The title slide introduces a training session on AI fundamentals, opportunities, risks, ethics, and legal aspects, titled "KI-Schulung – Grundlagen, Chancen, Risiken, Ethik & Recht." It welcomes participants with the message "Willkommen zur Schulung" and includes a subtitle noting the current date.

Willkommen zur Schulung

Datum: [Aktuelles Datum]

This training overview slide outlines a 2-hour session on artificial intelligence, starting with an introduction to technical basics including a welcome, learning objectives, and AI fundamentals. It then covers AI opportunities and risks such as efficiency gains versus biases, ethical and legal aspects like fairness, transparency, and data protection, before concluding with practical recommendations, a summary, and Q&A.

Überblick über die Schulung (Dauer: 2 Stunden)

1. Einführung und Technische Grundlagen

Begrüßung, Lernziele und KI-Grundlagen erklären.

2. Chancen und Risiken der KI

Vorteile für Effizienz und Risiken wie Bias.

3. Ethik und Rechtliche Aspekte

Fairness, Transparenz und Datenschutzregelungen.

4. Handlungsempfehlungen und Abschluss

Praktische Tipps, Zusammenfassung und offene Fragen. Source: KI-Schulung – Grundlagen, Chancen, Risiken, Ethik & Recht

This section header slide, titled "KI-Schulung – Grundlagen, Chancen, Risiken, Ethik & Recht," introduces the first section numbered 01: "Begrüßung & Einführung." It features a subtitle outlining the basics of what AI is, its current relevance, and an overview of the training's learning objectives.

KI-Schulung – Grundlagen, Chancen, Risiken, Ethik & Recht

01

Begrüßung & Einführung

Was ist KI, warum jetzt relevant und Überblick über die Lernziele

KI, or artificial intelligence, refers to systems capable of learning and making autonomous decisions through core functions like pattern recognition, prediction, and task automation. Its relevance stems from rapid technological and data advancements, enabling seamless integration into everyday life from smartphones to workplace processes.

Was ist KI?

• KI: Systeme, die lernen und eigenständig entscheiden können.
• Kern: Mustererkennung, Vorhersage und Automatisierung von Aufgaben.
• Warum relevant: Rasante Fortschritte in Technologie und Daten.
• Integration im Alltag: Von Smartphones bis Arbeitsprozessen.

The training objectives slide outlines key learning goals for participants, focusing on understanding and explaining AI fundamentals. It emphasizes leveraging AI opportunities in daily work, recognizing risks early, and handling AI ethically and legally.

Lernziele der Schulung

• KI-Grundlagen verstehen und erklären können
• Chancen von KI im Arbeitsalltag nutzen
• Risiken von KI frühzeitig erkennen
• Ethisch und rechtlich mit KI handeln

The slide titled "KI in unserem Alltag" highlights the integration of artificial intelligence into everyday life through various practical applications. It lists examples such as voice assistants like Siri aiding daily tasks, personalized recommendation systems for shopping and entertainment, AI-optimized navigation for routes, and automated translations facilitating global communication.

KI in unserem Alltag

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• Sprachassistenten wie Siri unterstützen tägliche Aufgaben.
• Empfehlungssysteme personalisieren Einkäufe und Unterhaltung.
• KI in Navigation optimiert Routen im Alltag.
• Automatisierte Übersetzungen erleichtern globale Kommunikation.

Source: Intelligent personal assistant

This section header slide introduces the topic "Technische Grundlagen" as the second part of the KI-Schulung presentation on AI basics, opportunities, risks, ethics, and law. It features a subtitle outlining an introduction to AI, machine learning, and neural networks, complete with examples and their limitations.

KI-Schulung – Grundlagen, Chancen, Risiken, Ethik & Recht

02

Technische Grundlagen

Einführung in KI, maschinelles Lernen und neuronale Netze mit Beispielen und Grenzen

Source: Neuronales Netz-Diagramm

Traditional rule-based software relies on fixed rules and algorithms, resulting in deterministic, fully predictable behavior where developers explicitly define all logic but adaptation to new data is impossible. In contrast, artificial intelligence learns from large datasets to identify patterns, exhibiting probabilistic and flexible behavior through trained models that make predictions and adapt to new information.

Klassische Software vs. KI

Maschinelles Lernen umfasst Algorithmen, die Muster aus Daten lernen, während neuronale Netze vom menschlichen Gehirn inspiriert sind und in Bereichen wie Bilderkennung und Sprachverarbeitung eingesetzt werden. Diese Technologien bieten hohe Genauigkeit bei komplexen Aufgaben, erfordern jedoch große Datenmengen.

Maschinelles Lernen und Neuronale Netze

• Maschinelles Lernen: Algorithmen lernen Muster aus Daten.
• Neuronale Netze: Inspiriert vom menschlichen Gehirn.
• Beispiele: Bilderkennung und Sprachverarbeitung.
• Vorteile: Hohe Genauigkeit bei komplexen Aufgaben.
• Grenzen: Erfordert große Datenmengen.

The slide "Grenzen der KI" outlines key limitations of artificial intelligence, emphasizing that it lacks true understanding by processing patterns rather than concepts. It also highlights dependencies on data quality leading to errors, high computational demands, limited creativity beyond training data, and risks of overfitting that hinder generalizability.

Grenzen der KI

• Kein echtes Verständnis: Verarbeitet Muster, nicht Konzepte.
• Abhängig von Datenqualität: Schlechte Daten führen zu Fehlern.
• Hoher Rechenaufwand: Benötigt leistungsstarke Hardware.
• Begrenzte Kreativität: Kann nicht innovativ jenseits der Trainingsdaten denken.
• Risiko von Überanpassung: Spezialisiert, aber nicht generalisierbar.

The slide titled "Beispiele für KI-Technologien" (Examples of AI Technologies) features an image alongside four key applications of AI. These include chatbots for customer service and support, image recognition in apps and systems, predictive analytics for business decisions, and recommendation systems in e-commerce.

Beispiele für KI-Technologien

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• Chatbots für Kundenservice und Support
• Bilderkennung in Apps und Systemen
• Vorhersageanalysen für Geschäftsentscheidungen
• Empfehlungssysteme in E-Commerce

Source: Image from Wikipedia article "Chatbot"

This section header slide, titled "Chancen der KI" and numbered 03, introduces the opportunities presented by artificial intelligence. It highlights how AI supports daily work through enhanced efficiency and innovative solutions.

Chancen der KI

03

Chancen der KI

Unterstützung, Effizienz und Innovationen durch Künstliche Intelligenz im Arbeitsalltag

Source: Bild: Wachstumspfeil mit Glühbirne.

• KI übernimmt Routineaufgaben und entlastet Mitarbeiter im Alltag.
• Produktivität steigt durch Automatisierung zeitintensiver Prozesse.
• Beispiel: Automatisierte Erstellung von Berichten spart Stunden.
• Effizienzgewinn ermöglicht Fokus auf kreative und strategische Aufgaben.
• KI-Tools optimieren Workflows und reduzieren Fehlerquellen.

KI optimizes the search and analysis of data in everyday work, enabling quicker access to relevant knowledge and personalized recommendations for projects. It also provides automated summaries to boost efficiency and enhances information sharing within teams.

Wissensmanagement im Arbeitsalltag

• KI optimiert Suche und Analyse von Daten.
• Schneller Zugriff auf relevantes Wissen.
• Personalisierte Empfehlungen in Projekten.
• Automatisierte Zusammenfassungen für Effizienz.
• Verbessertes Teilen von Informationen im Team.

The slide titled "KI-Beispiele aus dem Arbeitsalltag" showcases everyday workplace applications of AI through an illustrative image and bullet points. It highlights scenarios like employees using AI for data visualization at their desks, automating routine tasks with chatbots, enhancing collaboration via AI-powered tools, and analyzing large datasets in real-time.

KI-Beispiele aus dem Arbeitsalltag

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• Mitarbeiter nutzt KI für Datenvisualisierung am Schreibtisch
• Automatisierung von Routineaufgaben durch Chatbots
• Effiziente Zusammenarbeit mit KI-gestützten Tools
• Analyse großer Datensätze in Echtzeit

Source: Image from Wikipedia article "Artificial intelligence in industry"

This slide serves as a section header titled "Risiken der KI," marking it as the fourth section in the presentation. It features a subtitle highlighting potential dangers and challenges associated with the deployment of artificial intelligence.

Risiken der KI

04

Risiken der KI

Potenzielle Gefahren und Herausforderungen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz

• Halluzinationen: KI erfindet falsche Informationen.
• Bias: Voreingenommenheit durch Trainingsdaten.
• Deepfakes: Gefälschte Medien täuschen Realität.
• Risiken minimieren: Quellen prüfen.
• Auswirkungen: Vertrauensverlust im Alltag.

The slide addresses key risks in AI adoption, including data privacy threats like unauthorized access to personal information, data breaches, and identity theft. It also highlights dependency concerns, such as the loss of critical human skills and problem-solving abilities due to over-reliance on AI, while advocating for a balance to preserve human competencies.

Datenschutz und Abhängigkeit

• Datenschutzrisiken: Missbrauch personenbezogener Daten durch unbefugte Zugriffe.
• Risiko von Datenlecks und Identitätsdiebstählen in KI-Systemen.
• Abhängigkeit: Verlust kritischer Fähigkeiten durch Überverlassung auf KI.
• Schwächung der Problemlösungskompetenzen und Eigeninitiative.
• Balance zwischen KI-Nutzung und Erhalt menschlicher Skills fördern.

The slide titled "Risiken visualisiert" (Visualized Risks) uses imagery to illustrate key AI-related dangers. It highlights how bias results in unfair decisions (depicted with scales), deepfakes produce misleading media (shown with a mask), and data protection safeguards sensitive user information (represented by a lock).

Risiken visualisiert

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• Bias leads to unfair AI decisions (Waage).
• Deepfakes create misleading media content (Maske).
• Datenschutz protects sensitive user data (Schloss).

Source: Image from Wikipedia article "Existential risk from artificial intelligence"

This section header slide introduces "Ethik in der KI" as the fifth topic in the presentation. It emphasizes ensuring key principles like fairness, transparency, responsibility, and human-in-the-loop involvement.

Ethik in der KI

05

Ethik in der KI

Fairness, Transparenz, Verantwortung und Human in the Loop sicherstellen

Source: Bild: Ethik-Waage mit KI

The slide titled "Fairness, Transparenz und Verantwortung" emphasizes ensuring fairness in AI by preventing discriminatory decisions. It also highlights the need for transparency through explainable AI outcomes and maintaining human oversight for accountability in AI systems.

Fairness, Transparenz und Verantwortung

• Fairness: Keine Diskriminierung durch KI-Entscheidungen gewährleisten.
• Transparenz: Erklärbare und nachvollziehbare KI-Entscheidungen ermöglichen.
• Verantwortung: Menschliche Kontrolle über KI-Systeme aufrechterhalten.

The slide titled "Human in the Loop" features a quote from Dr. Anna Müller, an AI ethics expert at the Fraunhofer Institute, stating that AI does not replace humans but complements them. It emphasizes that the "Human in the Loop" approach ensures responsible decisions and ethical oversight in AI applications.

Human in the Loop

> KI ersetzt den Menschen nicht, sondern ergänzt ihn – der 'Human in the Loop' sorgt für verantwortungsvolle Entscheidungen und ethische Kontrolle.

— Dr. Anna Müller, KI-Ethik-Expertin am Fraunhofer-Institut

• Fairness in AI prevents bias against diverse groups.
• Transparency explains AI decisions to build user trust.
• Ethical AI ensures equitable outcomes for all users.
• Balancing fairness and transparency enhances AI reliability.

This section header slide, titled "Rechtliche Aspekte" and numbered 06, introduces key legal considerations in AI applications. It focuses on data protection, AI regulations, and the legal obligations involved in handling AI systems.

Rechtliche Aspekte

06

Rechtliche Aspekte

Datenschutz, KI-Verordnung und rechtliche Pflichten im Umgang mit KI

Source: Gesetzbuch mit KI-Symbol

The slide outlines key EU regulations on data protection and AI, highlighting how the GDPR safeguards personal data across the EU. It explains the EU AI Regulation's risk-based approach, imposing strict transparency and data protection requirements for high-risk AI systems, basic compliance for low-risk ones, and urging companies to adapt their AI usage accordingly.

Datenschutz und KI-Verordnung

• DSGVO schützt personenbezogene Daten in der EU.
• EU-KI-Verordnung reguliert KI risikobasiert.
• Hohes Risiko: Strenge Transparenz- und Datenschutzanforderungen.
• Niedriges Risiko: Grundlegende Compliance-Pflichten.
• Unternehmen: Anpassung von KI-Nutzung an Regulierungen.

This slide outlines key aspects of operational agreements, copyright, and obligations related to AI usage in the workplace. It emphasizes defining internal rules for AI, respecting third-party rights and protected content, and ensuring responsible, compliant practices through content checks.

Betriebsvereinbarungen, Urheberrecht, Pflichten

• Betriebsvereinbarungen definieren interne Regeln für KI-Nutzung.
• Urheberrecht regelt die Nutzung geschützter Inhalte.
• Pflichten fordern sorgfältigen und verantwortungsvollen KI-Einsatz.
• Respektieren Sie interne Vorgaben und Rechte Dritter.
• Überprüfen Sie Inhalte auf Urheberrechtskonformität.

The slide titled "Rechtliche Rahmenbedingungen" outlines key legal frameworks for AI use, emphasizing strict compliance with data protection regulations to safeguard information and adherence to the AI Regulation and EU rules. It also highlights the need to verify copyrights for AI-generated content and stresses users' responsibility to assume accountability for their actions.

Rechtliche Rahmenbedingungen

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• Datenschutzvorschriften strikt einhalten und Daten schützen.
• KI-Verordnung und EU-Regeln beachten.
• Urheberrechte bei KI-generierten Inhalten prüfen.
• Pflichten als Nutzer: Verantwortung übernehmen.

Source: Image from Wikipedia article "Regulation of artificial intelligence"

This slide serves as a section header titled "Handlungsempfehlungen," marking it as the sixth section in the presentation. It features a subtitle outlining practical do's and don'ts for the responsible handling of AI.

Handlungsempfehlungen

06

Handlungsempfehlungen

Praktische Do’s & Don’ts für den verantwortungsvollen Umgang mit KI

Source: Checkliste mit Haken

The slide outlines best practices for using AI tools, recommending that users verify the source and reliability of information from AI while handling outputs cautiously, validating critical content, and incorporating human expertise. It warns against entering sensitive or personal data into public AI systems and blindly trusting AI results, as errors or hallucinations can occur.

Do’s & Don’ts

| - Quellen prüfen: Überprüfen Sie die Herkunft und Zuverlässigkeit von Informationen aus KI-Tools.

• Sensibel umgehen: Behandeln Sie KI-Ergebnisse mit Vorsicht, validieren Sie kritische Inhalte und integrieren Sie menschliche Expertise. | - Sensible Daten eingeben: Vermeiden Sie die Eingabe vertraulicher oder personenbezogener Daten in öffentliche KI-Systeme.
• Blind vertrauen: Nehmen Sie KI-Ausgaben nicht unkritisch hin, da Fehler oder Halluzinationen möglich sind. |

• Use icons to highlight recommended actions clearly.
• Avoid overloading with too many visual elements.
• Incorporate diverse icons for engaging variety.
• Simplify messages through intuitive do's and don'ts.

The slide outlines key contacts and sources for AI-related inquiries, recommending outreach to the IT department for support and questions. It also advises verifying information on official websites and trusted platforms, consulting experts for accurate updates, and using internal resources to minimize risks.

Ansprechpartner und Quellen

• Wenden Sie sich an die IT-Abteilung für KI-Fragen und Unterstützung.
• Prüfen Sie Quellen auf offiziellen Websites und vertrauenswürdigen Plattformen.
• Konsultieren Sie Experten für genaue und aktuelle Informationen zu KI-Themen.
• Nutzen Sie interne Ressourcen, um Risiken zu minimieren.

This slide serves as the section header for "Abschluss" (Conclusion), marking it as section 07 of the presentation. It outlines a summary of key points, a reflection on the content, and an open round for questions.

Abschluss

07

Abschluss

Zusammenfassung der Schlüsselpunkte, Reflexion und offene Fragenrunde

Source: Zusammenfassendes Licht

The slide titled "Zusammenfassung" outlines key aspects of AI, emphasizing the need to understand and apply AI fundamentals. It highlights leveraging opportunities for efficiency and innovation while managing risks like bias and data privacy, all through ethical and legally responsible actions.

Zusammenfassung

• KI-Grundlagen verstehen und anwenden
• Chancen für Effizienz und Innovation nutzen
• Risiken wie Bias und Datenschutz managen
• Ethisch und rechtlich verantwortungsvoll handeln

The slide, titled "Reflexion und Fragen" with subtitle "Zusammenfassung und Ausblick," encourages reflection on the application of AI as the next step and invites open questions. It provides contact information at help@karaf.ai and thanks the audience for their attention.

Reflexion und Fragen

Nächste Schritte: Reflexion über den Einsatz von KI.

Offene Fragen?

Kontakt: help@karaf.ai

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Zusammenfassung und Ausblick