Agentic AI im Unternehmen wirksam machen
Agentic AI geht über klassische GenAI-Anwendungen hinaus, indem sie autonome, zielgerichtete Agenten einsetzt, die Tools verwenden, Entscheidungen unterstützen und Aufgaben über mehrere Schritte hinweg eigenständig ausführen können. Dadurch rückt neben der reinen Modellleistung vor allem die Fähigkeit in den Mittelpunkt, zuverlässige End-to-End-Workflows aufzubauen – inklusive der passenden Balance beim Autonomiegrad, eines pragmatischen Risikomanagements und klar messbarer Ergebnisse.
Am 22. April widmet sich die Hot Topics einen ganzen Tag lang um die Chancen und Herausforderungen von Agentic AI. Expert:innen aus Beratung, Technologie und Praxis zeigen, wie man geeignete Use Cases identifiziert, Agenten schrittweise in Prozesse integriert und was in der Umsetzung wirklich funktioniert (und was nicht).
Die Agenda deckt ein breites Themenspektrum ab
- Agentic AI: Begriffe, Reifegrade und Einsatzszenarien (Agent vs. Workflow vs. Copilot)
- Use-Case-Fit & Priorisierung: Wo Agenten Sinn ergeben und wo klassische Automatisierung besser ist
- Praxisberichte: Agent-Workflows in Service, Backoffice, IT oder Compliance (Nutzen + Stolpersteine)
- Design & Steuerbarkeit: Human-in-the-Loop, Leitplanken, Rollen/Risiken ohne “Governance Overhead”
- Betrieb & Qualität: Monitoring, Evaluation, “Lessons Learned” aus dem Alltag
- Skalierung & ROI: Operating Model, Kosten/Nutzen-Logik, Roadmap
Das Programm
Für das TDWI Hot Topic Agentic AI planen wir die Folgenden Vorträge. Die aktuell im Programm angegebenen Uhrzeiten können noch variieren.
Track: Vortrag
- Mittwoch
22.04.
This keynote reframes our understanding of artificial intelligence, moving beyond the notion of a synthetic mind to that of a "cognitive lens." We will explore how AI doesn't think, but instead mirrors the deep patterns of human language and logic, offering an unprecedented view into the hidden structures of our collective knowledge.
Discover how this powerful new perspective is enabling businesses to transform their operations, optimizing complex systems and uncovering market narratives with…
Everyone who has ever worked in a large company knows: adopting new tools isn’t just about the technology. Policy, guidelines, security measures – these are just a few of the obstacles standing between enterprise developers and the promise of AI-assisted coding.
In this talk, Anastasia will look at the reality of agentic coding adoption in enterprises. What are these tools actually being used for? What hurdles do teams face when rolling them out? And is it worth the effort?
Whether you’re an…
KI-Agenten gelten aktuell als nächster Schritt in der Automatisierung. In der Praxis ist aber vor allem entscheidend, für welche Aufgaben sie tatsächlich sinnvoll sind und wo andere Ansätze besser passen.
Genau hier setzen wir an und zeigen, wie sich klassische Automatisierung, KI-gestützte Workflows und agentische Systeme sinnvoll einordnen lassen; worin ihr jeweiliger Mehrwert liegt und worauf es ankommt, wenn Agenten kontrolliert und praxistauglich in Prozesse eingebettet werden sollen.
Wir…
Praktische Leitplanken für souveräne Agenten: Daten- und Zugriffsmodelle, sichere Tool-Nutzung (Scopes/Freigaben), Logging/Audit sowie Optionen für Cloud/Hybrid/On-Prem und Vendor-Strategien
Take-away: „Sovereignty Checklist“ mit den wichtigsten Leitfragen für eine kontrollierbare, zukunftsfähige Umsetzung
Nicht der einzelne Prompt, sondern die soziotechnische Architektur ist entscheidend für den Erfolg von Agentic AI: Welchen Kontext (Ressourcen & Werkzeuge) muss ich bereitstellen? Wie orchestriere ich den Arbeits- & Informationsfluss zwischen den KI-Agenten? Welche LLMs oder SLMs mit welchen Systemprompts verwende ich wofür? Welche "menschlichen Agenten" (aka Stakeholder) muss ich wann involvieren? Welche Guardrails muss ich beachten? Wie muss ich den Geschäftsprozess (neu) planen? Diese Fragen…
Agentic AI is moving fast, from copilots that advise to agents that act. That shift raises the bar for scale, accountability, and measurable ROI. This session shows how to turn AI ambition into business results by closing the “Agentic AI Data Integrity Gap”: trapped, incomplete, outdated, inconsistent, non-compliant, and costly data that prevents reliable automation.
You’ll get a pragmatic framework for “Agentic-Ready Data” built on six principles: unify first‑party data, enrich with context,…
Moderierte Q&A: Top 5 Learnings & Top 5 nächste Schritte.
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