Limor Ziv

Warum Unternehmen mit Limor Ziv zusammenarbeiten

• Sie setzt KI-Ethik von der Theorie in die Praxis um und zeigt anhand von namentlich genannten Kundenprojekten bei Google, KPMG, Accenture, SolarEdge und CyberArk, welche Ergebnisse dies in der Praxis liefert.
• Ihre Beratung basiert auf institutioneller Kompetenz, nicht auf Meinungen: Sie ist Mitglied des AI Ethics Advisory Board am Institute for Experiential AI der Northeastern University und Mitglied des Wissenschaftlichen Beirats der Israeli Association for Ethics in AI.
• Ihre empirische Studie mit 74 hochrangigen KI- und Datenexperten, veröffentlicht in MDPIs „Machine Learning and Knowledge Extraction“ im Jahr 2025, liefert Vorständen ein fundiertes Modell dafür, Daten als die operative Substanz der KI und nicht als deren Nebenprodukt zu behandeln.
• Sie bewegt sich an der Schnittstelle zwischen akademischer Glaubwürdigkeit und kommerzieller Umsetzung; dieselbe Person hält den Vortrag und leitet anschließend den Workshop.
• Glaubwürdigkeit als Akteurin in der Frage „Frauen in der KI“, mit öffentlichen Funktionen in Israels Daten- und Ethikgemeinschaften, ohne dies in eine separate Keynote-Kategorie umzuwandeln.

Biografische Höhepunkte

• Gründerin und CEO von Humane AI, berät multinationale Unternehmen, Regierungen und Tech-Firmen zu verantwortungsvoller KI, Datenqualität und Risiken.
• Postdoktorandin im Bereich Mensch-KI-Interaktion an der Bar-Ilan-Universität; Promotion an der Universität Tel Aviv.
• Mitautorin von „Behind the Algorithm: International Insights into Data-Driven AI Model Development“ (MDPI, 2025), basierend auf Interviews mit 74 erfahrenen KI- und Datenexperten.
• Mitglied des AI Ethics Advisory Board am Institute for Experiential AI der Northeastern University.
• Mitglied des Wissenschaftlichen Beirats der Israeli Association for Ethics in AI (IAEAI).
• Hielt Keynote-Vorträge und leistete Beratungsarbeit für Google, KPMG, Accenture, SolarEdge, CyberArk, Bright Data, Medison Pharma und die Stadtverwaltung von Tel Aviv.

Biografie

Die meisten KI-Fehlschläge beginnen nicht mit dem Modell. Sie beginnen mit den dahinterstehenden Daten und mit einer Governance-Lücke, die niemand im Vorstand genau lokalisieren kann. Dr. Limor Ziv gründete Humane AI, um diese Lücke zu schließen, und arbeitet mit multinationalen Unternehmen, Regierungen und Tech-Firmen zusammen, um KI-Systeme von der Datenebene aufwärts vertretbar zu machen.

Die Forschung untermauert die Beratung. Ihre gemeinsam mit Maayan Nakash verfasste Studie aus dem Jahr 2025, die in MDPIs „Machine Learning and Knowledge Extraction“ veröffentlicht wurde, stützt sich auf Interviews mit 74 hochrangigen KI- und Datenexperten aus verschiedenen Ländern und Branchen. Sie identifiziert die wiederkehrenden soziotechnischen Probleme, mit denen Führungskräfte konfrontiert sind, wenn sie versuchen, KI zu industrialisieren – von Datenqualität und Governance bis hin zu Kontextualisierung und geschäftlicher Ausrichtung.

Der institutionelle Hintergrund ist für eine Gründerin eines Beratungsunternehmens ungewöhnlich. Sie ist Mitglied des AI Ethics Advisory Board am Institute for Experiential AI der Northeastern University, sitzt im Wissenschaftsrat der Israeli Association for Ethics in AI und setzt nach ihrer Promotion in Tel Aviv ihre Postdoc-Arbeit zum Thema Mensch-KI-Interaktion an der Bar-Ilan-Universität fort. Diese Breite sorgt dafür, dass die Arbeit nah an aktuellen regulatorischen und akademischen Debatten bleibt, anstatt sich auf eine Zusammenfassung in Form von Folien zu beschränken.

Für leitende Einkäufer ist das praktische Ergebnis eine brauchbare Sprache für KI-Risiken, die weder in Compliance-Theater noch in technischem Jargon versinkt. Zu ihren Kunden, die auf ihrer eigenen Website genannt werden, gehören Google, KPMG, Accenture, SolarEdge, CyberArk, Bright Data und die Stadtverwaltung von Tel Aviv. Der Auftrag ist bei allen einheitlich: verantwortungsvolle KI vom Grundsatz in die operative Realität zu übertragen und sicherzustellen, dass die dem System zugrunde liegenden Daten standhalten, wenn jemand fragt, wie eine Entscheidung getroffen wurde.

Wichtige Vortragsthemen

• Verantwortungsvolle KI und KI-Ethik
• KI-Risikomanagement und Compliance
• KI-Governance und Regulierungsbereitschaft
• Datenqualität und datenzentrierte KI
• Mensch-KI-Interaktion und menschenzentriertes Design
• KI in regulierten Sektoren, einschließlich Gesundheitswesen und Finanzwesen
• Umsetzung verantwortungsvoller KI im Unternehmen

Ideal für

• Vorstände und Geschäftsleitungen, die KI-Governance- und Risikokonzeptionen in Auftrag geben.
• Chief AI Officers, Chief Data Officers und CISOs, die eine verantwortungsvolle KI-Richtlinie umsetzen.
• Führungskräfte in regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen, den Finanzdienstleistungen und dem öffentlichen Sektor, die unter Compliance-Druck mit der KI-Einführung zu kämpfen haben.
• Leiter von Innovations- und Transformationsabteilungen, die KI-Pilotprojekte unter Einhaltung von Governance-Vorgaben in die Produktion überführen.

Lernergebnisse für die Teilnehmer

• Eine Arbeitsdefinition von KI-Risiken, die zwischen Datenrisiken, Modellrisiken und Entscheidungsrisiken unterscheidet, sowie ein Verständnis dafür, wo diese jeweils in der Organisation angesiedelt sind.
• Ein Überblick darüber, was datenzentrierte KI tatsächlich von den operativen Teams verlangt, basierend auf ihrer empirischen Forschung mit 74 erfahrenen Praktikern.
• Eine fundierte Einschätzung der aktuellen regulatorischen und ethischen Debatten von jemandem, der in zwei namhaften Beratungsgremien für KI-Ethik sitzt.
• Ein realistischeres Bild davon, was verantwortungsvolle KI kostet und welchen Nutzen sie bringt, wenn ein Unternehmen versucht, sie zu integrieren, anstatt sie nur zu veröffentlichen.