KI-Assistenzsysteme & RAG in Security und Compliance

Mehrwert:

• Risiken, Qualität und Effizienz von KI-Lösungen für Security & Compliance Use-Cases bewerten
• Aufbau eines eigenen RAG-basierten KI-Assistenten
• Strategische Integration in Arbeits- und Unternehmensprozesse                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                Dauer: 2 Tage | Dieser zweitägige Workshop bietet einen fundierten Einstieg in die professionelle Anwendung moderner KI-Lösungen sowie den Aufbau maßgeschneiderter, RAG-gestützter Assistenzsysteme. Der Fokus liegt dabei auf dem Einsatz in Bereichen, in denen Sicherheit und Compliance an erster Stelle stehen.

Die Teilnehmenden lernen in dieser Schulung, das Potenzial von Künstlicher Intelligenz für die IT-Sicherheit und Governance fundiert zu bewerten, bestehende Risiken präzise einzuordnen und konkrete Einsatzszenarien für ihre eigenen Betriebsprozesse zu definieren.

Ein wesentlicher Schwerpunkt ist die Integration von KI-Assistenten, die direkt auf internen Richtlinien, Normen, Policies und spezifischen Sicherheitsdokumenten des Unternehmens aufbauen.

Im Rahmen des Seminars erfahren Sie, wie Sie moderne Tools wie ChatGPT, Claude, NotebookLM oder bildgenerierende Modelle gezielt in sicherheitskritischen Arbeitsabläufen nutzen. Sie analysieren deren Qualität, Effizienz und potenzielle Risiken anhand professioneller Benchmarks und entwerfen eine realistische Roadmap für den Einsatz in Ihrer Organisation.

Darüber hinaus vermittelt der Kurs die technischen Basiskompetenzen für den sicheren Betrieb von KI-Systemen: Sie erhalten Einblicke in die Funktionsweise großer Sprachmodelle (LLMs) und lernen, wie Embeddings Inhalte mathematisch repräsentieren. Zudem wird erläutert, wie Verfahren wie Indexing, Chunking und Reranking sicherstellen, dass ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) fachlich exakte und verlässliche Antworten generiert.