1.
Was bedeutet „Neuronales Netz“ in der KI?
2.
Warum ist es problematisch, wenn KI-Modelle nur auf historischen Daten trainiert werden?
3.
Welche Konsequenz kann sich ergeben, wenn eine KI-basierte Empfehlung in einem Unternehmen fehlerhaft ist?
4.
Warum sollten KI-generierte Inhalte in Unternehmen immer überprüft werden?
5.
Was ist ein adversariales Beispiel in der KI?
6.
Was ist ein „KI-Halluzinationseffekt“ und wie kann er sich auf Unternehmen auswirken?
7.
Was ist der grundlegende Unterschied zwischen einer regelbasierten Software und einer KI?
8.
Welche KI-Anwendungen sind laut EU AI Act komplett verboten?
9.
Was muss ein Unternehmen tun, bevor es eine KI mit personenbezogenen Daten trainiert?
10.
Warum sind „Black-Box“-KI-Modelle ein ethisches Problem?
11.
Warum müssen Unternehmen eine „ethische KI-Richtlinie“ einführen?
12.
Welche Datenschutzverordnung gilt in der Europäischen Union für den Umgang mit personenbezogenen Daten?
13.
Wann ist eine KI-basierte Entscheidungsfindung nach DSGVO unzulässig?
14.
Was ist das Hauptziel von „Explainable AI“ (XAI)?
15.
Welches der folgenden KI-Tools wird häufig für die Textgenerierung verwendet?
16.
Was ist eine „Bias-Analyse“ in KI-Systemen?
17.
Welche der folgenden KI-gestützten Anwendungen wird typischerweise in Unternehmen eingesetzt?
18.
Welche der folgenden Maßnahmen ist entscheidend, um KI-Systeme an Unternehmenswerte anzupassen?
19.
Was versteht man unter einer „automatischen Entscheidung“ durch KI?
20.
Was ist „Bias“ in KI-gestützten Entscheidungsmodellen?
21.
Was ist „überwachtes Lernen“?
22.
Welche Maßnahme ist besonders wichtig, um algorithmische Diskriminierung zu verhindern?
23.
Warum ist eine Datenschutzerklärung für KI-Modelle erforderlich?
24.
Wie kann ein Unternehmen sicherstellen, dass seine KI-gestützten Anwendungen gesetzeskonform sind?
25.
Welcher der folgenden Begriffe beschreibt einen Trainingsprozess für KI-Modelle?
Vielen Dank für die Teilnahme am KI-Kompetenz-Test am Februar 22, 2026.
Sie haben 25 Fragen beantwortet
