LLMs & Datensicherheit
Der Einsatz von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Claude und Copilot im Unternehmen wirft ernsthafte Datenschutz- und Sicherheitsfragen auf. Welche Daten dürfen mit externen KI-Diensten geteilt werden? Wie werden Mitarbeitende vor unbewusstem Datenverlust geschützt? Sie lernen, wie ein unternehmensweiter Governance-Rahmen für KI-Tools aufgebaut wird, welche technischen und organisatorischen Maßnahmen erforderlich sind und wie Compliance gewährleistet wird.
Ziele
Sie erwerben das Wissen, einen belastbaren Governance-Rahmen für den LLM-Einsatz in Ihrem Unternehmen zu entwickeln. Sie lernen, wie Risiken bewertet werden, welche Maßnahmen Datenverluste verhindern und wie DSGVO-Compliance beim Einsatz externer KI-Dienste dokumentiert und aufrechterhalten wird.
Behandelte Themen
Die Module im Überblick
Modul 1: LLM-Risikolandschaft verstehen
- LLM-Typen und Datenflüsse: wo landen Eingaben der Mitarbeitenden?
- Risikokategorien: Datenleck, Fehlinformation, Urheberrecht, Prompt Injection
- DSGVO-Grundlagen für LLM-Einsatz: Auftragsverarbeitung, Drittländer-Transfer, Betroffenenrechte
- Aktuelle Fälle: was schiefgehen kann und was Unternehmen daraus lernen
Modul 2: DSGVO und rechtliche Anforderungen
- Artikel 28 DSGVO: Auftragsverarbeitungsverträge mit OpenAI, Anthropic, Microsoft
- Drittlandübermittlung: USA-Transfers und Standardvertragsklauseln
- Betroffenenrechte bei LLM-generierten Daten: Auskunft, Löschung, Berichtigung
- KI-Verordnung (EU AI Act): Einstufung und Compliance-Pflichten
Modul 3: Technische Schutzmaßnahmen
- Data Loss Prevention (DLP): LLM-Eingaben überwachen und einschränken
- Lokale LLMs und private Deployments: wann Datensouveränität Vorrang hat
- Enterprise-Tarife mit Datenschutzgarantien: ChatGPT Enterprise, Claude Enterprise
- API-Proxy-Ansatz: LLM-Zugriff über eigene Infrastruktur kontrollieren
Modul 4: Fachbereichsrisiken und Schutzmaßnahmen
- HR: Personalakten, Bewerberdaten und Gehaltsstrukturen
- Marketing: Kundendaten, Kampagneninformationen und Handelsgeheimnisse
- Operations: Lieferkettendaten, Produktionsdaten und Vertragsunterlagen
- Klassifizierung: welche Datenkategorie darf in welchen LLM?
Modul 5: Governance-Rahmen entwickeln
- KI-Richtlinie: was muss drin stehen und wie wird sie durchgesetzt?
- Freigabeprozess für neue KI-Tools: Risikobewertung und Entscheidung
- Schulungskonzept: Mitarbeitende sensibilisieren und befähigen
- Incident-Management: was tun, wenn ein Datenleck passiert ist?
Kodschul-Trainer & Team
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Trainer & Vertrieb
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HR & People
So läuft das Training ab
Unsere Schulungen sind 100% hands-on, mit einem praktischen Anteil von 70% und 30% Theorie. Sie finden vor Ort, bei uns oder online (auf allen gängigen Plattformen) statt. Zusätzlich erhalten die Teilnehmenden kostenfrei Hands-outs und Unterlagen, die sie zur Vertiefung und weiteren Anwendung nutzen können.
Grundlagen
Zu Beginn sorgen wir dafür, dass alle Teilnehmenden auf denselben Wissensstand gebracht werden, unabhängig von ihrem Ausgangsniveau. So wird jeder optimal auf die weiteren Themen vorbereitet, und niemand bleibt zurück.
Durchführung
Wir starten mit einer Einführung in das Thema, gefolgt von Demos und praxisnahen Beispielen. Anschließend üben die Teilnehmenden eigenständig, während der Trainer individuelles Feedback gibt und bei Bedarf Korrekturen vornimmt.
Anwendungsfälle
Das Gelernte wird auf konkrete Anwendungsfälle der Teilnehmenden angewendet. In einer praxisorientierten Session erarbeiten wir gemeinsam Lösungen, die den Teilnehmern helfen, das Wissen direkt in ihren Arbeitsalltag zu integrieren.
Am häufigsten gestellte Fragen
Für wen ist dieser Kurs konzipiert?
+Wie kann ich mich für den Kurs anmelden?
+Wie hoch sind die Kosten für den Kurs?
+Brauche ich Vorkenntnisse zum Thema des Kurses?
+Werde ich das Gelernte in diesem Kurs anwenden können?
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+Lassen Sie uns über Ihr nächstes Training sprechen.
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Joelle Keim
Key Account Manager