[Webinar] KI und Technologierisiko: Vom Modellinventar zur prüfungsfähigen Sicherstellung

Die Einführung von KI in Unternehmen explodiert förmlich, doch die meisten Organisationen skalieren ihre Modelle schneller, als sie Vertrauen aufbauen können. Viele Bemühungen um KI-Governance bringen zwar die richtigen Artefakte hervor (Prinzipien, Inventare, Genehmigungen), bleiben aber bei der Assurance hinter den Erwartungen zurück, da der Fokus auf der Governance und nicht auf dem operativen Management liegt. Das Ergebnis ist bekannt: langsame Überprüfungen, inkonsistente Nachweise und eine begrenzte Fähigkeit zu beweisen, dass Kontrollen auch nach der Inbetriebnahme der Modelle wirksam bleiben.

Nehmen Sie gemeinsam mit John A. Wheeler von Wheelhouse Advisors an einer praxisnahen, entwicklerfreundlichen Session teil, die zeigt, wie Sie vom Modellinventar zu einer vertretbaren Assurance gelangen, ohne die Innovation zu bremsen. John wird Sie durch eine praktische Routine für Modellinventur und -genehmigung führen, demonstrieren, wie man prüfungsbereite Nachweise erstellt, und neue Möglichkeiten untersuchen, KI-Agenten für automatisierte Kontrolltests einzusetzen.

Ganz gleich, ob Sie Ihr erstes KI-Governance-Programm aufbauen oder ein bestehendes über Dokumentation und regelmäßige Überprüfungen hinaus festigen möchten – dieses Webinar bietet taktische Anleitungen, um die Innovationsgeschwindigkeit mit dem Vertrauen der Stakeholder in Einklang zu bringen.

Erfahren Sie, wie Sie:

• KI-Governance mit KI-Management integrieren, indem Sie Prinzipien und Standards in definierte Erwartungen, klare Entscheidungsrechte und operative Kontrollen übersetzen, die kontinuierlich validiert werden können.
• Ein minimal funktionsfähiges Modellinventar und eine Genehmigungsroutine implementieren, die Prüfbarkeit unterstützt (was sich in Produktion befindet, warum es genehmigt wurde, wie es überwacht wird), ohne einen Prüfungsengpass für Engineering- und Data-Science-Teams zu schaffen.
• Ein Nachweismodell für KI-Sicherstellung entwerfen, indem Sie Kontrollen auf zuverlässige Signaldaten in Bewegung abbilden, ermitteln, wo Streaming-Architekturen kontinuierliche Nachweise ermöglichen, und genau bestimmen, wo Automatisierung und KI-Agenten den manuellen Aufwand für Kontrolltests reduzieren können, ohne die Sicherstellung zu schwächen.

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