Besondere Rechtsvorschrift Gepr. Berufsspezialist/-in KI und ML (IHK Region Stuttgart)

§ 1 Ziel der Prüfung und Bezeichnung des Abschlusses

1. Erkennen von Entwicklungen und Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz und Maschinellen Lernens,
2. Erkennen von Daten als Ressource sowie deren Bewertung, das Clustern und das Auswerten und Interpretieren,
3. Beurteilen unternehmensindividueller (datenbasierter) Handlungsstrategien und deren ergebnisorientiertes Anwenden unter Berücksichtigung wirtschaftlicher, rechtlicher, ökologischer und sozialer Aspekte,
4. adressatengerechtes Kommunizieren,
5. Mitwirken bei der Gestaltung und Umsetzung von (KI-)Strategien/Prozessen/Projekten und Anleiten von interdisziplinären Projektteams in den Handlungsfeldern Entwicklung, Transformation und Digitalisierung,
6. selbstständiges und eigenverantwortliches Wahrnehmen von fachlichen Aufgaben im Prozess der Leistungserstellung KI-bezogener marktrelevanter Produkte und Dienstleistungen.
7. Die erfolgreich abgelegte Prüfung führt zum anerkannten Abschluss „Geprüfte Berufsspezialistin/Geprüfter Berufsspezialist für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (IHK Region Stuttgart)“.
8. Für den Erwerb der in Absatz 3 bezeichneten Fertigkeiten, Kenntnisse und Fähigkeiten bedarf es in der Regel eines Lernumfangs von insgesamt mindestens 400 Stunden. Die Lehr-/Lerninhalte bestimmen sich nach den Anforderungen der Prüfungsteile nach §§ 4 bis 8.

§ 2 Zulassungsvoraussetzungen

1. eine mit Erfolg abgelegte Abschlussprüfung in einem anerkannten auf mindestens drei Jahre ausgerichteten gewerblich-technischen oder kaufmännischen Ausbildungsberuf nach § 4 Absatz 2 BBiG oder
2. eine mit Erfolg abgelegte Abschlussprüfung in einem anerkannten auf mindestens zwei Jahre ausgerichteten gewerblich-technischen oder kaufmännischen Ausbildungsberuf nach § 4 Absatz 2 BBiG und eine auf die Berufsausbildung folgende mindestens einjährige Berufspraxis oder
3. den Erwerb von mindestens 60 Leistungspunkten nach dem Europäischen System zur Übertragung und Akkumulierung von Studienleistungen in einem fachverwandten Hochschulstudium und zusätzlich eine mindestens sechsmonatige einschlägige Berufspraxis oder
4. eine mindestens dreijährige einschlägige Berufspraxis.

§ 3 Gliederung und Durchführung der Prüfung

1. Implementierung und Anwendungsmöglichkeiten von datenbasierten KI-Modellen (§ 4)
   a) Grundbegriffe von KI und Maschinellem Lernen
   b) Chancen & Herausforderungen der KI
   c) Umgang mit Daten
   d) Datenanalyse & Maschinelles Lernen
   e) Grundlagen Programmierung für Maschinelles Lernen (z. B. Python)
2. Mitgestalten und Umsetzen von (Veränderungs-)Prozessen und Projekten (§ 5)
   a) Prozessmanagement
   b) Projektmanagementmethoden
3. Rechtliche Grundlagen (§ 6)
   a) Unternehmensrechtsformen und Vertragsarten
   b) Datenschutz- und Datensicherheitsfragen
   c) Patent- und Urheberrecht
   d) Steuerarten und -berechnungen
4. Abwägungsmethoden und ökonomische Aspekte (§ 7)
   a) Abwägungsmethoden
   b) Ökonomische Aspekte
5. Zukunftskompetenzen (§ 8)
   a) Metakompetenzen
   b) Interaktive Kompetenzen
   c) Agiles Arbeiten

1. Der Themenschwerpunkt der Präsentation soll auf die KI-Inhalte des § 4 unter Einbeziehung der §§ 5 bis 8 gelegt werden.
2. Die Präsentation ist in visualisierter Form, zum Beispiel in Form eines Foliensatzes oder Flip-Charts oder Ähnlichem, anzufertigen, der die relevanten Aspekte der Arbeit enthält.
3. Das Thema für die Präsentation wird von der zu prüfenden Person selbst gewählt und mit einer Kurzbeschreibung des Themas und der Gliederung mit aussagekräftigen Unterpunkten zum Termin der schriftlichen Prüfung eingereicht. Für die Einreichung des Themenvorschlags ist die Formatvorlage der IHK zu verwenden.
4. Der zuständige Prüfungsausschuss prüft, ob das vorgeschlagene Thema geeignet ist, das geforderte Qualifikationsniveau (DQR 5) erfüllen zu können. Hierbei kann der Prüfungsausschuss der zu prüfenden Person auch Auflagen erteilen, die für die Präsentation zu berücksichtigen sind. Diese sind selbstständig in die Arbeit einzufügen und werden nicht mehr mit der IHK besprochen bzw. abgestimmt.
5. Die Bearbeitungszeit der Präsentation beträgt 28 Tage. Der Bearbeitungsbeginn startet einen Tag nach Themengenehmigung durch die IHK.

§ 4 Prüfungsinhalt „Implementierung und Anwendungsmöglichkeiten von datenbasierten KI-Modellen“

• Regression und Klassifikation
• Daten als Repräsentanten von Wissen
• Training und Maschinelles Lernen
• Einsatz von KI-Modellen
• Arten von Maschinellem Lernen
• Algorithmen
• Typische Beispielanwendungen

• Grundzüge relationaler Datenbanken
• Datenvorverarbeitung
• Deskriptive Statistik
• Visualisierung
• Sicherheit
• Datenerhebung/Datenschutz

• Mathematische Grundlagen
• Einfache Lernverfahren
• Evaluierung von datenbasierten KI-Modellen
• Clustering
• Neuronale Netze und Deep Learning
• Training bei Deep-Learning-Verfahren
• Anwendungen von Deep Learning

• Algorithmischer Bias
• Erklärbarkeit
• Robustheit von neuronalen Netzen

• Grundzüge der Programmierung z. B. mit Python
• Datenanalyse und Modelltraining z. B. mit Python
• Grundlagen der Entwicklung von KI-Systemen

§ 5 Prüfungsinhalt „Mitgestalten und Umsetzen von (Veränderungs-)Prozessen und Projekten“

• Klären und Festlegen von KI-relevanten Prozesszielen,
• Identifizieren und Analysieren von geeigneten Prozessen zur Zielerreichung,
• KI-relevante Prozessüberwachungen, -prüfungen und -bewertung.

• (KI-gestütztes) Aufbereiten und Bewerten der Projektergebnisse und deren Präsentation,
• Erstellen von Zwischen- bzw. Abschlussberichten unter Berücksichtigung technischer, organisatorischer und betriebswirtschaftlicher Zusammenhänge sowie unter Nachhaltigkeitsaspekten,
• Anwenden von agilen Projektmethoden, beispielsweise Kenntnisse von verschiedenen Rollen, Aufgaben und Verantwortungsbereichen innerhalb der Methoden.

§ 6 Prüfungsinhalt „Rechtliche Grundlagen“

• Kennen und Unterscheiden von Unternehmensrechtsformen und Vertragsarten und deren Anwendungsbereichen,
• Kennen und Reflektieren von Datenschutz- und Datensicherheitsfragen unter Berücksichtigung der Rechtsform des Unternehmens,
• Kennen relevanter Grundlagen des Urheber- und Patentrechts,
• Kennen ausgewählter Steuerarten und -berechnungen.

§ 7 Prüfungsinhalt „Abwägung und Beurteilung ökonomischer Aspekte“

• Kennen der Einsatzmöglichkeiten und Grenzen von Kosten-Nutzen-Analysen,
• Kennen und Auswählen geeigneter Verfahren und Arten zur Erstellung von Kosten-Nutzen-Analysen,
• Erkennen und Auswählen der für konkrete Kosten-Nutzen-Analysen jeweils potenziell passenden Einflussfaktoren und Entscheidungsparameter,
• Durchführung von Kosten-Nutzen-Analysen,
• Aufbereitung und Interpretation der Analyseergebnisse insbesondere im Hinblick auf sich ändernde Rahmenbedingungen.

• Grundzüge des Controllings und der Kosten-Leistungs-Rechnung kennen und anwenden können,
• Grundsätzliche Branchenspezifika kennen und in Abwägungsprozesse einbringen können,
• Grundlagen der Finanzierung und Finanzierungsarten kennen und anwenden können.

§ 8 Prüfungsinhalt „Zukunftskompetenzen“

• Überblicken, Beherrschen und Einsetzen von Methoden zur Selbstorganisation,
• Kennen und Beachten von Faktoren, zur Förderung der eigenen Resilienz,
• Anwendung von Selbstreflexionsmethoden.

• Einleiten, Beherrschen und Sicherstellen von kollaborativem Arbeiten,
• Kennen der positiven Einflussfaktoren von interdisziplinären Projektteams,
• Entwickeln von Problemlösekompetenzen, um lösungsorientierte Methoden anzuwenden,
• Kennen, Verstehen und Anwenden der Kommunikationstheorien.

• Kennen und Anwenden agiler Arbeitsmethoden,
• Kennen und Anwenden der Bedingungen für eine gute interkulturelle und interdisziplinäre Zusammenarbeit,
• Kennen und Anwenden von Methoden zur Verbesserung des eigenen Zeitmanagements,
• Entwickeln und Anwenden von digitalen Grundkompetenzen.

§ 9 Anrechnung anderer bzw. Befreiung von anderen Prüfungsleistungen

§ 10 Bestehen der Prüfung und Zeugnis

1. die Bewertung der schriftlichen Prüfung nach § 10 Absatz 3 Nr. 1 und 2,
2. die Bewertung der transferbezogenen Prüfung nach § 10 Absatz 3 Nr. 3 und 4.

1. die Teilprüfungen fließen mit folgenden Anteilen in das Gesamtergebnis der Prüfung ein:
2. die Teilprüfung eins „Implementierung und Anwendungsmöglichkeiten von datenbasierten KI-Modellen“ nach § 3 Absatz 5 Satz 2, 1. Halbsatz mit fünfzehn Prozent,
3. die Teilprüfung zwei „Implementierung und Anwendungsmöglichkeiten von datenbasierten KI-Modellen“ nach § 3 Absatz 5 Satz 2, 2. Halbsatz mit fünfunddreißig Prozent,
4. die Präsentation, bestehend aus visualisierter Transferarbeit und mündlicher Vorstellung/Verteidigung nach § 3 Absätze 8 und 9, mit fünfundzwanzig Prozent
5. sowie das transferbezogene Fachgespräch nach § 3 Absatz 9 mit fünfundzwanzig Prozent.

§ 11 Wiederholung der Prüfung

§ 12 Inkrafttreten

Anlage 1 (zu § 10)

Anlage 2 (zu § 9)

1. Bezeichnung der ausstellenden Behörde,
2. Name und Geburtsdatum der geprüften Person, Datum des Bestehens der Prüfung,
3. Bezeichnung des erworbenen Fortbildungsabschlusses nach § 1 Absatz 4,
4. Bezeichnung und Fundstelle dieser Fortbildungsprüfungsregelung nach den Angaben im Bundesgesetzblatt unter Berücksichtigung erfolgter Änderungen dieser Verordnung,
5. Datum der Ausstellung des Zeugnisses samt Unterschrift der zuständigen Stelle.

1. Zu den Teilprüfungen “Implementierung und Anwendungsmöglichkeiten von datenbasierten KI-Modellen“ ,
   a) Benennung des Prüfungsteils und Bewertung mit Punkten und als Note sowie
   b) Benennung der zwei Prüfungsbereiche und Bewertung mit Punkten und als Note,
   c) zu der transferbezogenen schriftlichen Präsentation Benennung des Prüfungsteils sowie des Themas und Bewertung mit Punkten,
2. zur mündlichen Präsentation (Verteidigung) der schriftlichen Präsentation mit transferbezogenem Fachgespräch Benennung sowie Bewertung mit Punkten und als Note
3. die errechnete Gesamtpunktzahl für die gesamte Prüfung,
4. die Gesamtnote als Dezimalzahl,
5. die Gesamtnote in Worten,
6. Befreiungen nach § 6.