Big Data und Künstliche Intelligenz - Webinar von FFD Forum für Datenschutz

Fachseminar

Big Data und Künstliche Intelligenz

Handlungsempfehlungen zur Umsetzung aus rechtlicher Sicht

Der richtige Einsatz von Daten schafft als Teil der digitalen Transformation Wert und sorgt im Wettbewerb für Vorteile. Beispiele können innovatives CRM-Management, individuelles Marketing an Kunden, Online Behavioural Advertising oder die Automatisierung von Geschäftsprozessen sein. Alle Projekte haben gemein, dass Daten gesammelt, gebündelt und auf innovative Weise verarbeitet werden. Dabei kommt zunehmend KI zum Einsatz. Die entsprechenden Projekte verschlingen viel Geld und sind entscheidend für die Zukunftsfähigkeit eines Unternehmens. Die rechtlichen Fallstricke sind vielfältig. Wenn der Datenschutz, das IP- oder Arbeitsrecht nicht beachtet werden, scheitert das gesamte Projekt. Das Ergebnis ist wertlos. Das Seminar zeigt Ihnen über verschiedene Projektphasen hinweg die entscheidenden Fallstricke auf und vermittelt das sinnvolle Management derartiger Projekte.

Die Schwerpunkte Ihrer Weiterbildung

• Big Data und Künstliche Intelligenz (KI) – Grundlagen
• Strukturierung rechtlicher Themen für Big-Data- und KI-Projekte
• Datenpooling: IP- und datenschutzrechtliche Möglichkeiten
• Anonymisierung: Datenschutzrechtliche Herausforderungen
• Modellentwicklung: Datenschutzrechtliche Lösungen
• KI-Modelle: Lizenzierung und Datenschutz
• Modellanwendung: Profilbildung, Scoring und Co.
• Projektplanung aus rechtlicher Sicht

Vorzuweisende Fachkunde gem. § 40 Abs. 6 BDSG-neu und Artikel 37 Abs. 5 DS-GVO – Pflicht zur Weiterbildung

Dieses Seminar vermittelt Kenntnisse, die zum Erwerb bzw. zur Aufrechterhaltung der Fachkunde des betrieblichen Datenschutzbeauftragten erforderlich sind, gem. § 40 Abs. 6 BDSG-neu und Art. 37 Abs. 5 DS-GVO. Jedes Unternehmen hat daher nach § 40 Abs. 6 BDSG-neu und Art. 38 Abs. 2 DS-GVO seinem betrieblichen Datenschutzbeauftragten die Teilnahme zu ermöglichen und deren Kosten zu übernehmen.

Inhalte

Big Data und KI – Definition und Grundlagen

• Charakteristika von Big Data-Anwendungen
• Eigenschaften von KI
• Anwendungsbeispiele im Unternehmen

Strukturierung rechtlicher Themen für Big Data- und KI-Projekte

• Überblick über rechtliche Fragestellungen
• Bewertungsmodell für Big Data- und KI-Verarbeitungen

Datenpooling: IP- und datenschutzrechtliche Möglichkeiten

• Rechte an Daten
• Zugriff auf Daten
• Rechtsgrundlagen für die Übertragung personenbezogener Daten

Anonymisierung: Datenschutzrechtliche Herausforderungen

• Anforderungen an Anonymisierung
• Anonymisierung durch Veränderung der Daten
• Third-Party-Anonymizers

Modellentwicklung: Datenschutzrechtliche Lösungen

• Modelltypen: Affinitätsmodelle, Clusteranalysen, KI-Modelle
• Rechtsgrundlagen der Modellierung
• Übertragbarkeit von Modellen

KI-Modelle: Lizenzierung und Datenschutz

• Funktionsweise von KI-Modellen
• Lizenzrechtliche Herausforderungen
• Datenschutzrechtliche Grenzen, Transparenz und Zweckbindung

Modellanwendung: Profilbildung, Scoring und Co.

• Vertragserfüllung, Einwilligungen und Interessensabwägung als Erlaubnistatbestände
• Profilbildung und DSGVO
• Automatisierte Einzelentscheidung
• Scoring und BDSG
• Information der Betroffenen

Zusammenarbeit mit Dritten (SAP, Salesforce, Workday und sonstige Dienstleister)

• Rechtsgrundlage der Zusammenarbeit
• Haftungsregelung
• Implementierung externer Tools

Projektplanung aus rechtlicher Sicht

Ihr Nutzen

• Über verschiedene Projektphasen hinweg werden die entscheidenden Fallstricke aufgezeigt und ein sinnvolles Projektmanagement dargestellt.
• Die Projektplanung aus rechtlicher Sicht für Big-Data- und KI-Projekte bildet einen Schwerpunkt.
• Die Funktionsweise von KI-Modellen inkl. der lizenzrechtlichen Herausforderungen und datenschutzrechtlichen Grenzen wird erläutert.

Zielgruppe

• Leitung und Mitarbeiter/-innen von Rechtsabteilungen
• CIOs / CTOs / CDOs / CEOs
• Betriebliche Datenschutzbeauftragte
• EDV-Leitung
• Leiter und Mitarbeiter der Marketing- / Media- oder Analyticsabteilung
• IT-Leitung
• IT-Sicherheitsbeauftragte
• Projektleiter
• Data Scientists