18:40 Uhr

Killing the Noise: Vom manuellen Sichten zur intelligenten Prozessautomatisierung

Wie transformiert man einen historisch gewachsenen Prozess, bei dem Fachexperten täglich tausende Quellen und Links überwachen müssen? In diesem Praxis-Vortrag geht es um die Modernisierung eines kritischen Recherche-Workflows im Finanzumfeld.

Ein etabliertes Setup liefert täglich hunderte Änderungsmeldungen, von denen über 80 % irrelevantes „Rauschen“ sind – etwa Layout-Anpassungen, Zeitstempel-Updates oder minimale Textänderungen. Wir zeigen, wie eine Automatisierungslösung mit semantischem ML-Kern entwickelt wurde, die dieses Rauschen zuverlässig filtert, relevante Änderungen erkennt und strukturiert aufbereitet. So werden Fachexperten entlastet, Fehlalarme reduziert und manuelle Prüfprozesse wieder skalierbar.

19:10 Uhr 

PromptOps in der Praxis: Wie GenAI unstrukturierte Unternehmensarbeit zuverlässig automatisiert

In vielen Unternehmen bestehen bis zu 80–90 % der operativen Arbeit aus unstrukturierten Informationen – E-Mails, Dokumente, Anhänge. In diesem Vortrag zeigen wir einen GenAI-Use Case aus dem Enterprise-Umfeld, bei dem E-Mails von hunderten Lieferanten mit unterschiedlichsten Formaten automatisch in strukturierte ERP-Objekte überführt werden.
Das Ergebnis: stabile, nahezu fehlerfreie Verarbeitung in der Produktion, deutliche Reduktion manueller Service-Center-Arbeit und eine nachvollziehbare, auditierbare Verarbeitungskette. Wir erläutern die Architektur sowie unsere Methodik „PromptOps“ – das systematische Design, Testen, Versionieren und Überwachen von Prompts und GenAI-Flows – und teilen zentrale Learnings, Stolpersteine und Grenzen.

19:40 Uhr 

Lokale LLMs im KRITIS-Umfeld: KI nutzen, ohne Kontrolle abzugeben

Energieversorger wollen Prozesse mit KI automatisieren – dürfen dabei aber Datenhoheit, Datenschutz und KRITIS-Vorgaben nicht gefährden. In diesem Vortrag stellen wir eine hybride Architektur vor: lokal betriebene LLMs als Kern, ergänzt durch eine klar abgegrenzte Nutzung europäischer Cloud-Modelle für Anwendungsfälle ohne sensible Daten.
Anhand von Use Cases wie automatisierter Zählerstandserfassung und einer internen „ChatGPT“-Plattform zeigen wir, wie sichere, zertifizierte On-Prem-Setups mit vLLM umgesetzt und gezielt durch Cloud-Modelle erweitert werden. Im Fokus stehen Effizienz, Compliance und Unabhängigkeit – und die Frage, wann lokale, Cloud- oder hybride Modelle fachlich und regulatorisch am sinnvollsten sind.