appliedAI Events & Training
Agent-Tracing und Debugging, Framework-Benchmarking
KI‑Agenten liefern Wert, doch Entscheidungen sind schwer nachzuvollziehen. Bei fehlerhaften Ergebnissen ist unklar, was brach und warum—Risiko steigt, Engineering bremst. Diese Session zeigt Transparenz via Observability & Tracing: End‑to‑End‑Runs, Tools, Prompts, Tokens, Latenz, Kosten, Fehler, Benchmarking.
Jenseits der IDE: Wie unterschiedliche Stakeholder‑Perspektiven
Während sich KI‑Coding‑Assistenten wie GitHub Copilot verbreiten, stehen Organisationen vor Herausforderungen und Chancen bei der Integration dieser Tools in ihre Entwicklungs‑Workflows. Dieses Roundtable beleuchtet Perspektiven von Governance, Recht und Engineering zur Einführung agentischer Coding‑KI.
Industrielle Forschung und Entwicklung neu erfunden
Diese Roundtable zeigt, wie die Integration von KI‑Agenten den Produktlebenszyklus revolutioniert– von Konzepten und Kundenanfragen bis zur Kommerzialisierung– mit Einblicken und Strategien, wie autonome Systeme einen nahtlosen, intelligenten, schnellen Weg zum Markt im Zeitalter KI‑getriebener Entwicklung ermöglichen.
Ecosystem Meetup: AI@Scale&pace
Unser Meetup im März wird sich mit den wichtigsten Erfolgsfaktoren für die Einführung von KI im Jahr 2026 befassen. Wir werden uns auf Best Practices für die schnelle und groß angelegte Skalierung von KI in Unternehmen konzentrieren und dabei den globalen Kontext für 2026 sowie andere wichtige Aspekte berücksichtigen.
AI & Data Sovereignty: From Legal Blocker to Business Enabler
In einer Ära, in der KI und datengetriebene Geschäftsmodelle das Tempo vorgeben, wird die souveräne Kontrolle über die eigenen Daten zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Zugleich wachsen rechtliche und Sicherheitsherausforderungen. Das Event beleuchtet Datensouveränität und bietet praktische Lösungen für Unternehmen.
Von der Idee zum produktiven KI-Fall
Hier lernen die Teilnehmer einen pragmatischen Ansatz, um eine KI-Idee in einen produktionsreifen Anwendungsfallplan umzusetzen. Fokus: Konzeption, messbarer Wert, Machbarkeit und Risiken, Priorisierung sowie der Weg zu MVP und Produktion inkl. Make-or-Buy. Ergebnis: KI-Anwendungsfall-Canvas und klare nächste Schritte.
Über die operativen Werkzeuge hinaus: Aufbau Ihres No-Code-/Low-Code
No-Code-/Low-Code-Plattformen beschleunigen Automatisierung und KI-Workflows oft schneller als klassische Lieferzyklen. Entscheidend wird es aber, wenn Unternehmen über einzelne Use Cases hinaus skalieren: Dann zählen klare Regeln, wo NC/LC sinnvoll ist, was damit laufen darf und wie Risiken gesteuert werden.
Die AgentOps-Arbeitsgruppe bringt führende technische und Governance-Experten zusammen, um die technischen und betrieblichen Verfahren zu definieren, die für die sichere, zuverlässige und skalierbare Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von agentenbasierten KI-Systemen in der Produktion erforderlich sind.
