Verantwortungsvolle KI umsetzen
Innovation maximieren, Risiken minimieren – mit Achieving Responsible AI
Was ist Achieving Responsible AI mit SAFe?
Ein SAFe Micro-Credential-Kurs, der Agile-Professionals das nötige Wissen und die praktischen Fähigkeiten vermittelt, um künstliche Intelligenz (KI) verantwortungsvoll in ihren Teams und Organisationen einzuführen und zu steuern.
Dieser Kurs macht Sie zu einem echten Vorreiter für Responsible AI (RAI), indem er Ihnen praxisorientierte Methoden an die Hand gibt, mit denen KI-Projekte transparent, rechenschaftspflichtig und werteorientiert gestaltet werden können.
Was ist ein SAFe Micro-Credential-Kurs?
Ein neues Trainingsformat von Scaled Agile, das sorgfältig entwickelt wurde, um die Lücke zwischen Theorie und Praxis zu schließen.
Es bietet anwendbares Wissen in einem kombinierten Lernformat:
- Selbstgesteuertes E-Learning
- Eine halbtägige, moderierte Live-Session
Dabei stehen reale Szenarien im Fokus – nicht Folien.
Was erwartet mich vor, während und nach dem Kurs?
Vor dem Kurs:
1 Stunde E-Learning absolvieren
Das E-Learning in SAFe Studio ist Voraussetzung für die Teilnahme an der Live-Session und für den Erhalt des Micro-Credentials.
Es dient als perfekte Vorbereitung.
Während des Kurses:
4-stündige, dynamische Live-Session
In dieser Session führt Sie ein:e Facilitator:in durch abwechslungsreiche Aktivitäten und Workshops mit klarem Praxisbezug.
Nach dem Kurs:
Direkter Praxistransfer
Nach Abschluss von E-Learning und Live-Session können Sie Ihr Wissen sofort in Ihrem Arbeitsumfeld anwenden.
Kursinhalte (Curriculum):
Selbstgesteuertes E-Learning (1 Stunde)
Ein umfassender Einstieg in Responsible AI (RAI), inklusive Grundlagen und deren Verknüpfung mit SAFe-Praktiken.
Das Modul enthält vorbereitende Aufgaben wie:
- Analyse aktueller RAI-Praktiken im eigenen Unternehmen
- Sichtung von Beispielrichtlinien
- Zugang zu einem generativen KI-Tool (z. B. ChatGPT) für praktische Übungen
Aktivitäten in der Live-Session:
Aktivität 1 – Stakeholder identifizieren (~30 Min)
Zukünftige Change Agents und RAI-Befürworter:innen überlegen, welche Personen im Unternehmen bei der Einführung von Responsible AI beteiligt sein sollten, welche Rollen sie einnehmen und was ihre zentralen Anliegen sind.
Ergebnis: Stakeholder Map für zukünftige Initiativen
Aktivität 2 – RAI-Richtlinien bewerten (~25 Min)
Anwendung von generativen KI-Tools (z. B. SAFe CoPilot, ChatGPT), um kritische Aspekte einer Beispiel-RAI-Richtlinie zu analysieren und Verbesserungspotenzial im Hinblick auf die Unternehmenspraxis zu identifizieren.
Aktivität 3 – Den Bedarf an RAI kommunizieren (~30 Min)
Entwicklung einer überzeugenden und klaren Argumentation („Elevator Pitch“) für:
- Die Notwendigkeit von Responsible AI
- Ziele einer RAI-Initiative
- Verbindung zu den strategischen Zielen der Organisation
Aktivität 4 – Verfassen einer RAI-Epic-Hypothese (~35 Min)
Identifikation eines konkreten, aufwändigen Elements einer RAI-Implementierung, das mehrere Value Streams betrifft.
Formulierung dieses Vorhabens mit Hilfe einer SAFe-Epic-Hypothese.