AI & Integration Summit Agenda
Mittwoch, November 5
Große Sprachmodelle wie ChatGPT versprechen Automatisierung und Effizienz – doch ihr Erfolg hängt maßgeblich von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Schlechte Daten führen zu schlechten Ergebnissen.
Der Vortrag zeigt, wie wir im Rahmen unseres SAP S/4HANA-Projekts ein Data Governance Framework mit Fokus auf Stammdaten erfolgreich etabliert haben.
Unser Geschäftsmodell – Inhouse Consulting für Data & AI und welche praktischen Implikationen für unser Tageschgeschäft sich daraus ableiten:
- Wie gehen wir use cases an – Einzelfall vs. AI-Strategie?
- Wie unterscheiden sich unsere Segmente: Corporate Function und Energy Networks?
- Wie bleiben wir up to date?
- Die Rolle von Governance, Compliance, Datenzentralisierung (im dezentralen Konzern E.ON).
Wir sprechen viel über Fairness in der KI und Diskriminierung in Algorithmen. Wir versuchen mit KI einen höchstmöglichen positiven Business Impact zu realisieren und begeben uns mit KI auf die weitere Transformationsreise im Unternehmen und in der Verwaltung.
Aber wie wichtig sind eigentlich Themen wie Souveränität, Nachhaltigkeit und Kostenkontrolle bei diesem Unterfangen? Wie hoch sind eigentlich Ihre Abhängigkeiten und Ihre Risken?
Hier ein kurzer Impuls zum Nachdenken und evtl. Neudenken.
Alain schildert, wie Unternehmen durch den Einsatz von Agentic AI und Observability-Technologien nicht nur Daten verstehen, sondern daraus autonom handeln, Risiken frühzeitig erkennen und ihre digitale Resilienz stärken.
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.
AI agents are transforming business efficiency—but education is key to unlocking their full potential. This session shares how Dish built an AI Agent Hub to automate workflows, boost ROI, and empower teams from Sales to Support. Learn best practices, challenges, and future trends to scale secure, impactful AI solutions across the enterprise.
Rund 90 % der Unternehmensdaten sind unstrukturiert – etwa Verträge, Präsentationen oder E-Mails. Hubert Meckel zeigt in seinem Vortrag, wie KI-gestützte Tools diese Inhalte analysieren, strukturieren und in automatisierte Workflows überführen. Im Fokus stehen die sichere Integration in bestehende IT-Architekturen, DSGVO-konforme Zugriffsmodelle und strategische Ansätze, mit denen CIOs Content-Prozesse effizient und skalierbar gestalten können.
Das Model Context Protocol (MCP) verbindet generative KI sicher mit Unternehmenssystemen. Bei Trilux wurde MCP um zentrale Funktionen wie SSO, Rollenrechte und Datenschutz erweitert.
So entstehen skalierbare, konforme KI-Workflows. Der Vortrag zeigt, wie MCP zur produktiven Plattform für Automatisierung und neue Services wird.
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.
KI ist zu einem führenden Markttrend geworden. Seit mehreren Jahren hat sich der Fokus von der Frage, ob man KI einsetzen sollte, darauf verlagert, wie man sie strategisch einsetzt, wichtige Projekte identifiziert und diese skaliert. Nach der digitalen Transformation hat das Zeitalter der (Gen)KI-Transformation begonnen.
In dieser Präsentation werden wir die Voraussetzungen für die Einführung von KI in der Pharmaindustrie, dem zweitstärksten regulierten Sektor, erläutern und aufzeigen, wie wir die Transformation der Gesundheitsversorgung durch Data Science in Deutschland und international unterstützen.
Geopolitische Spannungen und technologische Entwicklungen wie KI verändern Märkte rasant. Gleichzeitig steigen Cyberrisiken – etwa durch CEO-Fraud oder Voice-Phishing. Wie soll ich als Unternehmen 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.
Bei Vorwerk sind wir entschlossen, KI und Daten in echte Kundenzufriedenheit zu verwandeln. Wir glauben, dass KI uns nicht nur den Aufbau herausragender Produktökosysteme ermöglicht, sondern auch die tägliche Arbeit transformiert. Denn die größten Herausforderungen liegen nicht in der Technologie. Unser Ansatz basiert vielmehr auf einer starken Produktkultur, die unserer Meinung nach auch für den Aufbau interner Enabler und Plattformen von großem Vorteil ist.
In dieser Keynote teilen wir wichtige Erkenntnisse, um das Innovationstempo und den Integrationsbedarf zu meistern. Wie baue ich ein erfolgreiches Innovationsteam auf? Welche unterstützenden Managementsysteme sind entscheidend, um sie zu unterstützen? Was ist für den erfolgreichen Betrieb einer KI-Anwendung erforderlich?
Donnerstag, November 6
Wie können CIOs und IT-Verantwortlicher KI-Initiativen erfolgreich skalieren und echten Geschäftswert schaffen? Diese Keynote liefert praxisnahe Einblicke, wie Sie mit Snowflake’s GATE-Modell – Governance, Agilität, Talent und Evaluation – Silos auflösen, Daten effizient nutzen und Vertrauen in KI-Lösungen aufbauen. Entdecken Sie Strategien, um KI-Investitionen in messbaren ROI zu verwandeln.
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.
- Vom Zielbild zur Umsetzung: Wie wir in der Telekommunikationsbranche durch AI DataQuality-Checks von der Vision einer kosteneffizienten Automatisierung zur erfolgreichen Realisierung konkreter AI Use Cases gekommen sind.
- Datenqualität als Schlüssel: Wie AI DataQuality-Checks uns dabei unterstützen, die Qualität notwendiger Daten schnell einzuschätzen und gezielt zu verbessern, um den Einsatz von AI Use Cases zu ermöglichen.
- Über den ersten Use Case hinaus: Welche zusätzlichen AI Use Cases aus der initialen Entwicklung entstanden sind und wie diese dazu beitragen, Unternehmensziele effizienter, schneller und kostengünstiger zu erreichen.
- Fazit: Der Weg zur AI-Readiness führt über den gezielten Einsatz AI-gestützter Tools, die Datenkonsistenz und -kontext automatisieren und so die Entwicklung neuer Anwendungen beschleunigen.
Der Vortrag veranschaulicht, wie zentral bereitgestellte GenAI-Tools skalierbare Effizienz ermöglichen und GenAI für jedermann zugänglich machen. Das fördert wertschöpfende Aktivitäten, stärkt die Innovation und sichert Wettbewerbsvorteile. Erfolgsfaktoren sind unter anderem eine benutzerfreundliche Technik, klare Vorgaben und eine Kultur des Experimentierens. Konkrete Beispiele und Best Practices zeigen:
- Die individuelle Effizienz wird durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, ein verbessertes Wissensmanagement und kreative Problemlösungen gesteigert.
- Die Teamarbeit wird durch KI-gestützte Zusammenarbeit und datengetriebene Entscheidungsfindung optimiert.
- Innovation wird durch Prototyping und die Verbesserung des Kundenerlebnisses beschleunigt.
Die zentrale IT fungiert als Enabler durch standardisierte, DSGVO-konforme Tools, praktische Schulungen und kontinuierliche Feedbackschleifen.
- Wie die konzernweite KI-Initiative bei Mercedes-Benz den Mehrwert von GenAI entlang der gesamten Wertschöpfungskette maximiert
- Konkrete Use Cases aus den Bereichen Developer Productivity, interne Effizienz und Customer Experience
- Bewährte Best Practices für die erfolgreiche Umsetzung von GenAI und Agentic AI Use Cases – von der Ideenfindung über Solution Design bis hin zur strukturierten Kommunikation
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.
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.
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.
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.
