AI Governance
AI Governance & KI-Management
Meine KI-Qualifikationen aus dem Master in AI for Business und den Lehrgängen ergänzen langjährige IT-Projektmanagement-Erfahrung. Die bisherige KI-Praxis stammt aus Studium, Weiterbildung und privaten Anwendungen mit lokaler KI. In einer neuen beruflichen Aufgabe möchte ich diese Grundlage in betriebliche KI-Vorhaben einbringen. Die folgenden Themen beschreiben diesen Entwicklungsfokus.
Use Cases priorisieren
AI-Ideen nach Nutzen, Machbarkeit, Datenlage, Risiko und Umsetzungsaufwand bewerten. So entsteht ein Portfolio, das Führung, Fachbereiche und IT gemeinsam steuern können.
Verantwortung klären
Rollen, Freigaben, Eskalationswege und Betriebsverantwortung früh festlegen, damit KI nicht als isoliertes Experiment endet, sondern in tragfähige Prozesse eingebettet wird.
Risiken beherrschbar machen
EU AI Act Readiness, Datenschutz, Informationssicherheit, Datenqualität und Anbietersteuerung in eine verständliche Entscheidungslogik übersetzen.
Umsetzung absichern
Von Pilotierung über Change Management bis zur Übergabe in Betrieb und Governance: Entscheidend ist, dass AI-Initiativen messbar, verantwortbar und anschlussfähig bleiben.
IT-Erfahrung und KI-Kompetenz verbinden.
Ich suche eine Festanstellung, in der ich Projektsteuerung, Führung und aktuelle KI-Qualifikationen verbinden kann. Meine Erfahrung in Wissensvermittlung und Ausbildung unterstützt die Befähigung von Teams.