1.
Welche Maßnahme ist besonders wichtig, um algorithmische Diskriminierung zu verhindern?
2.
Was ist der grundlegende Unterschied zwischen einer regelbasierten Software und einer KI?
3.
Was ist eine „Bias-Analyse“ in KI-Systemen?
4.
Was muss ein Unternehmen tun, bevor es eine KI mit personenbezogenen Daten trainiert?
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Wie kann ein Unternehmen sicherstellen, dass seine KI-gestützten Anwendungen gesetzeskonform sind?
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Was ist ein „KI-Halluzinationseffekt“ und wie kann er sich auf Unternehmen auswirken?
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Warum sind „Black-Box“-KI-Modelle ein ethisches Problem?
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Was ist ein adversariales Beispiel in der KI?
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Warum sollten KI-generierte Inhalte in Unternehmen immer überprüft werden?
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Welche KI-Anwendungen sind laut EU AI Act komplett verboten?
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Warum ist eine Datenschutzerklärung für KI-Modelle erforderlich?
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Was bedeutet „Neuronales Netz“ in der KI?
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Was ist „überwachtes Lernen“?
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Warum müssen Unternehmen eine „ethische KI-Richtlinie“ einführen?
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Welche Datenschutzverordnung gilt in der Europäischen Union für den Umgang mit personenbezogenen Daten?
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Welcher der folgenden Begriffe beschreibt einen Trainingsprozess für KI-Modelle?
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Welche der folgenden Maßnahmen ist entscheidend, um KI-Systeme an Unternehmenswerte anzupassen?
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Welche der folgenden KI-gestützten Anwendungen wird typischerweise in Unternehmen eingesetzt?
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Welches der folgenden KI-Tools wird häufig für die Textgenerierung verwendet?
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Was versteht man unter einer „automatischen Entscheidung“ durch KI?
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Wann ist eine KI-basierte Entscheidungsfindung nach DSGVO unzulässig?
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Was ist „Bias“ in KI-gestützten Entscheidungsmodellen?
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Welche Konsequenz kann sich ergeben, wenn eine KI-basierte Empfehlung in einem Unternehmen fehlerhaft ist?
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Was ist das Hauptziel von „Explainable AI“ (XAI)?
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Warum ist es problematisch, wenn KI-Modelle nur auf historischen Daten trainiert werden?
Vielen Dank für die Teilnahme am KI-Kompetenz-Test am November 22, 2025.
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