AI & Integration Summit Agenda
Mittwoch, November 5
Die Integration von KI-Lösungen in bestehende IT-Landschaften ist selten ein Selbstläufer – und doch werben viele Anbieter mit schnellen Erfolgen. In dieser kontroversen Panel-Debatte schildern CIOs unterschiedlicher Branchen, was bei der Integration von KI wirklich funktioniert – und was nicht – kontroverse Perspektiven und konkrete Learnings.
Autonome Systeme übernehmen Planung, Lernen und Entscheiden in dynamischen Umgebungen
Die Anbieter von Produkten und Services auf Basis von Künstlicher Intelligenz und insbesondere von GenAI versprechen Unternehmen einen hohen Nutzen, sei es in Bezug auf Automatisierung, Kostensenkungen oder Umsatzsteigerungen. Die dafür genutzten AI-Modelle, die hinter GenAI Services wie bspw. ChatGPT oder Deepseek stehen, sind dabei auf große Datenmengen angewiesen. Sind die Trainingsdaten jedoch nicht “gut genug”, werden auch die Vorhersagen, generierten Vorschläge oder Automatisierungen nicht die hohen Erwartungen erfüllen können: schlechte Daten erzeugen schlechte Vorhersagen!
Somit spült das große Interesse an LLMs und GenAI auch – wieder einmal – die Themen Datenmanagement und Datenqualität weiter nach oben auf die Top-Prio-Liste von Unternehmen und IT-Abteilungen. Die Verwaltung, Speicherung und auch der Schutz von Firmendaten für die Nutzng in AI-Anwendungsfällen erfordert Fokus auf Daten – und Data Governance ist dafür das Werkzeug.
Der Vortrag berichtet von unseren Erfahrungen und “Lessons Learned” bei der Einführung eines Data Governance Frameworks, welches wir in unserem Digitalisierungsprojekt „Einführung SAP S/4HANA“ mit explizitem Fokus insbesondere auf das Stammdaten-Management etabliert haben.
In vielen Unternehmen dreht sich derzeit alles um (generative) KI – doch nicht jede datenbezogene Fragestellung braucht gleich ein neuronales Netz. Statt technologiegetrieben zu denken, lohnt sich ein Blick auf die tatsächlichen Use-Cases. In diesem Vortrag wird gezeigt, warum ein diversifizierter Data-Werkzeugkasten essenziell für den Unternehmenserfolg ist.
Discover how generative AI tools are revolutionizing businesses without rendering humans obsolete. This presentation explores the transformative power of generative AI in various domains such as sales, marketing, and customer support, showcasing how it enhances value creation and drives return on investment. Gain insights into practical applications and learn how a bionic handshake between humans and AI can lead to increased efficiency, improved processes, and the creation of valuable data products, ultimately transforming businesses into AI-powered organizations.
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der generative KI sicher und strukturiert mit Unternehmenssystemen verbindet. Als universelle Schnittstelle („USB-C-Port für KI“) ermöglicht es den kontextbezogenen, bidirektionalen Zugriff auf Geschäftsanwendungen, Datenquellen und APIs.
Bei Trilux haben wir MCP gezielt um zentrale Enterprise-Funktionen erweitert – darunter SSO, rollenbasiertes Rechtemanagement, Zero-Trust-Gateways sowie umfassende Datenschutz- und Compliance-Mechanismen. So erhält jeder Nutzer exakt den Zugriff, den er für KI-gestützte Workflows benötigt – sicher, konform und skalierbar.
Das Ergebnis ist eine produktive KI-Plattform, mit der Trilux Prozesse automatisiert, Kosten reduziert und neue Services schnell bereitstellt. Im Vortrag zeige ich, wie Unternehmen MCP durch gezielte Erweiterungen effektiv in sichere und leistungsfähige KI-Prozesse überführen können.
Die Welt befindet sich auch heute in einem stetigen Wandel. So, wie sie es schon immer tat. Im unternehmerischen wie gesellschaftlichen Umfeld ist hier aktuell vor allem die zunehmende Polarisierung der Geopolitik zu nennen, die als fix angenommene Strukturen in hoher Geschwindigkeit verändert oder erodiert. Dies betrifft sowohl die kriegerischen Auseinandersetzungen als auch die bisherige regelbasierte Weltordnung.
Darüber hinaus sorgen moderne Technologien, wie KI, dafür, dass sich der Wettbewerb weiter beschleunigt und der Innovationsdruck steigt. Mit KI scheint vieles möglich und produktiver umsetzbar zu sein. In diesem Rahmen und verstärkt durch KI haben sich Cyberrisiken zur größten Bedrohung für die meisten Unternehmen entwickelt, was vielen Unternehmen so nicht klar ist. CEO-Fraud und Voice-Phishing sind hier nur einige Beispiele, die für den wirtschaftlichen Erfolg und die Reputation von Unternehmen und Personen eine große Gefahr darstellen.
Wie soll ich als Unternehmen nun reagieren, um schnelle, aber sinnvolle, Innovationen umzusetzen? Muss es immer KI sein und wenn ja, woher weiß ich welcher Anwendungsfall sinnvoll ist? Und wie begegne ich den großen Risiken aus dem Cyberraum, um resilienter aufgestellt zu sein? Auf Fragen wie diese geht dieser Vortrag ein; am besten natürlich in reger Diskussion.
Donnerstag, November 6
Die Integration von KI-Lösungen in bestehende IT-Landschaften ist selten ein Selbstläufer – und doch werben viele Anbieter mit schnellen Erfolgen. In dieser kontroversen Panel-Debatte schildern CIOs unterschiedlicher Branchen, was bei der Integration von KI wirklich funktioniert – und was nicht – kontroverse Perspektiven und konkrete Learnings.
Wie können Legacy-Systeme modernisiert werden, um KI zu unterstützen, ohne den Betrieb zu unterbrechen? Welche Strategien ermöglichen es Unternehmen, KI in veraltete Infrastrukturen zu bringen und gleichzeitig die Geschäftskontinuität zu wahren?
Wie können Unternehmen KI-Innovation mit Data Governance und Compliance in Einklang bringen? Welche Rahmenbedingungen und Praktiken gewährleisten einen verantwortungsvollen Einsatz von KI bei gleichzeitiger Einhaltung gesetzlicher und sicherheitstechnischer Anforderungen?
Schlanke, digitale Prozesse und fundierte, datenbasierte Entscheidungen sind heute zentrale Erfolgsfaktoren für Unternehmen. Auch Villeroy & Boch stellt sich diesen Herausforderungen – und verbindet seine 277-jährige Geschichte mit modernen Technologien wie Künstlicher Intelligenz und Analytics. Die Teilnehmenden gewinnen exklusive Einblicke in die strategischen Weichenstellungen der letzten Jahre, durch die Daten und digitale Prozesse nachhaltig und erfolgreich in die Arbeitswelt von Villeroy & Boch integriert wurden.
Als Handelsunternehmen liegt die Eigenentwicklung geschäftskritischer AI-Anwendungen außerhalb unseres Kerngeschäfts und die Notwendigkeit einer Partnerschaft mit spezialisierten Dienstleistern erscheint zunächst naheliegend. Bei Vorliegen der richtigen Voraussetzungen kann es dennoch strategisch sinnvoll sein auf eine eigene Lösung zu setzen. Am konkreten Beispiel wird gezeigt wie dies erfolgreich umgesetzt werden kann, um sich dabei sowohl einen wirtschaftlichen Vorteil zu verschaffen, als auch technologische Souveränität, sowie verbesserte Skalierbarkeit und Zukunftsfähigkeit zu erlangen.
Wie sieht eine Unternehmensarchitektur aus, die wirklich bereit für KI ist? Wie legen Cloud-natives Design, hybride Infrastruktur, APIs und Microservices die Grundlage für eine skalierbare KI-Integration in bestehende Ökosysteme?
Im Fernverkehr werden jedes Jahr 8 Millionen Kundenfeedbacks aus verschiedensten Touch Points erfasst. Durch den Einsatz von KI-Modellen werden diese Informationen in Echtzeit verarbeitet und den relevanten Einheiten wie den Zugpersonalen zur Verfügung gestellt und somit die Kundenzufriedenheit und Customer Experience gesteigert. Um Kundenfeedback noch besser in der gesamten Fernverkehrsorganisation zu nutzen, wird seit 2025 ein Multi-Agenten-System eingesetzt. Dieses ermöglicht einen niedrigschwelligen, natürlichsprachlichen Einstieg in die Analyse von betrieblichen und kundenrelevanten Daten. Im Vortrag möchten wir einen Einblick in das Kundenfeedbacksystem sowie den Einsatz von Agenten zur Analyse von Kundenfeedback geben.
Starting without a dedicated AI setup can be both, a challenge and a chance to take a fresh approach. In this talk, I’ll share some initial experiences from building AI structures within Südzucker —focusing on how a strategy-led framework helps connect previously uncoordinated initiatives and supports the development of value-driven MVPs, often grounded not only in GenAI, but also in classical AI/machine learning.
Wie verbessert KI die Cybersicherheit – und wo birgt sie neue Risiken? Was sind die Chancen und Schwachstellen, die KI für die Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen mit sich bringt, und wie können Unternehmen diese aufkommenden Risiken mindern?
Wie lassen sich KI und RPA kombinieren, um eine intelligente Prozessautomatisierung voranzutreiben? Welche Lehren haben Führungskräfte aus der Integration dieser Technologien in großem Maßstab gezogen, und wie kann Komplexität effektiv bewältigt werden?
Generative AI hat enormes Potenzial – aber viele Initiativen bleiben in der Pilotphase stecken. Warum? Weil Organisationen häufig in Projekten denken, statt skalierbare Produkte mit klarem Business-Nutzen zu entwickeln. Dieser Vortrag zeigt, wie ein produktbasierter Ansatz in HR die Kluft zwischen Technologie und echter Wertschöpfung überwindet. Anhand konkreter Anwendungsfälle – etwa in Recruiting, Kompetenzmanagement oder Mitarbeiter-Self-Service – wird aufgezeigt, wie GenAI-Lösungen nicht nur entlasten, sondern strategischen Mehrwert liefern. Zentral ist dabei ein neues Denken: Daten werden als Produkte verstanden, Teams übernehmen Ownership, und GenAI wird als Baustein in wiederverwendbaren, business-orientierten HR-Services integriert.
KI kann mehr als Prozesse beschleunigen – sie kann den Alltag von Mitarbeitenden erleichtern und Bürgernähe neu denken. Thomas Hollmann zeigt, wie KI in der Bundesagentur für Arbeit verantwortungsvoll eingesetzt wird, welche Best Practices bereits heute in der größten Behörde Deutschlands wirken – und warum ethische Leitplanken, Menschlichkeit und Mut zur Veränderung der Schlüssel zum Erfolg sind. Dabei wird deutlich: Die größten Unterschiede zur Privatwirtschaft liegen nicht in der Technik, sondern im Umgang mit Verantwortung, Transparenz und Vertrauen.
Was braucht es, um KI über Pilotprojekte hinaus und abteilungsübergreifend zu skalieren? Welche Fallstudien aus der Praxis zeigen die wichtigsten Herausforderungen und Erfolgsfaktoren bei der unternehmensweiten KI-Einführung?
Wie können Führungskräfte den kulturellen und organisatorischen Wandel vorantreiben, um die KI-Integration zu unterstützen? Was sind die Best Practices, um eine datengesteuerte Denkweise zu fördern und Mitarbeiter auf die Arbeit mit KI vorzubereiten?