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Konzept#KI#Governance

AI Safety

AI Safety befasst sich mit Prinzipien, Methoden und Governance, die sicherstellen sollen, dass KI-Systeme zuverlässig, vorhersagbar und schadensfrei handeln. Es umfasst Risikobewertung, Robustheit, Transparenz und regulatorische Maßnahmen. Ziel ist, unerwünschte Folgen zu vermeiden und langfristige Risiken zu minimieren. Es integriert technische, organisatorische und rechtliche Perspektiven.

Dieser Baustein bündelt Grundinformationen, Kontext und Beziehungen – als neutrale Referenz im Modell.

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Definition · Einordnung · Trade-offs · Beispiele

Worum geht es hier?

Diese Seite bietet einen neutralen Einstieg mit Kerndaten, Strukturkontext und direkten Beziehungen – unabhängig von Lern- oder Entscheidungswegen.

Basisdaten

Kontext
Organisationsebene
Unternehmen
Organisationsreife
Fortgeschritten
Auswirkung
Organisatorisch
Entscheidung
Entscheidungstyp
Organisation
Value Stream
Erkundung
Einschätzung
Komplexität
Hoch
Reifegrad
Aufstrebend
Cognitive Load
Hoch

Kontext im Modell

Strukturelle Einordnung

Verortung in der Struktur.

Keine Strukturpfade verfügbar.

Beziehungen

Verknüpfte Bausteine

Direkt verbundene Content-Elemente.