Advanced in AI Audit® (AAIA®)

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Duration:

4 Tage

Level:

Fortgeschrittene

Code:

AAIA

CPEs:

48

What is included: Exam included, online exam voucher

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Overview

In this 4-day intensive course, you will gain the advanced knowledge and skills you need to systematically review AI systems and applications, assess risks, and meet regulatory requirements in the field of Artificial Intelligence.

You will learn how to plan and conduct audits of AI models, consider ethical and legal aspects, and apply technical audit methods to ensure transparency, fairness, and security in AI systems.

The course combines theoretical foundations with practical case studies, providing you with a deep understanding of governance, risk management, and compliance in the context of AI.

With the AAIA™ certificate, you position yourself as an expert in AI audits – a forward-looking qualification in a dynamically growing technology field.

** At the end of the course, each participant is free to take the exam for the Advanced in AI Audit™ (AAIA™) directly at their own Schönbrunn TASC Test Center.

Requirements

  • Interesse an den Bereichen Künstliche Intelligenz, IT-Governance, Datenanalyse und Auditing.

  • Grundkenntnisse in IT-Systemen, Datenmanagement oder Risikomanagement sind von Vorteil.

  • Aufgrund der Komplexität der Inhalte und der Prüfung wird eine Berufserfahrung von 2–3 Jahren im Bereich IT-Audit, Compliance, Data Science oder verwandten Feldern empfohlen – jedoch nicht zwingend erforderlich.

Target group

  • IT-Auditoren

  • Data Governance Spezialisten

  • Informationssicherheitsbeauftragte

  • Compliance- und Risikomanager

  • Datenschutzbeauftragte

  • Data Scientists mit Fokus auf Governance

  • IT-Manager mit Verantwortung für KI-Projekte

  • Fachkräfte im Bereich Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

  • Berater für IT-Governance, Risk & Compliance (GRC)

Training plan

Modul 1 – KI- Governance und Risiko

A – KI-Modelle, Überlegungen und Anforderungen

  • Arten von KI

  • Machine-Learning /KI-Modelle

  • Algorithmen

  • KI-Lebenszyklus

  • Geschäftliche Überlegungen

B – KI-Governance und Programmmanagement

  • KI-Strategien

  • Rollen und Verantwortlichkeiten im KI-Umfeld

  • Richtlinien und Verfahren für KI

  • Schulungs- und Awareness-Programme zu KI

  • Metriken zur Erfolgsmessung von KI-Programmen

C – KI-Risikomanagement

  • Identifikation KI-bezogener Risiken

  • Bewertung von KI-Risiken

  • Überwachung und Steuerung von KI-Risiken

D – Datenschutz und Daten-Governance Programme

  • Daten-Governance

  • Datenschutzaspekte

E – Best Practices,Ethik, Standards und Regularien für KI

  • Relevante Standards, Frameworks und Regularien zu KI

  • Ethische Überlegungen beim Einsatz von KI

Modul 2 – Betrieb von KI-Systemen

A – Datenmanagement für KI

  • Datenerfassung

  • Datenklassifizierung

  • Datenvertraulichkeit

  • Datenqualität

  • Datenbalancierung

  • Datenknappheit

  • Datensicherheit

B – Entwicklung und Lebenszyklus von KI-Lösungen

  • Entwicklungsprozesse, -methoden und Lebenszyklus

  • Privacy- und Security-by-Design

C – Change Management für KI

  • Änderungsmanagement im Kontext von KI

D – Überwachung von KI-Lösungen

  • Verantwortung und Kontrolle menschlicher Aufsicht („AI Agency“)

E – Testverfahren für KI-Systeme

  • Klassische Softwaretest-Techniken für KI

  • KI-spezifische Testverfahren

F – KI-Bedrohungen und Schwachstellen

  • Arten KI-bezogener Bedrohungen

  • Kontrollen gegen KI-Bedrohungen

G – KI-Incident Response Management

  • Vorbereitung

  • Identifizierung und Meldung

  • Bewertung

  • Reaktion

  • Nachbearbeitung

Modul 3 – Prüfmethoden, Techniken und Werkzeuge für KI-Audits

A – KI-Auditplanung und -design

  • Identifikation von KI-Assets

  • Arten von KI-Kontrollen

  • Anwendungsfälle für KI-Audits

  • Interne Schulungen zum KI-Einsatz

B – Test- und Stichprobenmethoden

  • Gestaltung eines KI-Audits

  • Testmethoden für KI-Audits

  • KI-Stichproben

  • Prüfung von KI-Ergebnissen

  • Beispiel-Ablauf eines KI-Audits

C – Techniken zur Beweissammlung

  • Datenerhebung

  • Walkthroughs und Interviews

  • Tools zur KI-Datenerfassung

D – Datenqualität und Data-Analytics im Audit

  • Bewertung der Datenqualität

  • Datenanalyse

  • Datenberichterstattung

E – KI- Auditberichte und Ergebnisse

  • Erstellung von Berichten

  • Audit-Follow-up

  • Qualitätssicherung und Nachverfolgung

SEKUNDÄRE KLASSIFIKATIONEN – AUFGABEN

Auswirkungen, Chancen und Risiken bewerten, wenn KI-Lösungen in den Audit-Prozess integriert werden.

  • KI-Lösungen einsetzen, um Audit-Prozesse (Planung, Durchführung, Berichterstattung) zu verbessern.

  • KI-Lösungen bewerten, um das Unternehmen zu Auswirkungen, Chancen und Risiken zu beraten.

  • Auswirkungen von KI-Lösungen auf System­interaktionen, Umwelt und Menschen bewerten.

  • Rolle und Auswirkungen von KI-Entscheidungs­systemen auf Organisation und Stakeholder bewerten.

  • KI-Richtlinien und -Verfahren der Organisation inkl. gesetzlicher/ regulatorischer Compliance bewerten.

  • Überwachung und Berichterstattung von Kennzahlen (z. B. KPIs, KRIs) speziell für KI bewerten.

  • Prüfen, ob Verantwortlichkeiten für KI-bezogene Risiken, Kontrollen, Verfahren, Entscheidungen und Standards definiert sind.

  • Data-Governance-Programm der Organisation speziell für KI bewerten.

  • Datenschutz­programm der Organisation speziell für KI bewerten.

  • Problem- und Incident-Management-Programme speziell für KI bewerten.

  • Change-Management-Programm speziell für KI bewerten.

  • Configuration-Management-Programm speziell für KI bewerten.

  • Threat- und Vulnerability-Management-Programme speziell für KI bewerten.

  • Identity- und Access-Management-Programm speziell für KI bewerten.

  • Anbieter- und Supply-Chain-Management-Programme für KI-Lösungen bewerten.

  • Design und Wirksamkeit von Kontrollen speziell für KI bewerten.

  • Dateninput-Anforderungen für KI-Modelle (Angemessenheit, Bias, Datenschutz) bewerten.

  • System-/Business-Anforderungen für KI-Lösungen prüfen, um Ausrichtung auf die Enterprise-Architektur sicherzustellen.

  • Lebenszyklus der KI-Lösung (Design, Entwicklung, Bereitstellung, Überwachung, Stilllegung) sowie Ein-/Ausgaben auf Compliance und Risiko bewerten.

  • Algorithmen und Modelle bewerten, damit KI-Lösungen Geschäfts­zielen, Richtlinien und Verfahren entsprechen.

  • Auswirkungen von KI auf die Belegschaft analysieren und Stakeholder zu Training, Weiterbildung und weiteren Maßnahmen beraten.

  • Prüfen, ob Awareness-Programme mit den KI-bezogenen Richtlinien und Verfahren der Organisation übereinstimmen.

Certification

ISACA Prüfung AAIA™ – Advanced in AI Audit™

  • Dauer: 2,5 Stunden

  • Anzahl der Fragen: 90

  • Format: Multiple Choice Questions

  • Sprachen: Englisch, Spanisch, Chinesisch (weitere Sprachen in Planung)

Schönbrunn TASC ist ein offizieller ISACA ATO (Accredited Training Organization). Das bedeutet, dass Sie während des Intensivkurses mit offiziellen ISACA-Schulungsunterlagen arbeiten und Ihre AAIA™-Prüfung direkt im Schönbrunn TASC Trainingscenter ablegen können.

Sollten Sie die Prüfung beim ersten Versuch nicht bestehen, greift unsere Leistungsgarantie – Sie trainieren kostenlos erneut.

Voraussetzung der AAIA™ Zertifizierung

Die AAIA™-Zertifizierung richtet sich an Fachkräfte, die sich auf die Prüfung, Bewertung und das Risikomanagement von KI-Systemen spezialisieren möchten.

Folgende Anforderungen sind für die Zertifizierung erforderlich:

  • Erfolgreicher Abschluss der ISACA-Prüfung Advanced in AI Audit™ (AAIA™)

  • Einreichung des offiziellen Zertifizierungsantrags bei ISACA

  • Einhaltung des ISACA Code of Professional Ethics

  • Befolgung der Continuing Professional Education (CPE) Policy

Your advantages

  • Schönbrunn TASC ist eine von ISACA akkreditierte Ausbildungsorganisation (ATO) – Sie erhalten exklusiven Zugang zu offiziellen ISACA-Schulungsunterlagen und können Ihre AAIA™-Prüfung direkt im Anschluss an den Kurs im hauseigenen Testzentrum ablegen.

  • Leistungsgarantie: Sollten Sie die Prüfung beim ersten Versuch nicht bestehen (wovon wir nicht ausgehen), trainieren Sie kostenlos erneut.

  • Kleine Gruppen mit maximal 10 Teilnehmern pro Kurs – für intensives, individuelles Lernen.

  • Moderne Schulungsräume und ein ruhiges, ablenkungsfreies Testumfeld (PSI / Pearson VUE / EC-Council / Kryterion).

  • Erfahrene, ISACA-akkreditierte Trainer, die regelmäßig geschult werden und über fundierte Praxiskenntnisse im Bereich KI und Auditing verfügen.

  • Offizielle ISACA-Materialien, Handbücher, Fallstudien und Übungen für das Selbststudium.

  • Interaktive Gruppenarbeiten und Diskussionen, um das Gelernte praxisnah zu vertiefen.

  • Verpflegung inklusive: Frühstück, Mittagessen, Snacks und Getränke während des gesamten Kurstages.

  • Hotelempfehlungen in unmittelbarer Nähe zum Schulungs- und Testzentrum.

  • Prüfungsabnahme direkt vor Ort im Schönbrunn TASC Testzentrum möglich.

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© 2024 Schönbrunn TASC GmbH
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Riedwiesenstraße 1, 71229 Leonberg
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