AI Auditor (AI System Audit & AI Act Compliance)

Inhalte

• AI Audit Framework im Überblick
• EU AI Act im Auditkontext
• AI Risk & Control Assessment
• AI-spezifische Audit-Evidenz
• Technische AI-Systemprüfung (Audit-Fokus)
• AI Governance & Compliance im Audit
• Audit Findings in KI-Systemen
• Praxisanteile: Audit eines KI-Use-Cases (z. B. RAG oder ML-System)
• Bewertung eines EU AI Act High-Risk Szenarios
• Erstellung einer AI-spezifischen Audit Findings Liste
• Ableitung von CAPA-Maßnahmen für KI-Systeme

Praxisanteile

• Audit eines KI-Use-Cases (z. B. RAG oder ML-System)
• Bewertung eines EU AI Act High-Risk Szenarios
• Erstellung einer AI-spezifischen Audit Findings Liste
• Ableitung von CAPA-Maßnahmen für KI-Systeme

Lernziele

• KI-Systeme im Auditkontext strukturiert bewerten
• EU AI Act Anforderungen in Auditkriterien übersetzen
• AI-spezifische Risiken identifizieren und bewerten
• KI-Evidenz korrekt interpretieren
• KI-Systeme im Rahmen von Managementsystem-Audits prüfen
• Audit Findings im KI-Kontext formulieren
• Governance- und technische Aspekte integrieren bewerten

Zielgruppe

• Auditoren (intern & extern)
• Lead Auditoren aus ISO 9001 / 27001 / 42001 Kontext
• Compliance- und QA-Teams
• KI-Governance Professionals mit Auditfunktion
• Zertifizierungsstellen / Inspektoren

Voraussetzungen