Beschreibung
Webinar: KI/ML-Validierung vs. klassische CSV: Was sich wirklich ändert
Spezial Webinar, 12.10.2026
Beginn: 09:30 Uhr
Ende: ca. 11:30 Uhr
Themengebiet: GMP
Sprache: D
Warum datengetriebene Systeme ein neues Validierungsdenken im GxP-Umfeld erfordern
Der Einsatz von KI-, insbesondere Machine-Learning-Systemen, in regulierten Umgebungen nimmt stetig zu. Gleichzeitig stellt sich für viele Unternehmen die Frage, wie diese Systeme im Rahmen bestehender CSV-Ansätze bewertet und validiert werden können. Anders als klassische Software basieren KI-Systeme auf Trainingsdaten und statistischen Modellen, deren Verhalten sich über den Lebenszyklus verändern kann. Dieses Webinar vermittelt ein strukturiertes Verständnis der Unterschiede zwischen klassischer CSV und KI-Validierung und zeigt, warum Datenqualität und Systemkontext bereits in der Konzeptphase entscheidend sind.
Inhalt
- Unterschiede zwischen klassischer CSV und der Validierung von KI-Systemen
- Entscheidungslogik – wann KI sinnvoll ist
- Datenabhängigkeit von ML-Modellen
- Datenqualität und Datensplitting
- GxP-Kritikalität von KI und regulatorische Grundlagen
- Einführung in Validierungsmodelle für KI-Systeme
Ziele
- Verständnis der Unterschiede zwischen deterministischen Systemen und KI-Systemen
- Einordnung von Datenqualität im Validierungskontext
- Verständnis der GxP-Kritikalität von KI-Systemen
- Einführung in das Control- und Autonomie-Modell
Zielgruppe
- QA- und CSV-Mitarbeitende
- IT- und Digitalisierungsverantwortliche
- Data-Science-Teams in regulierten Unternehmen
- Projektleiter von KI-Initiativen
Besonderheiten
- Interaktives Webinar
- Praxisnahe Beispiele aus GxP-Umgebungen
- Fokus auf Entscheidungslogik statt Dokumentation
Branchen
- Pharmaindustrie
- Biotechnologie
- Medizintechnik
- GxP-Dienstleister
Schulungsnachweis
- Nach Teilnahme erhalten Sie automatisch eine Teilnahmebescheinigung
Webinar: KI/ML-Validierung vs. klassische CSV: Was sich wirklich ändert (12.10.2026)
