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Nicht jede Schnittstelle muss neu entwickelt werden. Nicht jede Integration braucht Events. Und nicht jedes neue SAP-Produkt gehört automatisch in die Zielarchitektur. In diesem Webinar zeigen wir die vier größten Irrtümer bei der Modernisierung von SAP-Integrationslandschaften und stellen einen pragmatischen Entscheidungsrahmen aus der Projektpraxis vor.

In diesem Webinar zeigen wir an einem konkreten Beispiel, wie aus einer Idee ein produktiver KI-Agent wird: von der Use-Case-Definition über die Architektur bis zur Anbindung an echte Unternehmenssysteme. Viele Unternehmen haben KI-Piloten gestartet, die in der Demo überzeugen und dann in der Schublade verschwinden. Der Sprung in den Produktivbetrieb scheitert selten am Sprachmodell. Meist liegt es an Architektur, Systemanbindung und fehlender Evaluation des Agentenverhaltens.

Im Webinar gehen wir einen KI-Agenten Schritt für Schritt durch: von der Plattform- und Modellauswahl über die Agentenlogik bis zur standardisierten Anbindung an Unternehmenssysteme über das Model Context Protocol (MCP). Die führenden Enterprise-Plattformen betrachten wir vergleichend und herstellerunabhängig, sodass sich das Vorgehen auf Ihre Cloud übertragen lässt. Dabei zeigen wir, welche Entscheidungen unterwegs anstehen, von der Toolauswahl über die Leitplanken für das Agentenverhalten bis zur Evaluation vor dem Rollout.

Der Praxis-Use-Case: ein Service-Agent, der eingehende Kundenanfragen kategorisiert, relevante Daten aus einem angebundenen System zusammenstellt und einen Antwortentwurf für das Serviceteam erstellt.

Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.

Klassische industrielle Bildverarbeitung ist mächtig, aber teuer: tausende gelabelte Fehlerbilder, monatelanges Einrichten, und bei jeder Produktvariante geht es von vorn los. Eine neue Generation von Vision-KI ändert die Rechnung. Vision-Language-Modelle und Few-Shot-Verfahren erkennen Abweichungen nach einer Handvoll Beispielbilder und lassen sich in Textform anweisen, worauf sie achten sollen.

Im Webinar zeigen wir, was davon 2026 produktionsreif ist und was noch Messe-Demo bleibt: Sichtprüfung mit Few-Shot-Anomalieerkennung, Edge-Betrieb an der Linie ohne Cloud-Zwang, und der Industrie-5.0-Gedanke dahinter, denn die neue Rollenverteilung heißt nicht Vollautomatisierung, sondern KI prüft, Mensch entscheidet die Grenzfälle. Dazu die ehrliche Abgrenzung: wo klassische, regelbasierte Bildverarbeitung weiterhin überlegen ist, etwa bei Messaufgaben mit Toleranzen im Mikrometerbereich.

Der Praxis-Use-Case: eine Sichtprüfung an einem realen Bauteil, einmal klassisch projektiert und einmal mit einem Vision-Language-Modell aufgesetzt, im Vergleich von Aufwand, Trefferquote und Kosten.

Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.

„Antworte ausschließlich im folgenden Format“ ist eine Bitte, keine Garantie. Wir zeigen, was technisch zwischen einem freundlichen Prompt, dem JSON-Modus und echtem Constrained Decoding liegt, und warum nur eines davon in der Integration verlässlich hält. Dazu die Details, die im Alltag den Unterschied machen: Wie die Reihenfolge der Felder das Ergebnis verändert, warum ein fehlendes Konzept für „steht nicht im Dokument“ direkt zu erfundenen Werten führt, und wann eine Retry-Schleife teurer ist als ein zweiter Modellaufruf. Für Entwicklerinnen und Entwickler, die Sprachmodelle an bestehende Systeme anbinden.

Souveräne KI ist 2026 vom Nischenthema zur Chefsache geworden: Die EU investiert über 30 Milliarden Euro in AI Gigafactories, und jeder große US-Anbieter verkauft inzwischen eine „Sovereign Cloud“. Doch zwischen echtem Souveränitätsgewinn und Souveränitäts-Marketing liegt ein weiter Weg, denn der Serverstandort schützt nicht vor dem Rechtsraum des Anbieters.

Im Webinar sortieren wir das Feld: Was souveräne KI auf den Ebenen Modell, Compute, Daten und Betrieb tatsächlich bedeutet, welche europäischen Alternativen es heute schon gibt, von offenen Modellen über EU-Cloud-Anbieter bis zu lokal betreibbaren LLMs, und wo der Leistungsabstand zu den US-Frontier-Modellen real ist und wo er nur behauptet wird. Dazu ein Entscheidungsraster: Welche Workloads brauchen Souveränität wirklich, und welche dürfen pragmatisch beim Hyperscaler bleiben?

Der Praxis-Use-Case: ein interner KI-Assistent, einmal auf US-Frontier-Modell und einmal vollständig souverän aufgesetzt, im Vergleich von Qualität, Kosten und Abhängigkeiten. Teilnehmende erhalten das Entscheidungsraster als Vorlage.

Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.

Datensouveränität war lange ein Thema für die Compliance-Abteilung. Inzwischen ist daraus ein Betriebsrisiko geworden. Wer zentrale Prozesse an einen einzelnen außereuropäischen Anbieter hängt, übernimmt dessen rechtliche und wirtschaftliche Risiken mit, und 2026 hat sich genau das in der Praxis gezeigt.

Wir starten mit diesem Fall und klären dann, was Souveränität über den Serverstandort hinaus bedeutet. Denn wo die Daten liegen, ist nur ein Teil der Antwort. Entscheidend ist auch, welchem Recht der Anbieter unterliegt.

Am Ende steht ein Vorgehen, das sich im Alltag umsetzen lässt: erst herausfinden, welche Prozesse an welchen Diensten hängen, dann die kritischsten Abhängigkeiten umkehrbar machen, und erst danach gezielt Alternativen aufbauen. Dass Souveränität Funktionsverzicht bedeutet, stimmt dabei längst nicht mehr.

In diesem Webinar zeigen wir, wie Websites in den Antworten von ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews sichtbar werden und was Sie dafür technisch und inhaltlich tun können. Kaufentscheidungen beginnen immer häufiger in KI-Systemen statt in der klassischen Google-Suche. Wer in KI-Antworten nicht vorkommt, verliert einen wachsenden Teil seiner Zielgruppe, oft ohne es zu merken, denn klassische SEO-Rankings zeigen dieses Problem nicht.

Im Webinar erklären wir, wie generative Suchsysteme Quellen auswählen und was das für Ihre Website bedeutet: von strukturierten Daten nach Schema.org über die robots.txt-Konfiguration für Trainings- und Such-Crawler bis zu zitierfähigen Inhalten mit klaren Definitionen und Frage-Antwort-Strukturen. Auch llms.txt ordnen wir ein: Google hat 2026 dokumentiert, dass die Suche die Datei nicht verwendet; ihr Nutzen liegt an anderer Stelle.

Der Praxis-Use-Case: Wir gehen eine Website Schritt für Schritt durch und zeigen, wo die größten GEO-Hebel liegen und wie eine optimierte Seite aussieht. Wenn Sie Ihre eigene Website besprechen möchten, können wir dafür im Anschluss einen kurzen Termin vereinbaren.

Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.

In den meisten Unternehmen nutzt ein erheblicher Teil der Beschäftigten KI-Werkzeuge, die nie freigegeben wurden: der private ChatGPT-Account für den Kundentermin, das Browser-Plugin fürs Protokoll, der Übersetzer für den Vertragsentwurf. Verbote lösen das Problem nicht, sie verlagern es nur auf Privatgeräte und machen es unsichtbar.

Im Webinar zeigen wir, wie Sie Shadow AI in Ihrer Organisation sichtbar machen, die tatsächlichen Risiken nüchtern bewerten (Datenabfluss, Geschäftsgeheimnisse, AI-Act- und Datenschutzpflichten, arbeitsrechtliche Fragen) und die produktive Energie dahinter in geregelte Bahnen lenken: mit Freigabeprozess, erlaubten Alternativen und einer KI-Richtlinie, die Beschäftigte tatsächlich lesen.

Der Praxis-Use-Case: eine anonymisierte Shadow-AI-Inventur aus einem Mittelständler, inklusive der Frage, welche der gefundenen Tools am Ende offiziell eingeführt wurden, weil sie schlicht gut waren.

Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.

In diesem Webinar zeigen wir, wie Sie messen, ob und wie oft Ihre Marke in den Antworten von ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews erscheint. Ob GEO-Maßnahmen (Generative Engine Optimization) wirken, lässt sich ohne Messung nicht beurteilen. Eine neue Tool-Generation macht KI-Sichtbarkeit messbar: Markenerwähnungen, zitierte Quellen und Share of Voice gegenüber dem Wettbewerb. Der Markt ist jedoch jung, die Anbieter unterscheiden sich deutlich in Abdeckung, Funktionsumfang und Preis.

Im Webinar zeigen wir exemplarisch ein AI-Visibility-Tool im Einsatz: vom Aufbau eines sinnvollen Prompt-Sets entlang der Customer Journey über Wettbewerbsvergleiche bis zum Reporting, mit dem Marketing-Teams tatsächlich arbeiten. Dazu ordnen wir den Anbietermarkt ein, herstellerunabhängig und mit Blick darauf, welche Tool-Kategorie zu welchen Anforderungen und welchem Budget passt.

Der Praxis-Use-Case: eine Baseline-Messung für eine Beispielmarke. Wir definieren Prompts, messen die Sichtbarkeit im Vergleich zu zwei Wettbewerbern und leiten daraus konkrete Content- und Technikmaßnahmen ab.

Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.

KI-Agenten versprechen erhebliche Effizienz- und Automatisierungsgewinne. Gleichzeitig entstehen neue Herausforderungen hinsichtlich Sicherheit, Governance, Datenschutz und Nachvollziehbarkeit. In diesem Webinar zeigen wir, wie Unternehmen KI-Agenten produktiv einsetzen können, ohne die Kontrolle über Prozesse, Daten und Entscheidungen zu verlieren.

Anhand praxisnaher Beispiele beleuchten wir zentrale Risiken, typische Fehlerbilder und erprobte Ansätze für einen sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von KI-Agenten.

2024 wurde KI ausprobiert, 2025 eingeführt, 2026 kommt die Frage nach dem Ergebnis. Wenn Lizenzverlängerungen und neue KI-Budgets anstehen, reichen Anekdoten und Zufriedenheitsumfragen nicht mehr. Gemessen wird trotzdem selten, denn Zeitersparnis ist flüchtig, Qualitätseffekte sind weich, und eine Baseline hat kaum jemand erhoben.

Im Webinar zeigen wir ein pragmatisches Messmodell in vier Schritten: Baseline definieren, Adoption messen, Zeit- und Qualitätseffekte erfassen und den Schritt, an dem die meisten scheitern: eingesparte Zeit in Geschäftswert übersetzen. Dazu die ehrliche Abgrenzung, welche Effekte sich seriös beziffern lassen und wo Schätzung transparent gemacht werden muss statt versteckt.

Der Praxis-Use-Case: eine vollständige ROI-Rechnung für einen KI-Use-Case aus dem Tagesgeschäft, von der Annahme bis zur Zahl, die im Steering Committee präsentiert wurde. Teilnehmende erhalten das Rechenmodell als Vorlage.

Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.

Laut einer viel zitierten MIT-Studie erzielen rund 95 Prozent aller GenAI-Piloten keinen messbaren Geschäftseffekt, obwohl Unternehmen Milliarden investieren. Gleichzeitig skaliert eine kleine Minderheit ihre KI-Projekte erfolgreich in den Produktivbetrieb. Der Unterschied liegt selten am Modell.

Im Webinar zerlegen wir die typischen Todesursachen von KI-Piloten: kein echter Prozess-Owner, keine Integration in bestehende Systeme, keine belastbare Datengrundlage, keine Evaluation und ein Pilot, der nie für den Betrieb gedacht war. Dem stellen wir die Muster der erfolgreichen fünf Prozent gegenüber, vom Use-Case-Zuschnitt über das Prozess-Redesign bis zur Frage, wann man einen Piloten bewusst beerdigt.

Der Praxis-Use-Case: ein realer (anonymisierter) Pilot, der zweimal gescheitert ist und im dritten Anlauf produktiv wurde. Teilnehmende erhalten die Checkliste, mit der sie ihren eigenen Piloten in zehn Minuten gegen die häufigsten Todesursachen testen.

Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.

ChatGPT, Microsoft Copilot und andere KI-Anwendungen sind längst im Unternehmensalltag angekommen. Doch mit den neuen Möglichkeiten entstehen auch neue Risiken: Vertrauliche Daten gelangen in Prompts, KI-Systeme liefern fehlerhafte Antworten oder werden gezielt manipuliert.

In diesem Webinar zeigen wir anhand praxisnaher Beispiele die wichtigsten Sicherheits- und Compliance-Risiken beim Einsatz generativer KI. Erfahren Sie, welche Bedrohungen Unternehmen kennen sollten und welche Maßnahmen helfen, KI-Anwendungen sicher und verantwortungsvoll einzusetzen.

Sprachmodelle erfinden nichts aus Bosheit, sie tun genau das, wofür sie optimiert wurden: die plausibelste Fortsetzung erzeugen. Wir zerlegen, wie Halluzinationen beim Dekodieren entstehen, warum das Training Raten belohnt und Enthaltung bestraft, und warum ein Modell ausgerechnet dann besonders überzeugend klingt, wenn es danebenliegt. Anschließend geht es ans Praktische: Wie man Halluzinationen messbar macht, welche Erkennungsverfahren wirklich tragen und welche der gängigen Gegenmaßnahmen nur ein gutes Gefühl erzeugen. Für alle, die KI-Systeme produktiv betreiben und wissen wollen, worauf sie sich verlassen können.

In diesem Webinar zeigen wir, wie KI-Agenten ganze Geschäftsprozesse übernehmen und wie viel Autonomie dabei sinnvoll und erlaubt ist. Einzelne Arbeitsschritte sind in vielen Unternehmen längst automatisiert, der Gesamtprozess bleibt trotzdem manuell: Medienbrüche, Übergaben zwischen Abteilungen, dazu Systeme, die nicht miteinander sprechen. KI-Agenten können diese Lücke schließen, wenn der Autonomiegrad zum Risiko des Prozesses passt.

Im Webinar stellen wir die vier Autonomiegrade vor, mit denen wir in Projekten arbeiten: von der Assistenz über Human-in-the-Loop und Human-on-the-Loop bis zur Vollautonomie. Wir zeigen, wie Freigabepunkte, Eskalationsregeln und Audit-Trails Vertrauen schaffen und wie sich die Anforderungen des EU AI Act an menschliche Aufsicht auf Agentenprozesse übertragen lassen.

Der Praxis-Use-Case: ein Rechnungseingangsprozess. Ein Agent extrahiert die Daten, prüft sie gegen Bestellungen und kontiert sie. Rechnungen mit Abweichungen oder oberhalb eines definierten Schwellwerts gehen zur menschlichen Freigabe, der Rest läuft automatisch durch. Wir zeigen dabei, wie der Autonomiegrad schrittweise erhöht wird, wenn sich der Prozess bewährt.

Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.