Track: Data Science & AI
- Dienstag
23.06. - Mittwoch
24.06. - Donnerstag
25.06.
Agentic workloads require sovereign control planes to ensure compliance and avoid vendor lock-in. This session details building a vendor-neutral AI control plane on Kubernetes. We examine a stack covering orchestration, API gateways, observability, QA, and security-as-code. Using GitOps, we’ll demonstrate how to manage agent lifecycles, ensuring the infrastructure is as autonomous as the agents it hosts. Learn to architect a scalable, portable AI platform that prioritizes digital sovereignty…
This session presents an AI driven approach for validating facility management ticket data using an enterprise LLM integrated into the existing data platform. We compare a rule based baseline with a semantic LLM model that identifies inconsistencies, provides explanations, and improves data quality. The talk covers architecture insights, prompt design, evaluation results, and the roadmap toward automated ticket recategorization.
Target Audience: Data Scientist, Data Engineer, Product Owner, AI…
Die EWE KI‑Strategie definiert einen klaren, konzernweiten Rahmen für einen verantwortungsvollen und skalierbaren KI‑Einsatz. Sie vereint Vision, Ambition und sechs zentrale Handlungsfelder zu einem Leitbild, das Orientierung bietet, Synergien ermöglicht und Risiken verringert. Die Felder Daten, Wertschöpfung, Technologie, Menschen, Organisation und Governance bilden dabei eine solide strukturelle Basis. Der Vortrag zeigt, wie EWE KI zu einer wirksamen, wertschöpfenden Unternehmenskompetenz…
DASC-PM ist ein Community-getriebenes Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte, das seit 2019 kontinuierlich weiterentwickelt wird. Die neue Version 2.0 (Release in Q2/2026) bündelt die Erfahrungen einer breiten Fach-Community. Sie schärft das Modell z. B. durch prominentere Integration der KI sowie stabile Rollen- und Kompetenzstrukturen. Der Beitrag stellt DASC-PM und bisherige Erfahrungen kompakt vor und zeigt, wie Praktiker:innen das Modell als verlässlichen Orientierungsrahmen für…
Lasst uns gemeinsam eine Runde spielen: bei dem kollaborativen Strategiespiel „Playing AI to Win the Business“ entwickeln wir gemeinsam KI-Anwendungsfälle, um im ROI Highscore aufzusteigen. Dabei lernt ihr spielerisch, warum eine KI-Strategie entscheidend ist und was eine gute Strategie ausmacht. Das Spiel ist frei zugänglich als Miro-Vorlage, damit ihr auch eine zweite, dritte, … Runde mit euren Kolleg:innen spielen könnt oder es als Icebreaker für Kunden-Workshops nutzen könnt.
Zielpublikum:…
Schluss mit Abhängigkeit von US-Anbietern. Wir zeigen, wie Sie LLMs performant, skalierbar und sicher auf Ihrem eigenen Kubernetes-Cluster betreiben können. Digitale Souveränität und volle Kontrolle über Ihre Daten und Kosten.
Zielpublikum: Platform Engineers & Site Reliability Engineers, MLOps Engineers, IT-Architekten, Technical Leads
Voraussetzungen: Grundlegendes Verständnis von Kubernetes, Basiswissen über LLMs, Interesse an Operations, Monitoring und QA.
Level: Advanced
Extended Abstract:
In…
Der Weg vom Prototypen zum produktiven RAG- oder Chatbot-System ist gepflastert mit Edge Cases und diversen Herausforderungen. Diese Session destilliert die Erfahrungen aus verschiedenen Projekten und Tech-Stacks in den vergangenen 2 Jahren zu klaren technischen und organisatorischen "Dos & Don'ts". Wir analysieren Fehlerquellen aus unseren Projekten und stellen diese vor, bewerten Architekturoptionen, kontextualisieren aktuelle Forschungsergebnisse und versuchen damit aufzuzeigen, wo die Reise…
Die TransnetBW möchte mit Unterstützung der BTC AG Data Science und ML nutzen, um mit eigenen und fremden Daten die Energiewende voranzutreiben. Doch wie entwickelt man eine performante und skalierbare Entwicklungsumgebung für Data Science? Wie hält man die Cloudkosten unter Kontrolle ohne die User zu sehr einzuschränken? In diesem Vortrag wollen wir mit praktischen Demos und Fallbeispielen zeigen, wie die TransnetBW Datenprojekte automatisiert in AWS anlegt, verwaltet und dabei den Nutzerinnen…
Modern enterprises are trapped in "Data Silos." Due to GDPR and security, AI agents often hit a wall: they can't access the data they need to work. This talk introduces Federated Multi-Agent Systems (FMAS), an architecture where AI Agents coordinate across silos without ever centralizing sensitive information.
Framed through the (slightly chaotic) lens of the Magical Institute for Commons and Energy (MICE), we’ll move beyond theory to demonstrate how to build collaborative, privacy-first AI that…
Die Technik für Voice AI ist da: Sprachqualität und Verständnis ermöglichen echten Kundenkontakt. Quantum Systems und Pandata zeigen am Beispiel Vectoria, wie neueste KI-Modelle in den Produktiveinsatz finden. Der Voice Agent übernimmt den 1st Level Support – nutzt die Wissensbasis, bearbeitet einfache Anfragen direkt und ist in bestehende Ticketsysteme integriert. Wir teilen Architekturentscheidungen, Learnings und konkrete Ergebnisse. Ein ehrlicher Einblick in Chancen und Herausforderungen von…
Der Vortrag stellt ein Praxisprojekt zur KI-gestützten Qualitätsprüfung von Brillengestellen beim gemeinnützigen Verein EinDollarBrille e. V. vor. Unter realistischen Bedingungen wie kleinen Datensätzen, heterogenen Fotos und manueller Annotation wurde untersucht, ob visuelle Qualitätskriterien zuverlässig per Computer Vision erkannt werden können. Statt großer Modelle kamen spezialisierte Klassifikatoren zum Einsatz. Mit klassischen CNNs wurde eine produktionsnahe Leistung (F1-Score 0,94)…
Klassische Data-Warehouse-Architekturen bremsen AI oft aus: getrennte Datenwelten, lange Zyklen und wenig Flexibilität. Wir zeigen unseren Umbau zu einem On-Premise-Lakehouse mit Open Source und wie dadurch Data Engineering und Data Science auf einer Plattform zusammenfinden. An Use Cases wie Patientenbildung (Record Linkage) und Anomalieerkennung (z. B. Daten-/Prozessauffälligkeiten) demonstrieren wir, wie Datenqualität das Training erfolgreicher ML-Modelle ermöglicht.
Zielpublikum: Data…
Wie machen wir komplexes Wissen, wie HZV-Ziffern (ein komplexes Wissenselement mit Abrechnungsregeln, Gültigkeiten und Beträgen) schnell und verlässlich für den Kundenservice nutzbar? Unser Projekt zeigt: KI allein reicht nicht. Wir entwickelten eine duale Architektur – performante, deterministische Suche heute und KI-fähiges Backend für morgen – verkürzten wir Klickpfade und steigerten Transparenz. Lessons Learned: Datenqualität, Schnittstellen-Design und Nutzerzentrierung sind entscheidend für…
KI-Wissensmanagement: Ein Jahr Praxistest @Müller Group Wie bewährt sich der KI-Bot mit 16.000 Dokumenten im Alltag? Wir teilen ungeschönte Learnings und zeigen, warum langfristiger Erfolg weniger an der Technik, sondern an Datenstrategie und Benutzerführung hängt. Vom Projekt zum Business-Standard.
Zielpublikum: Entscheidungsträger, Projektleiter, IT-Manager und IT-Architekten, Datenanalysten, Chief Data Officers (CDOs) und Chief Information Officers (CIOs), Verantwortliche im Bereich Daten &…