IDC’s research shows that although implementation of AI is now widespread across Europe, most organizations have implemented “shallow AI”, and the results (if there are any) are limited to modest improvements in personal productivity for workers and managers. Many senior business leaders, though, expect that AI will enable real business transformation – and so they expect to see measurable business value that significantly affects one or more KPIs.

In this presentation Neil Ward-Dutton will share where organizations are today, what is holding them back, and what steps some organizations are taking to deliver the results that senior leaders are looking for.

IBM nutzt sich selbst als „Client Zero“: Neue KI , Automations und Hybrid Cloud Fähigkeiten werden zuerst intern ausgerollt, gemessen und verbessert, bevor sie Kunden erreichen. In dieser Thought Leadership Keynote zeigen wir, wie aus einzelnen Use Cases ein unternehmensweiter Ansatz wurde – mit klarer Governance, Daten /Plattform Entscheidungen und einem konsequenten Fokus auf Produktivität. Ergebnis: messbarer Impact in Kernfunktionen wie HR, IT Support und operativen Prozessen – als Blueprint für skalierbare Enterprise AI.

IBM verfolgt einen bewusst anderen Ansatz für Enterprise AI: Hybrid Infrastructure statt reiner Cloud Skalierung und gezielter Einsatz von Small Language Models statt ausschließlich großer Foundation Models. In dieser Keynote zeigen wir, wie KI Workloads dort laufen, wo Daten entstehen – performant, sicher und kostenoptimiert. Der Fokus liegt auf Effizienz, Governance und Offenheit: von Hybrid Cloud Architekturen über modell agnostische Orchestrierung bis zur klaren Differenzierung gegenüber dem Hyperscaler Ansatz “one size fits all”.

Daten und KI, insbesondere generative KI (GenAI), werden öffentlich als Game Changer für Effektivität und Effizienz propagiert. In der betrieblichen Realität vieler Unternehmen stellt sich jedoch zunehmend Ernüchterung ein: Die erhofften Effizienzgewinne bleiben aus – trotz erfolgreich durchlaufener Proof-of-Concepts.

Die Ursachen hierfür sind vielfältig. Dazu zählen unzureichende Datenqualität und -verfügbarkeit, hohe Prozessvarianz, komplexe und heterogene IT-Landschaften, restriktive oder überkomplexe IT-Governance-Strukturen sowie fehlendes Mindset und geringe Akzeptanz bei Mitarbeitenden.

Der Vortrag zeigt anhand konkreter Erfahrungen bei Porsche Engineering auf, wie ein unternehmensweites KI-Programm konzipiert und umgesetzt werden kann, welche Ergebnisse erreicht wurden und welche typischen Herausforderungen dabei auftreten. Ziel ist es, praxisnahe Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen zu vermitteln, wie KI-Initiativen nachhaltig skaliert und entlang der Wertschöpfungskette wirksam eingesetzt werden können.

Der Vortrag präsentiert das 2025 gestartete KI-Transformationsprogramm der Südzucker Group und zeigt auf, wie sich eine gemeinsame, aber anpassungsfähige KI-Technologiestrategie gestalten lässt. Im Mittelpunkt steht das Ziel, Mitarbeitende im Umgang mit KI breit zu befähigen und zugleich die Effizienz in Produktion, Betrieb und Geschäftsprozessen gezielt zu steigern – mit unterschiedlichen Technologien (nicht nur GenAI) und Bereitstellungsmodellen, in einer sich schnell entwickelnden Technologiewelt.

Künstliche Intelligenz und moderne Datenanalyse eröffnen neue Möglichkeiten für Polizei und Sicherheitsbehörden. Die Polizei Hamburg zeigt, wie technologische Innovation verantwortungsvoll eingesetzt werden kann – im Einklang mit Datenschutz, regulatorischen Vorgaben und dem Anspruch digitaler Souveränität. Ein konkretes Praxisbeispiel macht deutlich, wie moderne Technologien die Handlungsfähigkeit der Polizei auch in digitalen Räumen stärken und zugleich Vertrauen sichern.

Die Einführung künstlicher Intelligenz ist längst keine reine Technologie-Frage mehr, sondern eine Führungsaufgabe. In diesem Vortrag zeigt Gordon Nüsch (Director AI, Rowohlt Verlag), wie Unternehmen dabei in zwei strategischen Horizonten denken müssen: Während der erste Horizont durch den konkreten Tool-Einsatz unmittelbare Effizienzgewinne sichert, zielt der zweite Horizont darauf ab, durch tiefgreifende Technologie-Integration echte Innovation und neue Geschäftsmodelle zu ermöglichen. Der Schlüssel, um beide Horizonte erfolgreich zu erschließen, ist der Mensch. Erfahren Sie, wie Sie durch gezieltes Change Management und Upskilling-Initiativen nicht nur Arbeitsprozesse beschleunigen, sondern Ihre Teams befähigen, den Wandel von der reinen Anwendung hin zur aktiven Neugestaltung der Wertschöpfung mitzutragen.

Artificial Intelligence agents are rapidly evolving from theoretical concepts into practical tools that drive innovation across industries. AI Agents are increasing work efficiency and productivity across the business units of a company. However, upskilling with AI Education is extremely important to achieve the true potential of AI Agents and achieve higher adaption rate. In this session, I will share firsthand experiences and insights on developing AI agent Hub within Dish to empower business units, automate workflows, and unlock new value for customers. I will share insights from Sales to customer support how business stream focussed AI Agents made Dish to be not just efficient but also cost-effective.  We focussed on RoI driven AI transformation from day one, which is critical to gain the management trust. I will also address best practices for scaling AI agent solutions, challenges faced during implementation, and future trends that may shape the next generation of intelligent enterprise tools. Whether you are a developer, business leader, technologist or even a C-level management, you will come away with actionable knowledge and inspiration to leverage AI agents for transformative business outcomes

Künstliche Intelligenz markiert keinen weiteren Technologietrend, sondern einen fundamentalen Architekturwechsel in Unternehmen. Diese Präsentation zeigt, warum sich Organisationen in zwei strategische Welten aufteilen: AI als Add-on (KI wird nachträglich an bestehende Systeme „angeflanscht“) versus AI als Fundament (AI-Native-Ansatz, bei dem KI das Betriebssystem des Unternehmens wird). Anhand einer direkten Gegenüberstellung wird deutlich, wie stark sich beide Modelle in Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Kostenstruktur, Time-to-Market und Innovationsfähigkeit unterscheiden.

Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technik, sondern daran, dass das Unternehmen nicht bereit für die Umsetzung ist. Pilotprojekte lassen sich nicht ausrollen, wenn Fachbereiche keine Verantwortung übernehmen, Betriebsstrukturen fehlen, Daten verstreut sind und KI-Ergebnisse nicht in echte Arbeitsprozesse einfließen. Dieser Vortrag zeigt anhand der Erfahrung bei der Lufthansa Gruppe Business Services, wie Unternehmen von einzelnen Experimenten zu nutzbringenden KI-Fähigkeiten kommen – durch gezielte Arbeit an Organisation, Architektur und Verantwortlichkeiten.

Die wichtigsten Take Aways aus dem Vortrag sind:

• KI-Projekte scheitern meist nicht an der Technik, sondern an fehlender Vorbereitung im Unternehmen
• Häufige Probleme: Fachbereiche übernehmen keine Verantwortung, Betriebsstrukturen fehlen, Daten sind verstreut, keine Integration in Arbeitsprozesse
• Der Vortrag zeigt den Weg von Pilotprojekten zu skalierbaren KI-Fähigkeiten
• Fokus auf Organisation, Systemarchitektur und klare Verantwortlichkeiten

Der Vortrag bietet einen kurzen Überblick über die Anwendungsfälle von KI innerhalb der Stadtverwaltung München, wie die automatisierte Bearbeitung von Bürgeranfragen und die Optimierung von Verwaltungsprozessen – sowohl innerhalb der Verwaltung als auch im Bürgerkontakt. Zudem wird die Architektur der KI-Systeme und die zugrunde liegenden Technologien präsentiert.

Chris Newe (ROCHE) teilt mit uns seinen Blick auf KI und die Zukunft der App-Entwicklung.

Artificial Intelligence has moved from experimentation to boardroom priority. Yet many organizations remain stuck between promising pilots and scalable impact. The real challenge is not building AI models — it is building AI that organizations are ready for, that stakeholders trust, and that delivers measurable business value.

The session explores – under an executive perspective – how organizations can:

• Build the data, technology, and workforce foundations required for AI at scale
• Embed trust, governance, and compliance to ensure responsible AI adoption
• Shift from experimentation to AI investments that deliver measurable business impact

Drawing on real enterprise transformation experiences, the keynote provides practical insights for leaders seeking to move beyond AI hype toward trusted, scalable, and value-creating AI.

Attendees will leave with a clear perspective on how to turn AI ambition into sustainable transformation power.

Technologie ist nur die halbe Miete – ohne die richtige Kultur bleibt jede KI-Initiative ein Pilotprojekt. Der Vortrag beleuchtet, wie wir in einem Dienstleistungsunternehmen ohne vorherige KI-Erfahrung den Wandel von „kein KI-Know-how“ zu einer AI-ready Organisation geschafft haben. Im Mittelpunkt stehen die menschlichen und organisatorischen Faktoren, die den Unterschied machen: Mindset und Akzeptanz: Wie wir Skepsis überwunden und Vertrauen aufgebaut haben. Kompetenzentwicklung: Reskilling-Programme und KI-Literacy für alle Ebenen. Governance und Strukturen: Die formellen Rahmenbedingungen für nachhaltige KI-Nutzung.

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.