Vergiss riesige Cloud-Modelle – die Zukunft der KI ist klein, lokal und ultraschnell! Während alle noch über gigantische neuronale Netze reden, geht der echte Gamechanger in eine ganz andere Richtung: Local & Hybrid AI. In dieser Masterclass dreht sich alles um AI-Spezialchips, App-Innovationen und smarte lokale Agenten, die direkt auf dem Gerät laufen – ohne ewige Latenzen, ohne Cloud-Abhängigkeit, aber mit maximaler Power. 🔥 Was steckt hinter dem Hype? ➡ Local AI & Hybrid AI – wie sich AI von der Cloud löst und neue Möglichkeiten schafft ➡ AI-Spezialchips & Edge-AI – mehr Leistung, weniger Energie, maximale Geschwindigkeit ➡ Apps neu gedacht – smarte Features, die on-device arbeiten und in Echtzeit reagieren ➡ Best Cases & Hands-on – Unternehmen, die Local AI schon heute rocken 🎭 Warum größer denken, wenn’s auch smarter geht? Diese Session zeigt, warum „Shrink to the Max“ nicht nur ein Trend ist, sondern die nächste Evolutionsstufe für moderne AI-gestützte Apps. Sei dabei und erlebe, wie AI kleiner wird – aber mächtiger als je zuvor! 🌍💡🔋🚀

Privacy regulations are tightening globally, making it increasingly challenging for organizations to access and share data while ensuring compliance. AI-generated synthetic data is gaining traction as a privacy-safe solution for data access and sharing. This data is created from original datasets, maintaining privacy without compromising utility. MOSTLY AI has recently released an efficient and flexible Synthetic Data SDK under a fully permissive Apache v2 license, empowering anyone to generate high-quality synthetic data with top-tier performance. Powered by the TabularARGN model architecture, the SDK achieves training times 10x to 100x faster than existing models, while acchieving a SOTA fidelity-privacy balance. In this Session, we'll cover the fundamental concepts of synthetic data and demonstrate how easy it is to generate synthetic data directly from a Jupyter Notebook using the Synthetic Data SDK. Specifically, we will go through - Installing the Synthetic Data SDK - Loading original data into the SDK and locally creating a Generator - Using a Generator to create different versions of synthetic data - Uploading a Generator to the MOSTLY AI Platform and sharing it with the world

KI-basierte Dienste haben längst Einzug in unseren Alltag gehalten. Sei es die schnelle Frage an ChatGPT oder die Unterstützung durch LLM-basierte Chatbots auf Websites. Abseits bekannter Anbieter lassen sich auch eigene KI-Modelle in der eigenen App integrieren. Individuelle Usecases von Nutzenden können so gezielt bedient und unterstützt werden. Anhand von echten Beispielen erfahren Sie in dieser Masterclass, wo die Herausforderungen in der Integration und dem Anlernen von eigenen KI-Modellen liegt. Folgen Sie uns in diesen 60 Minuten zu einer KI-gestützten Tierschutzkontrolle auf einen Schweinehof und erfahren Sie, was sie hiervon für Ihr eigenes KI-Projekt lernen können und wo die Challenges in der KI-App Entwicklung liegen.

In dieser Masterclass widmen wir uns der Frage, wie LLMs genutzt werden können, um Nutzer:innen gezielt mit hilfreichen Informationen zu versorgen. Dabei zeichnen wir die technische Entwicklung der letzten Jahre nach. Wir erklären, wie man ausgehend von einem großen Sprachmodell ein Agenten-basiertes System entwickelt. Chat-Templates, RAG, Graphen und Agentic Tool-Usage – zu jeder dieser Entwicklungen vermitteln wir theoretische Hintergründe und geben anhand konkreter Code-Beispiele Einblicke in die praktische Umsetzung.

In dieser Masterclass wird Carsten einen Überblick über die gegenwärtigen Möglichkeiten der Generativen KI (GenAI) sowie deren zukünftige Entwicklungen bieten und dabei die KI-Tools Devin und OpenHands näher erläutern. Des Weiteren wird er erörtern, wie KI zunehmend Aufgaben übernehmen könnte, die traditionell von Software-Ingenieuren ausgeführt werden, und somit möglicherweise die Rolle des Software-Engineerings grundlegend verändern kann. Zum Schluss haben die Teilnehmer die Möglichkeit, an praktischen DIY-Übungen teilzunehmen, gefolgt von einer interaktiven Fragerunde.

Masterclass zur Einführung elementarer Strategien um Daten effizient und sicher zu verarbeiten, verwalten und zu verwenden. Wir zeigen wie man in einer Datenplattform die 3 Komponenten vereint: Daten-Pipeline Strategien, Speicherung und Governance (Verwaltung und Kontrolle). Dadurch wird der gesamte Datenlebenszyklus abgedeckt, von der Gewinnung der Daten aus verschiedenen Quellen über die Umwandlung in ein einheitliches Format bis hin zur Speicherung und Nutzung unter Berücksichtigung der geltenden Richtlinien und Compliance-Anforderungen. Außerdem bietet die Datenplattform eine optimale Basis um KI und Business-Intelligence Use-Cases erfolgreich umzusetzen.

In dieser Masterclass werden wir anhand eines Beispiels zur Kaffeeröstung ein Rezept für die erfolgreiche Umsetzung für Data Science Projekte in der Fertigungsindustrie erarbeiten. Dabei werden wir uns mit typischen Problemen bei der Entwicklung eines KI-Modells basierend auf Produktions- und Sensordaten beschäftigen und Ansätze zur Lösung von diesen vorstellen.

Dyn Media präsentiert, wie sie mit dem Einsatz von Snowflake im Sport-Streaming Zuschauerverhalten verstehen und gezielt ansprechen.

Data & Analytics ist mittlerweile Commodity geworden! Die Angebote der Datenplattform-Anbieter gleichen sich zunehmend an – ein Feld voller Gleichklang, wo einst Innovation herrschte! ABER: GenAI hat die Karten NEU GEMISCHT! Als kraftvoller Innovationstreiber verändert Generative KI das Spielfeld grundlegend! Dennoch bleiben die fundamentalen Herausforderungen bestehen: Die Wertschöpfung aus Daten – unser ewiges Ziel – erreichen wir nach wie vor nur mit begrenztem Erfolg. Die entscheidende Erkenntnis: Die Bausteine zum Durchbruch sind überraschend unkompliziert! Eine zukunftsorientierte Datenarchitektur verbindet zentrale Konzepte wie: •Data Products •Business Semantics •Passgenaue Technologiekomponenten Diese kraftvolle Kombination ermöglicht sowohl klassische Analytics als auch moderne GenAI-Anwendungen – SCHNELL, FLEXIBEL und HOCHEFFIZIENT zu entwickeln und zu nutzen! Die Datenrevolution ist in vollem Gange – und IHR seid ein Teil davon!

Mit dem „AI Innovation Sprint“ findest du in nur 2 Tagen die richtigen AI Use Cases für dein Unternehmen – und entwickelst erste Prototypen. Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, die passenden AI-Anwendungsfälle zu identifizieren. Welche Use Cases schaffen den größten Mehrwert? Wo lohnt sich AI wirklich? Und wie gelingt die schnelle Umsetzung? In dieser Master Class präsentieren wir die „AI Innovation Sprint“ Methode – ein dynamisches, 2-tägiges Workshop-Format, mit dem Unternehmen sofort wertvolle AI Use Cases definieren und erste Prototypen entwickeln können. Der Fokus liegt nicht auf der Technologie, sondern auf dem Business: Wir analysieren Kernprozesse, identifizieren Potenziale und entwickeln praxisnahe AI-Lösungen mit messbarem Return on AI (ROAI). Lerne anhand echter Praxisbeispiele, wie du mit strukturiertem Use Case Mapping, Design Thinking und schnellem Prototyping in kürzester Zeit umsetzbare AI-Konzepte entwickelst – und dein Unternehmen auf die nächste Stufe der AI-Adoption bringst.

Chatbots auf Basis von Retrieval-Augmented Generation (RAG) durchdringen zunehmend Unternehmensprozesse und schaffen Synergien zwischen internen Daten und moderner KI. Ihr Einsatz führt sowohl zu Herausforderungen als auch zu innovativen Lösungsansätzen und bildet gleichzeitig die Grundlage für gänzlich neue Verfahren. Diese Masterclass beleuchtet vier ausgewählte Schlüsselthemen und Trends der Post-RAG-Ära: 1. Chat-Plattformen erlauben die Zentralisierung komplexer KI-Landschaften und versprechen eine einheitliche User Experience durch die Integration verschiedener GenAI-Anwendungen in eine Plattform. 2. LLM-Middlewares für nachhaltige KI-Architekturen bieten Vendor-unabhängige Funktionen als strategische Schicht zwischen Anwendungen und KI-Modellen. Sie ermöglichen Modell-Hopping, Kostentransparenz und Sicherheitsabstraktion – entscheidend für die langfristige Roadmap. 3. Präzises Wissensmanagement mit Enterprise Search stellt Wissen integriert aus verschiedensten Unternehmensquellen zentral bereit. KI-basierte hybride Suchverfahren können dabei die Suchqualität im Vergleich zu klassischen Verfahren erheblich steigern. 4. Agentensysteme als logische Evolution integrieren RAG-Datenströme und transformieren Chatbots von Q&A-Tools zu proaktiven Entscheidungsträgern. Hierarchische Mechanismen gewährleisten dabei die Kontrolle.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist heiß – aber ohne „Swag“ bleibt’s nur halb so smart. Denn Datenqualität, schlanke Prozesse und die richtige Kultur sind der Schlüssel, um echten Mehrwert für die Wertschöpfung zu schaffen. Marco Richardson, VP for AI & XR bei ACP Digital, zeigt, wie KI aus Interviews mit Fachkräften automatisch BPMN-Diagramme generiert – und so die Grundlage für leistungsstarke RAG-Systeme legt. Erlebt Best Practices, echte Projekt-Learnings und erfahrt, wo die Stolpersteine lauern. Keine Buzzwords, sondern greifbare Insights für maximalen Impact.

Sollte man die KI-Plattform für die Firma selber bauen oder auf ein bestehendes Produkt setzen? Wir teilen unsere Erfahrungen aus 30+ KI Projekten und diskutieren mit euch, wann welche Option die bessere ist.

If your organisation wants to deliver great marketing experiences, it needs a centralised place for all customer data. Whether you want to deliver personalised advertising, onsite promotions, cross-sells, or email/push messages, customer data is the key. But that doesn’t mean you need to waste millions on a packaged CDP! That’s antiquated thinking. Leading companies are ditching the packaged CDP and leveraging Composable CDPs to turn their existing data warehouse into their CDP. This allows you to maximize investments you have already made in your data warehouse. In this session, data industry veteran Adam Greco will share his “Top 10” reasons why leading organizations are choosing a different path to create the next generation of CDPs.

Erlebe, wie gutes Design den Unterschied macht – nicht nur ästhetisch, sondern auch in der Nutzerfreundlichkeit und Effizienz. In dieser Masterclass zeigen wir, wie durchdachtes UI-Design dein Reporting klarer, verständlicher und ansprechender gestaltet. Mit praxisnahen Beispielen aus deinem täglichen Leben und sofort umsetzbaren Tipps lernst du, wie du deinem Reporting nachhaltig zu mehr Nutzung verhilfst - und das ganze nur mit UI & UX.

AI transformiert Unternehmen, der AI Act regelt den sicheren Einsatz. Wie können Unternehmen AI Agenten nutzen und dabei die Anforderungen des AI Act erfüllen? In dieser Masterclass zeigen wir Ihnen, wie das mit Smart Agents und VIER AI Gateway gelingt. Wir zeigen Ihnen Praxisbeispiele, die Compliance, Effizienz und erstklassige CX vereinen. 🔹AI Act einfach und praxisnah erklärt 🔹Herausforderungen bei AI im Kundenservice meistern 🔹Live-Demos: Smarte, rechtskonforme AI in Action Erfahren Sie, wie Sie mit intelligenten Automatisierungen Ihre CX optimieren – sicher, transparent und zukunftssicher! Jetzt anmelden – und Ihre Customer Experience AI Act compliant zukunftssicher gestalten!

In dieser praxisorientierten Masterclass lernen Sie, wie Sie einen leistungsstarken Self-Service-Chatbot entwickeln, der unstrukturierte und strukturierte Unternehmensdaten effektiv nutzt und die spezifische Alltagssprache Ihres Unternehmens versteht. Sie erfahren, wie Sie aus unstrukturierten Quellen wie E-Mails, Chats und Dokumenten wertvolle Informationen extrahieren, um einen Chatbot zu erstellen, der nahtlos auf interne abteilungsspezifische Anfragen reagiert. Dabei wird nicht nur die Integration von maschinellem Lernen und natürlichen Sprachmodellen thematisiert, sondern auch, wie der Bot mit der eigenen Terminologie und den internen Prozessen Ihres Unternehmens harmoniert. Am Ende dieser Masterclass sind Sie in der Lage, mit dem Bot Abfragen gegen strukturierte und unstrukturierte Datenbestände im Unternehmen zu machen.

KI kann Millionen von Mikrotransformationen im Arbeitsalltag ermöglichen und eine echte Antwort auf den Fachkräftemangel sein. Doch wie findet man die richtigen Use Cases, um das Potenzial zu realisieren und Mehrwerte für Mitarbeitende zu schaffen? Wie nimmt man Teams, die KI-Lösungen gestalten, und die Nutzenden von Anfang an mit? Tabitha und Thorsten von der Finanz Informatik sowie Marc von der Sparkasse Münsterland-Ost teilen ihre Learnings aus der Entwicklung des S-KIPilot, der als KI-Assistenz die Arbeitswelt von rund 200.000 Mitarbeitenden der Sparkassen-Finanzgruppe transformieren wird.

In der Session von Finanz Informatik und NVIDIA werden das Agentic-AI-Framework, die Architektur und Infrastruktur für den Arbeitsplatz der Zukunft der Sparkassen-Finanzgruppe (SFG) vorgestellt. Anhand des S-KIPilot zeigen Markus und Sebastian, wie KI-Assistenz für die ~200.000 Mitarbeitenden entwickelt und mit den Systemen der SFG integriert wird. Der On-Prem-Betrieb von Open-Source-LLMs stellt dabei Datensouveränität und Compliance sicher. Jochen zeigt wie NVIDIA Technologie den effizienten und souveränen Betrieb von genAI ermöglicht und gibt Einblicke in die NVIDIA AI Enterprise Lösungen.