Data Governance and Privacy,

Daten sind das Fundament künstlicher Intelligenz (KI). Ihre Qualität, Integrität und verantwortungsvolle Nutzung entscheiden über den Erfolg KI-basierter Geschäftsmodelle. Schwächen in Datenmanagement oder Datenschutz können Innovationen bremsen und das Vertrauen von Kundinnen, Kunden und der Gesellschaft in KI untergraben.

In diesem Modul lernen die Studierenden die Grundlagen der Data Governance und die wichtigsten Datenschutzanforderungen im KI-Kontext kennen. Sie setzen sich mit organisatorischen, technischen und ethischen Fragen auseinander und verstehen, wie Unternehmen Strukturen schaffen, um vertrauenswürdige und rechtskonforme KI-Systeme zu entwickeln.

Aufbauend auf den Kernkonzepten erarbeiten die Studierenden eine Data-Governance-Roadmap für einen konkreten KI-Anwendungsfall, die rechtliche Vorgaben, Qualitätsmanagement und ethische Leitlinien integriert. Durch Fallstudien und praxisorientierte Übungen erfahren sie, wie Governance-Maßnahmen in Organisationen umgesetzt werden und wie verantwortungsvolles Datenmanagement das Vertrauen in KI stärkt.

Am Ende des Moduls können die Studierenden die Bedeutung von Data Governance und Datenschutz für KI-Systeme beurteilen und in realen Projekten anwenden.

Wissen und Verstehen: Studierende ...

• verstehen die Relevanz von Data Governance und Privacy für KI-gestützte Geschäftsmodelle.
• kennen Kernkonzepte und Rahmenwerke der Data Governance sowie relevante Datenschutzgesetze.
• kennen die Schritte zur Umsetzung einer Governance- und Datenschutz-Compliance (Roadmap) in KI Projekten.

Anwendung des Wissens: Studierende ...

• wenden Konzepte und Methoden der Data Governance & Privacy beispielhaft in praktischen KI-Anwendungsfällen an.
• übertragen rechtliche und ethische Anforderungen auf konkrete KI-Anwendungsfälle.

Beruteilungskompetenz: Studierende ...

• beurteilen Chancen, Potenziale und Risiken von Data Governance & Privacy im KI-Kontext.
• reflektieren die Auswirkungen unzureichender Governance auf Organisationen und Gesellschaft.

Kommunikationskomptenz: Studierende ...

• kommunizieren über Data Governance & Privacy adressatengerecht.
• diskutieren kontroverse Positionen zur verantwortungsvollen Datennutzung in KI.

Selbstkompetenz: Studierende ...

• entwickeln Fähigkeiten in der Recherche von Governance-Frameworks und gesetzlichen Bestimmungen.
• reflektieren über ihre Lernfortschritte und ihre berufliche Verantwortung.

• Relevanz: Bedeutung und Relevanz von Datengovernance und -schutz im KI-Kontext
• Compliance: Rahmenwerke, Standards und ausgewählte Gesetze (z. B. EU-KI-Gesetz, EU-DSGVO)
• Ethik: Bias, Fairness, Transparenz, Rechenschaftspflicht und Nachvollziehbarkeit in KI-Systemen
• Roadmap: Schritte zu Governance- und Datenschutz-Compliance in KI-Projekten
• TOMs: Technische und organisatorische Maßnahmen und Rollen
• Praxis: Fallstudien zu Data Governance, Datenschutz und Vertrauen im KI-Umfeld

Vorlesung

Diskussion

Präsentation

Gruppen- oder Einzelarbeit

Fallstudien

keine

Anwesenheitspflicht bei ausgewählten Tagen.

Note 1-6 (halbe Noten)

Literatur (Auswahl)

• EU DSGVO
• Schweizer DSG
• EU KI Act

Das Modul wird auf Deutsch unterrichtet