IT-Dienstleister im öffentlichen Dienst - von einzelnen Behörden bis zu kommunalen IT-Dienstleistern - entwickeln und betreiben zunehmend eigene KI-Services. Das erfordert ein Verständnis, das weit über die reine Anwendung hinausgeht - von der Konzeption bis zum Betrieb. Doch genau hier fehlt der strukturierte Rahmen.
Entwickler im öffentlichen Dienst müssen moderne KI-Technologien implementieren, sind dabei aber durch strenge Vorgaben zur Datensouveränität und das Verbot von ungesicherten US-Cloud-Diensten extrem eingeschränkt. Es bestehen massive Haftungsrisiken, wenn durch unsauberen Code, mangelhafte API-Absicherungen oder nicht manipulationssichere Gestaltung sensible Bürgerdaten abfließen.
Bekanntes Szenario:
IT-Sicherheitsbeauftragte kennen klassische Angriffsvektoren. KI-spezifische Bedrohungen wie Prompt-Injection, adversarial attacks oder Datenlecks über API-Zugriffe sind hingegen für die meisten IT-Abteilungen noch Neuland.
Hinzu kommt: Der Einsatz moderner Methoden wie Vibe Coding oder Agentic AI führt ohne standardisierte Sicherheitsprüfungen zu unkontrollierbaren Systemarchitekturen und Sicherheitslücken. Es fehlt das architektonische Wissen, wie KI-Services datenschutzkonform und wartbar in bestehende Legacy-Infrastrukturen integriert werden können.
Beschäftigte im IT-Service-Umfeld werden befähigt, KI-Services professionell zu konzipieren, abzusichern und zu betreiben - das ist der Kernauftrag dieses Kurses.
| Modul | Thema | Schwerpunkte | Dauer |
| 1 | KI-Use-Cases im IT-Service | tba | tba |
| 2 | Bewertungsrahmen und Freigabeprozess | tba | tba |
| 3 | Anforderungsanalyse und Scoping | tba | tba |
| 4 | Risikoklassen und Schutzbedarf | tba | tba |
| 5 | Datenschutz und Datensouveränität | tba | tba |
| 6 | KI-Sicherheit und Bedrohungsmodelle | tba | tba |
| 7 | Qualitätssicherung und Teststrategie | tba | tba |
| 8 | Betriebsmodell und Rollen | tba | tba |
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