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.

The presentation will outline the Südzucker Group’s AI transformation programme, launched in 2025, and demonstrate how a shared yet adaptable AI technology strategy can be developed. The focus is on the goal of broadly empowering employees in their use of AI while simultaneously increasing efficiency in production, operations and business processes in a targeted manner – using different technologies (not just GenAI) and deployment models in a rapidly evolving technological world.

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.

Artificial intelligence and modern data analysis open up new possibilities for police and security authorities. The Hamburg Police Department demonstrates how technological innovation can be used responsibly – in accordance with data protection, regulatory requirements and the demand for digital sovereignty. A concrete practical example illustrates how modern technologies strengthen the police’s ability to act in digital spaces while also ensuring trust.

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

The introduction of artificial intelligence is no longer purely a technological issue, but rather a management task. In this presentation, Gordon Nüsch (Director of AI, Rowohlt Verlag) shows how companies need to think in terms of two strategic horizons: while the first horizon ensures immediate efficiency gains through the concrete use of tools, the second horizon aims to enable genuine innovation and new business models through profound technology integration. The key to successfully tapping into both horizons is people. Learn how targeted change management and upskilling initiatives can not only accelerate work processes, but also empower your teams to support the transition from pure application to active redesign of value creation.

Most AI projects fail not because of the technology, but because the company is not ready for implementation. Pilot projects cannot be rolled out if departments do not take responsibility, operational structures are lacking, data is scattered and AI results are not incorporated into real work processes. Based on the experience of Lufthansa Group Business Services, this presentation shows how companies can move from individual experiments to beneficial AI capabilities – through targeted work on organisation, architecture and responsibilities.

The most important takeaways from the presentation are:

• AI projects usually fail not because of the technology, but because of a lack of preparation within the company.
• Common problems: departments do not take responsibility, operational structures are lacking, data is scattered, no integration into work processes.
• The presentation shows the path from pilot projects to scalable AI capabilities.
• Focus on organisation, system architecture and clear responsibilities.

The presentation provides a brief overview of AI applications within Munich’s city administration, such as the automated processing of citizen enquiries and the optimisation of administrative processes – both within the administration and in contact with citizens. The architecture of the AI systems and the underlying technologies will also be presented.

Technology is only half the battle – without the right culture, any AI initiative will remain a pilot project. This presentation highlights how we managed to transform a service company with no prior AI experience from having “no AI expertise” to becoming an AI-ready organisation. The focus is on the human and organisational factors that make the difference: Mindset and acceptance: How we overcame scepticism and built trust. Competence development: Reskilling programmes and AI literacy for all levels. Governance and structures: The formal framework for sustainable AI use.

Data and AI, especially generative AI (GenAI), are publicly touted as game changers for effectiveness and efficiency. However, in the operational reality of many companies, disillusionment is setting in: the hoped-for efficiency gains are not materialising – despite successfully completed proof-of-concepts.

There are many reasons for this. These include insufficient data quality and availability, high process variance, complex and heterogeneous IT landscapes, restrictive or overly complex IT governance structures, and a lack of mindset and low acceptance among employees.

Based on concrete experiences at Porsche Engineering, the presentation shows how a company-wide AI programme can be designed and implemented, what results have been achieved, and what typical challenges arise in the process. The aim is to provide practical insights and recommendations for action on how AI initiatives can be scaled sustainably and used effectively along the value chain.

In long-distance transport, 8 million customer feedback responses are collected each year from a wide variety of touch points. Using AI models, this information is processed in real time and made available to the relevant units, such as train crews, thereby increasing customer satisfaction and improving the customer experience.

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.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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

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.

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”.

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

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.

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.

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.