschliche Aufsicht aus | Owner, Freigabe, Aufsicht, Lieferanten- oder Risikoprüfung |
| K3 – spezialisiert | entwickelt, integriert, testet, auditiert oder untersucht komplexe KI-Systeme | Entwicklung, Red Teaming, tiefgehende Prüfung oder Incident Response |
Jedes Rollenprofil beschreibt Kenntnisse, praktische Fähigkeiten, Entscheidungsbefugnisse, Erfahrung, Mindestnachweise und Ausschlusskriterien. Ein Stufenkürzel ohne diese Inhalte besitzt geringe Aussagekraft.
¶ 6. Mindestlernziele für alle KI-Nutzenden
Nach einer grundlegenden Befähigung können Beschäftigte mindestens:
- freigegebene KI-Systeme und zulässige Zwecke erkennen,
- sensible Daten, Geschäftsgeheimnisse und unzulässige Eingaben vermeiden,
- KI-Ausgaben als prüfbedürftig behandeln,
- Quellen, Plausibilität, Aktualität und Vollständigkeit angemessen prüfen,
- diskriminierende, gefährliche oder manipulierte Ergebnisse erkennen,
- Kennzeichnungs- und Transparenzregeln anwenden,
- Urheber-, Vertrags- und Weitergaberegeln beachten,
- keine technischen oder organisatorischen Grenzen umgehen,
- Fehler, Beschwerden, Sicherheits- und Datenschutzereignisse melden,
- bei Unsicherheit einen Menschen oder die zuständige Fachstelle einbeziehen.
¶ 7. Lernpfade nach Rolle
| Modul | Alle | Nutzende | Owner/Aufsicht | Technik/Daten | Einkauf/Recht | Audit/Kontrolle |
|---|---|---|---|---|---|---|
| KI-Grundverständnis und Grenzen | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| KI-Politik und zulässige Nutzung | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Datenschutz und Informationsschutz | Basis | vertieft | vertieft | vertieft | vertieft | vertieft |
| Risiko- und Folgenbewertung | – | Basis | vertieft | vertieft | vertieft | vertieft |
| Datenqualität, Bias und Repräsentativität | – | Basis | vertieft | spezialisiert | Basis | vertieft |
| menschliche Aufsicht und Stop | – | Basis | spezialisiert | vertieft | Basis | vertieft |
| sichere Entwicklung und KI-Bedrohungen | – | Basis | Basis | spezialisiert | – | vertieft |
| Lieferanten, Vertrag und Wertschöpfungskette | – | – | vertieft | Basis | spezialisiert | vertieft |
| Transparenz und Kennzeichnung | Basis | vertieft | vertieft | vertieft | vertieft | vertieft |
| Monitoring, Änderungen und Vorfälle | Basis | Basis | spezialisiert | spezialisiert | Basis | vertieft |
| Audit und Managementbewertung | – | – | Basis | Basis | Basis | spezialisiert |
„Basis“, „vertieft“ und „spezialisiert“ werden durch konkrete Lernziele, Übungsfälle und Bestehensregeln definiert.
¶ 8. Lern- und Befähigungsprozess
¶ 9. Praxisübungen statt reiner Wissensfragen
| Rolle | Übung | Erfolgsmerkmal |
|---|---|---|
| Nutzende | vertrauliche Information in einem Prompt erkennen | Eingabe stoppen, sichere Alternative wählen und Regel erklären |
| Fachlicher Owner | unplausible KI-Empfehlung mit hoher Konfidenz beurteilen | Quellen und Grenzen prüfen, Entscheidung nicht an KI delegieren |
| menschliche Aufsicht | simulierte Fehlentscheidung mit Zeitdruck | Ergebnis ablehnen, System begrenzen, Betroffene schützen und eskalieren |
| Entwicklung | Prompt-Injection- und Datenabflussszenario | Angriff erkennen, Schutzmaßnahmen testen und Befund dokumentieren |
| Einkauf | Anbieter behauptet „keine Trainingsnutzung“ | Vertrag, Einstellungen, Datenfluss und Unterauftragnehmer konsistent prüfen |
| Datenschutz | neuer Personenbezug durch geänderte Wissensquelle | Verarbeitung, Rechtsgrundlage, Transparenz, Rechte und DSFA-Schnittstelle bewerten |
| Incident Response | Modellupdate erzeugt gefährliche Antworten | Triage, Stop/Rollback, Lieferantenkontakt, Beweissicherung und Meldeprüfung |
| Audit | Zertifikat ohne passenden Scope beurteilen | Aussagegrenze erkennen und anwendungsbezogene Evidenz nachfordern |
Praxisfälle verwenden ausschließlich freigegebene Dummy-Daten und geeignete Testumgebungen. Übungen dürfen keine realen vertraulichen Informationen in öffentliche KI-Dienste übertragen.
¶ 10. Wirksamkeitsprüfung
| Methode | Was sie zeigt | Grenze |
|---|---|---|
| Wissenstest | Regeln und Begriffe wurden verstanden | kein Beleg sicherer Anwendung |
| Fallaufgabe | Wissen wird auf einen Kontext übertragen | kann vorbereitet oder vereinfacht sein |
| beobachtete Übung | Verhalten, Eingriff und Eskalation funktionieren | benötigt qualifizierte Bewertung |
| Arbeitsstichprobe | Umsetzung im echten Prozess | Datenschutz, Mitbestimmung und Fairness beachten |
| Qualitäts- und Fehlerdaten | Kompetenzwirkung im Betrieb | andere Ursachen mitbewerten |
| Vorfall- und Beschwerdeanalyse | reale Lücken und Lernbedarf | geringe Zahlen können Dunkelziffer bedeuten |
| Interview/Fachgespräch | Begründung und Unsicherheitsbewusstsein | einheitliche Kriterien erforderlich |
| Auditstichprobe | Nachweis, Rolle und Umsetzung werden verbunden | Momentaufnahme |
Wirksamkeit wird nicht allein an einer Bestehensquote gemessen. Wenn nahezu alle Personen einen einfachen Test bestehen, während Daten- oder Qualitätsfehler fortbestehen, ist das Lernkonzept nicht wirksam genug.
¶ 11. Autorisierungsstatus für kritische Rollen
| Status | Bedeutung | Zulässige Tätigkeit |
|---|---|---|
| ⚪ Nicht bewertet | Rollenprofil oder Nachweis fehlt | keine eigenständige kritische Tätigkeit |
| 🟡 Unter Anleitung | Grundlagen vorhanden, Praxisnachweis offen | nur mit benannter Begleitung und engem Scope |
| 🟢 Autorisiert | Kriterien erfüllt und befugt freigegeben | Tätigkeit innerhalb Scope, Auflagen und Gültigkeit |
| 🔵 Auffrischung fällig | Gültigkeit läuft ab oder Änderung steht an | Übergangsfrist nach Risikobewertung |
| 🔴 Ausgesetzt | kritischer Fehler, Vorfall, Rollenwechsel oder abgelaufene Freigabe | Tätigkeit stoppen; Zugriffe und Vertretung regeln |
Autorisierung ist an Person, Rolle, System oder Systemgruppe, Tätigkeit, Datenklassen, Gültigkeit und gegebenenfalls Auflagen gebunden. Sie ist keine generelle Aussage über die Person.
¶ 12. Auslöser für Schulung oder Neubewertung
- neue KI-Anwendung oder neuer Nutzerkreis,
- geänderter Zweck, Modell, Prompt, Datenbestand oder Automatisierungsgrad,
- neue Funktionen, Plugins, Agentenaktionen oder Berechtigungen,
- neue oder geänderte Rechts-, Vertrags- oder Kundenanforderung,
- Qualitätsabfall, Drift, Sicherheits- oder Datenschutzvorfall,
- Beschwerde, Beinahe-Vorfall oder Auditfeststellung,
- Rollen-, Aufgaben- oder Organisationswechsel,
- längere Nichtausübung einer kritischen Aufgabe,
- Ablauf der festgelegten Gültigkeit.
Eine jährliche Wiederholung ist möglich, ersetzt aber keine ereignisbezogene Befähigung vor einer wesentlichen Änderung.
¶ 13. Kompetenzregister
| Feld | Mindestinhalt |
|---|---|
| Personen-/Rollenreferenz | datensparsame eindeutige Zuordnung |
| Organisationseinheit und Führungskraft | Verantwortungs- und Vertretungsbezug |
| Rollenprofil | konkrete KI-Aufgabe und Kompetenzstufe |
| verknüpfte KI-Anwendungen | Systeme oder Anwendungsklassen im Scope |
| erforderliche Module | Soll-Lernpfad und Priorität |
| vorhandene Grundlage | Ausbildung, Erfahrung, frühere Befähigung |
| absolvierte Maßnahmen | Datum, Inhalt, Anbieter und Format |
| Wirksamkeitsnachweis | Methode, Kriterium, Ergebnis und Reviewer |
| Autorisierung | Status, Scope, Auflagen, Freigabestelle und Datum |
| Gültigkeit und nächster Review | Frist und Auslöser |
| Abweichung oder Maßnahme | Nachschulung, Begleitung, Sperre oder Vertretung |
Das Register darf nicht zu einer verdeckten allgemeinen Leistungsbewertung werden. Zweck, Zugriff, Aufbewahrung, Betroffeneninformation und erforderliche Mitbestimmung werden festgelegt.
¶ 14. Dummy-Lernpfad
| Feld | Fiktives Beispiel |
|---|---|
| Rollenreferenz | R-AIMS-07 „Menschliche Aufsicht Protokollassistent“ |
| Anwendung | KI-ANW-0003, interner Protokollentwurf |
| Kompetenzziel | Ausgaben prüfen, Quellenfehler erkennen, Veröffentlichung verhindern, Stop/Eskalation auslösen |
| Vorwissen | Fachprozess und Dokumentenfreigabe vorhanden; KI-Grenzen noch nicht bewertet |
| Lernmodule | Grundregeln, Datenschutz, Quellenprüfung, Aufsicht, Vorfallmeldung |
| Praxisfälle | 8 Standardfälle, 4 Grenzfälle, 1 Stop-Simulation |
| Bestehensregel | keine kritische Fehlentscheidung; mindestens 10 von 12 Fällen korrekt; Stop-Simulation erfolgreich |
| Ergebnis | 9 von 12 korrekt; kritischer Quellenfehler übersehen |
| Status | 🟡 Unter Anleitung – keine eigenständige Freigabe |
| Maßnahme | Nachschulung Quellenprüfung und zwei beobachtete Praxissitzungen |
| nächste Bewertung | innerhalb von 30 Tagen |
Das Beispiel zeigt: Eine Person kann den Wissenstest bestehen und trotzdem noch nicht für eine kritische Aufsichtsaufgabe befähigt sein.
¶ 15. Qualitätsampel des Kompetenzprozesses
| Prüffeld | 🔴 Rot | 🟡 Gelb | 🟢 Grün |
|---|---|---|---|
| Rollen | Einheitskurs ohne Tätigkeitsbezug | Hauptrollen unterschieden | alle relevanten Rollen, Vertretungen und externen Personen abgedeckt |
| Lernziele | nur Themenliste | Wissen beschrieben | beobachtbare Fähigkeiten und Entscheidungen definiert |
| Praxis | keine Übung | freiwillige Beispiele | repräsentative Fälle einschließlich Stop und Eskalation |
| Wirksamkeit | Teilnahmequote | einfacher Wissenstest | Praxis, Stichprobe, Fehler- und Vorfalldaten kombiniert |
| Autorisierung | Zugriff ohne Befähigungsentscheidung | Freigabe ohne Scope/Gültigkeit | Person, Rolle, System, Auflagen, Vertretung und Ablauf gesteuert |
| Änderungen | jährlicher Standardkurs | Einzelhinweise | ereignisbezogene Neubewertung aus Lifecycle und Vorfällen |
| Nachweise | Zertifikat ohne Lerninhalt | Teilnahmeliste und Test | gelenktes Rollenprofil, Ergebnis, Reviewer, Entscheidung und Review |
| Datenschutz/Fairness | Lern- und Leistungsdaten unkontrolliert | Zugriff begrenzt | Zweck, Transparenz, Aufbewahrung, Mitbestimmung und Korrektur geregelt |
Ein rotes Feld bei menschlicher Aufsicht, sicherheitskritischer Entwicklung, Vorfallreaktion oder fehlender Stop-Kompetenz verhindert die eigenständige Rollenfreigabe.
¶ 16. Kennzahlen für Leitung und AIMS
| Kennzahl | Steuerungsnutzen |
|---|---|
| Rollenprofile mit bestätigten Lernzielen | Abdeckung des Kompetenzbedarfs |
| aktive Personen mit gültiger Befähigung je kritischer Rolle | Betriebs- und Vertretungsfähigkeit |
| Praxisprüfungen mit kritischen Fehlern | tatsächlicher Lernbedarf statt nur Durchschnittsnote |
| überfällige Auffrischungen oder Neubewertungen | Kompetenzschuld und Zugriffsrisko |
| Vorfälle mit Kompetenzbeitrag | Wirksamkeit von Lernen und Arbeitsanweisung |
| Zeit von wesentlicher Änderung bis aktualisierter Befähigung | Änderungsfähigkeit |
| wiederholte Fehler trotz Schulung | ungeeignete Lernmethode oder Prozess-/Systemproblem |
| Rollen ohne qualifizierte Vertretung | Schlüsselpersonen- und Kontinuitätsrisiko |
Zielwerte werden nach Rolle und Risiko festgelegt. Eine hohe Teilnahmequote kann niemals kritische Praxisfehler verdecken.
¶ 17. Typische Fehler
- ein jährliches E-Learning als alleiniger Kompetenznachweis,
- gleiche Inhalte für Management, Nutzende, Entwicklung und Aufsicht,
- Schulung erst nach Freischaltung des Systems,
- keine Berücksichtigung externer Personen, Vertretungen oder Rollenwechsel,
- Multiple-Choice-Test ohne praktische Fallbearbeitung,
- kein Lernupdate nach Modell-, Daten- oder Prozessänderung,
- menschliche Aufsicht ohne Zeit, Befugnis oder Stop-Übung,
- Sammlung detaillierter Leistungsdaten ohne Datenschutz- und Mitbestimmungsprüfung,
- Zertifikate ohne Scope, Gültigkeit oder Bezug zum tatsächlichen Anwendungsfall,
- Schuldzuweisung an Beschäftigte, obwohl System, UI oder Prozess ungeeignet sind.
¶ 18. Interne Verknüpfungen
- ISO/IEC 42001 – KI-Managementsystem
- KI-Anwendungsregister
- KI-Risiko- und Folgenbewertung
- KI-Freigabe und menschliche Aufsicht
- Datenmanagement und Datenqualität
- KI-Systemlebenszyklus und Änderungsmanagement
- KI-Transparenz, Kennzeichnung und Kommunikation
- KI-Lieferanten und Drittanbietersteuerung
- Personal und Schulungen
- Schulungs- und Awarenessnachweise
- Einsatz von KI im Unternehmen
- KI und automatisierte Verarbeitung
- Incident Response
- Wirksamkeitsmessungen
¶ 19. Offizielle Quellen und Abgrenzung
- ISO: ISO/IEC 42001:2023 – AI management systems
- EUR-Lex: Verordnung (EU) 2024/1689, Artikel 4 und anwendbare rollenbezogene Pflichten
- EU-Kommission: Fragen und Antworten zur KI-Kompetenz
- SMCT MANAGEMENT: Beratung und Unterstützung bei ISO/IEC 42001
- QM-4U: E-Learning-Portal für kundenbezogene Schulungsangebote
Diese Seite beschreibt eine eigene organisatorische Methode. Sie gibt lizenzierte Normtexte nicht wörtlich wieder und ersetzt weder eine rechtliche Einzelfallprüfung noch eine arbeitsrechtliche Leistungsbewertung. Kompetenzanforderungen werden rollen-, risiko- und kontextbezogen festgelegt.
¶ 20. Änderungshistorie und Freigabe
| Version | Datum | Änderung | Erstellt/geändert durch | Freigabe | Freigabedatum |
|---|---|---|---|---|---|
| 0.1 | 10.08.2026 | Erstfassung mit Begriffsabgrenzung, Artikel-4-Prüfpunkt, Rollenprofilen, Kompetenzstufen, Lernpfaden, Prozess, Praxisübungen, Wirksamkeitsprüfung, Autorisierung, Register, Dummy-Lernpfad, Ampel und Kennzahlen | Musterredaktion | Ausstehend | – |
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