Seminar AI Governance für souveräne Plattformen – Richtlinien, Modelle und Nachweise

Souveränität entsteht nicht allein durch einen eigenen Cluster. Erforderlich sind nachvollziehbare Entscheidungen darüber, welche Daten, Modelle, Komponenten und Betreiberhandlungen zugelassen werden und wie Abweichungen behandelt werden.

Das Seminar übersetzt organisatorische Vorgaben in konkrete Plattformkontrollen. Ein Referenzprozess verbindet Klassifikation, Freigabe, technische Durchsetzung, Überwachung, Evidenz und regelmäßige Neubewertung.

Einordnung und Nutzen

Die zweitägige Ausrichtung ist ausreichend, weil keine Clustergrundlagen vermittelt werden. Der Schwerpunkt liegt auf dem Entwurf eines vollständigen Governance- und Nachweismodells mit direkter Umsetzung ausgewählter Kontrollen.

Zielgruppe

• Plattformverantwortung und Enterprise-Architektur
• Informationssicherheit, Datenschutz und Revision
• MLOps-, LLMOps- und Kubernetes-Betrieb

Voraussetzungen

• Grundverständnis von AI-Lebenszyklen und Kubernetes
• Kenntnis interner Sicherheits- oder Freigabeprozesse
• Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich

Lernziele

• Governance-Ziele in technische Kontrollpunkte zerlegen
• Rollen, Verantwortlichkeiten und Freigabestufen definieren
• Modelle, Daten und Komponenten risikoorientiert klassifizieren
• Nachweise automatisiert erzeugen und revisionsfähig aufbewahren

Seminarinhalte

Governance-Modell und Geltungsbereich

• Schutzziele für Daten, Modelle, Prompts, Ergebnisse und Plattformkomponenten
• Abgrenzung von Plattform-, Modell- und Anwendungsgovernance
• Verantwortung zwischen Fachbereich, Plattformteam und Kontrollfunktionen

Klassifikation und Entscheidungsregeln

• Datenklassen, Modellherkunft, Lizenzstatus und Betriebsrisiko
• Einsatzklassen und abgestufte Freigabekriterien
• Ausnahmen, Befristungen und kompensierende Kontrollen

Lebenszyklus und Freigabegates

• Anforderung, Beschaffung, Prüfung, Registrierung und Bereitstellung
• Änderungen an Modell, Prompt, Datenbasis und Laufzeit
• Stilllegung, Löschung, Archivierung und Nachweisführung

Technische Durchsetzung

• Namespaces, RBAC, Quotas und Netzwerkregeln als Governance-Bausteine
• Policy as Code für Images, Ressourcen und Konfigurationen
• Zulassungslisten für Modelle, Registries und Datenspeicher

Evidenz und Auditierbarkeit

• Model Cards, Datenblätter, Freigabeprotokolle und Änderungsnachweise
• Logs, Metriken, Traces und Evaluationsergebnisse als Evidenz
• Aufbewahrung, Zugriffsschutz und regelmäßige Kontrollen

Betriebsorganisation

• RACI, Gremien und Eskalationswege
• Kontrollkatalog, Kennzahlen und Reifegrad
• Governance-Backlog und schrittweise Einführung

Praktische Übungen

• Erstellung einer Daten- und Modellklassifikation
• Entwurf eines Freigabeworkflows mit technischen Gates
• Formulierung mehrerer Kubernetes-Richtlinien
• Aufbau eines prüfbaren Evidenzpakets für eine Modellversion

Methodik

Kurzvorträge wechseln mit Kontrollentwurf, Gruppenarbeit und praktischen Policy-Beispielen. Alle Resultate werden in einem einheitlichen Governance-Schema strukturiert.