Für alle, die täglich mit KI arbeiten, nicht nur für die Entwickler, die sie bereitstellen.
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Die Einführung von KI verläuft schneller als die Vorbereitung darauf. Mitarbeiter aus Marketing, Finanzen, Personalwesen und Operations erstellen bereits Automatisierungen, teilen Daten mit KI-Tools und treffen Entscheidungen auf Basis von KI-Ergebnissen. Sie sind kompetent, aber nicht vorbereitet. Die meisten KI-Governance-Programme konzentrieren sich auf Richtlinien, Plattformen und technische Kontrollen – das Ergebnis ist eine Risikoklasse, die von diesen Kontrollen nicht erfasst wird.
Citizen AI ist das erste Lernprogramm von Secure Code Warrior für Business-Anwender – praxisnahe KI-Kompetenz von der Plattform, die seit über einem Jahrzehnt Entwickler weltweit schult. Wir verzichten auf graue KI-Theorie und setzen direkt bei den Situationen an, in denen sich Ihre Mitarbeiter bereits befinden. Das Training konzentriert sich auf:
Automatisierung mit KI hilft Geschäftsanwendern dabei, KI-gestützte Workflows sicher einzuführen – mit Wissen, das sie noch am selben Tag anwenden können. Die Sammlung kombiniert kurze Videos, praktische Leitfäden und interaktive Anleitungen, die speziell für Anwender außerhalb der Technik entwickelt wurden.
Führt Benutzer in die Veränderungen ein, die entstehen, wenn die KI-Nutzung über den Chatbot hinausgeht und Agenten in ihrem Namen agieren. Es behandelt den Aufbau einer vernetzten KI-Umgebung und praktische Prüfschritte, um zu entscheiden, welche Workflows sicher automatisiert werden können und welche nicht.
Vermittelt auf zugängliche und praktische Weise das Debugging von Automatisierungen via KI-Chat. Dies hilft Business-Anwendern, die Frustration der „KI-Fehlerschleife“ zu vermeiden, die eine defekte Automatisierung schwerer wiederherstellbar macht und Benutzer zu riskanteren „Hauptsache es funktioniert“-Taktiken verleitet.
Stellt drei Risikokategorien vor, die selbst dann bestehen, wenn eine KI-Automatisierung korrekt funktioniert: Tools, Verbindungen und Drittanbieter-Skills; Risiken durch indirekte Prompt-Injection; sowie autonome Aktionen, die die KI in Ihrem Namen ausführen kann. Jede Kategorie wird mit praktischen Gewohnheiten verknüpft, die potenzielle Risiken und Schäden begrenzen.
Erklärt, wie KI über das Benutzerkonto agiert und was dies für Zugriffsberechtigungen, Audit-Logs und die Verantwortlichkeit bedeutet. Es vermittelt praktische Gewohnheiten, die auf dem Prinzip der geringsten Rechte (Least Privilege) basieren, und schärft das Bewusstsein für Probleme mit delegierter Autorisierung und impliziten Berechtigungen bei KI-Agenten in Workflow-Automatisierungen.
Reale Geschäftsszenarien, kein Code, keine technischen Vorkenntnisse erforderlich.
Die meisten KI-Schulungen vermitteln lediglich Fachbegriffe in der Hoffnung, dass sich das Verhalten von selbst ändert. Citizen AI verfolgt einen anderen Ansatz: Es fördert praktisches Urteilsvermögen und verantwortungsbewusste Gewohnheiten – genau das, was die Art und Weise verändert, wie Mitarbeiter KI tatsächlich nutzen, anstatt nur theoretisches Wissen zu vermitteln.
Citizen AI erweitert die umfassende Investition von Secure Code Warrior in die sichere KI-Einführung. Sie deckt sowohl die Entwickler ab, die KI-gestützten Code schreiben, als auch die Plattform, die diesen steuert, und nun auch die Geschäftsbereiche, die KI eigenständig nutzen. Die Teams, die mit KI erfolgreich sind, investieren sowohl in Fähigkeiten als auch in Verantwortlichkeit. So bauen Sie beides auf.
Entdecken Sie die acht Phasen der KI-Einführung und die Sicherheitsfunktionen, die für die Entwicklung sicherer Software in jeder Phase erforderlich sind – mit über 200 Sicherheitskonzepten und Schwachstellenkategorien, die den gesamten Prozess abdecken.
Secure Code Warrior Learning bietet KI-Sicherheitsschulungen, die das Fundament für jeden Commit bilden. Entwickler lernen, KI-generierten Code durch praktische Übungen in realen KI-Workflows abzusichern und so Risiken direkt an der Quelle zu minimieren.
Trust Agent verwandelt Transparenz in umsetzbare Erkenntnisse. Er korreliert Commit-Metadaten, die Nutzung von KI-Modellen, MCP-Aktivitäten und Governance-Schwellenwerte, um Risiken direkt beim Commit aufzuzeigen – ohne die Entwicklungsgeschwindigkeit zu beeinträchtigen.
Erfahren Sie, wie Adaptive Learning Schwachstellendaten und KI-generierte Code-Risiken automatisch mit gezielten Lerninhalten für Entwickler verknüpft – in jeder Größenordnung.
