appliedAI Events & Training
Von Multi-Agenten-Systemen zu messbarem Mehrwert
Die Zeit der experimentellen KI ist vorbei. 2026 fragt die deutsche Industrie: „Wie steigern Agenten den Gewinn?“ Exklusive 5-teilige Arbeitsgruppe unter Leitung unseres Leiters für Agenten-KI zu den wirtschaftlichen Effekten von Multi-Agenten-Systemen: Prozessimpact, Kostenverschiebungen, ROI.
Agenten-Gedächtnisarchitekturen: Vom Abruf zum kognitiven Gedächtnis
Wie Speicherarchitekturen bestimmen, was KI-Agenten über Zeit speichern und nutzen. Wir behandeln die Entwicklung, den Unterschied zwischen faktischem und kognitivem Gedächtnis, vergleichen abrufbasierte, selbstverwaltende und graphbasierte Ansätze und zeigen, wie man Speicherdesign für Agenten-Use-Cases wählt.
Change Management für die KI-Transformation: KI nachhaltig etablieren
Ein interaktiver Roundtable mit dem Fokus warum starkes Change Management entscheidend ist, um KI einzuführen und zu skalieren – und wie es sich praktisch aufsetzen lässt. Im Fokus stehen Adoption, Mindset-Shift, Governance und Enablement, ergänzt durch kurze Impulse und Praxiserfahrungen, mit umsetzbaren Takeaways.
Multi-Agenten-KI im Unternehmensalltag
Agenten werden zunehmend aus der Pilotphase in die Produktion überführt, und Multi-Agenten-Systeme werden unternehmensweit eingeführt. Tauschen Sie sich mit Fachleuten und Führungskräften aus und tauchen Sie tief in die Materie ein – mit Demos, Beispielen, Skalierung, Governance und Best Practices aus der Entwicklung.
Von „Arbeitsplätze vs. KI“ zu „Kompetenzen vs. Wandelgeschwindigkeit“
Der „AI Impact Score“ des appliedAI Institute zeigt auf, wie sich Aufgaben, Rollen und Berufsgruppen verändern könnten, und hilft Ihnen dabei, zukünftige Kompetenzen, Anwendungsfälle für KI sowie Möglichkeiten für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI zu identifizieren.
Die Blind Spots der KI: Von Prompt-Injection bis zu Rogue Agents
Dieses Learn@Lunch befasst sich mit Sicherheits- und Zuverlässigkeitslücken in moderner KI. Wir behandeln Prompt Injection in LLMs, Embedding Leakage (vec2text) und riskantes Agentenverhalten in der Praxis. Sie sehen konkrete Beispiele für Angriffe/Fehler und erfahren, worauf Sie bei LLM-Apps und Agenten achten müssen.