Künstliche Intelligenz - KI
Artikel über Künstliche Intelligenz - KI von ADVISORI DE
Generative KI im Unternehmen: Vom Pilot zum produktiven Enterprise-Rollout
Generative KI produktiv einführen: die drei Deployment-Muster (Copilot, RAG, Fine-Tuning), fünf Use-Case-Archetypen, Compliance nach EU AI Act und OWASP LLM Top 10, realistische Kosten-Mathematik und das Betriebsmodell, an dem die meisten Pilotprojekte scheitern.
Boris Friedrich
24. April 2026
Welche 4 Arten von KI gibt es? Der vollständige Leitfaden
Die 4 Arten künstlicher Intelligenz nach Arend Hintze (2016): Reaktive Maschinen, Limited Memory, Theory of Mind und selbstbewusste KI. Mit Beispielen, Einordnung im EU AI Act und Bezug zum heutigen Unternehmenseinsatz.
Boris Friedrich
24. April 2026
KI-Roadmap entwickeln: Die 4-Phasen-Methode für Enterprise AI-Transformation
Eine KI-Roadmap in vier Phasen: Potenzial-Assessment, Use-Case-Auswahl, Pilot und Skalierung. Mit Zeitplan 12-18 Monate, Scoring-Matrix, Pitfall-Taxonomie, EU-AI-Act- und ISO-42001-Einbettung sowie einer FAQ für Entscheider.
Boris Friedrich
24. April 2026
Wie wählt man den richtigen KI-Berater? 10 Kriterien für Unternehmen
Wer den falschen KI-Berater wählt, verliert Monate und mittlere sechsstellige Budgets. Dieser Leitfaden bewertet Anbieter anhand von 10 Kriterien — Regulatorik, Methodik, MLOps, Preis, DSGVO — plus RFP-Leitfaden, Red Flags und die Entscheidungsfrage intern vs. extern.
Boris Friedrich
24. April 2026
Wie wird man KI-Berater? Ausbildung, Skills und Karriereweg 2026
KI-Berater übersetzen zwischen Fachbereich und KI-Entwicklung. Dieser Leitfaden zeigt den typischen 5- bis 7-jährigen Karriereweg, zehn Kernkompetenzen, die wichtigsten Zertifikate 2026 sowie Gehaltsspannen für Deutschland — mit klarem Fokus auf EU AI Act, ISO 42001 und DORA.
Boris Friedrich
24. April 2026
KI und MaRisk: Was Institute jetzt konkret umsetzen müssen
KI und MaRisk zusammen denken: Modellregister, Governance, Erklärbarkeit – so erfüllen Banken die regulatorischen Anforderungen der MaRisk-Novelle 2026.
Dr. Helge Thiele
23. April 2026
KI im Kreditprozess: Die Balance zwischen ROI, Risiko und Regulatorik meistern
KI in der Kreditvergabe ist kein reines Effizienzprojekt mehr, sondern ein Spannungsfeld zwischen ROI, Modellrisiko und Regulatorik. Dieser Leitfaden zeigt, wie Entscheider KI als Governance-Projekt zwischen EU AI Act und MaRisk verankern.
Boris Friedrich
09. April 2026
AI‑Modell‑Governance im Alltag: Wie MaRisk, EBA, EGIM und BCBS 239 den AI‑Act für Hochrisiko‑AI vorstrukturieren
Banken verfügen mit MaRisk, EBA‑Guidelines, EGIM und BCBS 239 bereits über ein robustes Fundament für Modell‑ und Daten‑Governance. Der EU-AI-Act baut auf diesen Strukturen auf und ergänzt sie gezielt um AI‑spezifische Anforderungen für Hochrisiko‑AI‑Systeme, insbesondere im Kreditscoring natürlicher Personen. Anstatt eine parallele „AI‑Governance‑Welt“ aufzubauen, können Institute Hochrisiko‑AI in ihr bestehendes Modell‑Framework integrieren und dieses risikobasiert erweitern.Konkret heißt das: Modellinventar, Rollen, Validierung und Gremienstrukturen aus MaRisk/EBA/EGIM lassen sich nutzen, um AI‑Act‑Kontrollen wie lebenszyklusbezogenes Risikomanagement, Human‑Oversight‑Konzepte sowie technische Dokumentation und Logging zu verankern. BCBS‑239‑orientierte Datenarchitekturen bilden die Basis für AI‑Trainings‑, Validierungs‑ und Testdaten; neu hinzu kommen Fairness‑ und Bias‑Analysen sowie Grundrechts‑ und Diskriminierungsbewertungen.Der AI-Act ist damit weder ein kompletter Neustart noch ein reines „Paperwork‑Upgrade“. Er verlangt zusätzliche inhaltliche Fähigkeiten – etwa bei Datenethik, Fairness‑Messung und technischer Dokumentation – lässt sich aber effizient im bestehenden Governance‑Rahmen verorten. Ein pragmatisches Zielbild lautet daher: ein gemeinsames Framework für alle Modelle, risikobasiert erweitert für Hochrisiko‑AI.
Angelo Tarda
19. März 2026
EU AI-Act im Finanzsektor: AI im bestehenden IKS verankern – statt einer Parallelwelt aufzubauen
Der EU-AI-Act ist für Banken weniger ein radikaler Bruch als eine AI‑spezifische Erweiterung des bestehenden internen Kontrollsystems (IKS). Statt neue Parallelstrukturen aufzubauen, geht es darum, Hochrisiko‑AI‑Anwendungen sauber in Governance, Risikomanagement, Kontrollen und Dokumentation zu integrieren.
Angelo Tarda
17. März 2026
Der KI-gestützte vCISO: Wie Unternehmen Governance-Lücken strukturiert schließen
NIS-2 verpflichtet Unternehmen zu nachweisbarer Informationssicherheit.Der KI-gestützte vCISO bietet einen strukturierten Weg: Ein 10-Module-Framework deckt alle relevanten Governance-Bereiche ab – von Asset-Management bis Awareness.
Nora Haberkorn
13. März 2026
Ihr KI-Anbieter wird über Nacht zum Lieferkettenrisiko — Warum AI Governance jetzt Chefsache ist
Das Pentagon stuft Anthropic als Sicherheitsrisiko ein — auf einer Stufe mit Huawei. Warum AI Governance jetzt Chefsache ist und wie ein 5-Säulen-Framework Ihr Unternehmen schützt.
Boris Friedrich
09. März 2026
Über Nacht zum Lieferkettenrisiko: Was der Anthropic-Ban für Ihr Unternehmen bedeutet
Die US-Regierung hat Anthropic über Nacht verbannt. Warum AI Vendor Lock-in ein strategisches Risiko ist — und warum herstellerunabhängige Multi-Agenten-Plattformen der einzige Schutz sind.
Boris Friedrich
28. Februar 2026
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