Benchmark Tag E

Ausblick

KI ist längst kein Wettbewerbsvorteil mehr. Vielmehr muss schleunigst breite Nutzbarkeit her! 330 Mrd. € könnte generative KI in Zukunft zur Bruttowertschöpfung in Deutschland beitragen. Dazu wäre eine Nutzung in mindestens der Hälfte der Unternehmen erforderlich. 100 Std im Jahr könnten Deutschlands Beschäftigte künftig im Durchschnitt durch den Einsatz generativer KI sparen. Diese Zeit für andere, produktivere Tätigkeiten einzusetzen, steigert das Wertschöpfungspotenzial von KI um ein Vielfaches.

Google hat es sich zum Ziel gesetzt, KI für jeden nützlich und leicht zugänglich machen, damit alle Menschen und Unternehmen in Deutschland von ihren Möglichkeiten profitieren können. Doch wie gelingt die Konsumierbarkeit von KI aus der Steckdose? Trotz gleicher Ausgangsbasis für alle besteht ein Lack in der Daten-Anreicherung und Anwendungsumsetzung. Wie steht es um Realisierbarkeit und welche Schritte müssen Unternehmen wann gehen, um KI im Unternehmen einzuführen? Wo liegen die Benefits für Wirtschaftlichkeit, Reduzierung der Vertriebskosten oder Geschwindigkeit in Innovation und Entwicklung?

Das Cloud Space München bietet interaktive Erlebnisse und eine bemerkenswerte Auswahl an Industrielösungen und Prototypen in ganz unterschiedlichen Stadien der Implementierung von KI. Basierend auf einer langjährigen Feldstudie aus einem der denkbar innovativsten KI-Testlabore unserer Zeit erleben Sie Anwendungsfälle End-2-End. Challengen Sie Ihre bestehenden Konzepte mit den verantwortlichen Führungskräften für KI & Machine Learning und SAP-Integration. Übertragen Sie Hypothesen für eine Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI in Ihre Organisationsmodelle und finden Sie Antworten für Ihre Implementierungsentscheidung. Eine Google Space „Tour“ bietet Ihnen Inspiration, was Workspace, Multimodell und Notebook LM bieten können. Bringen Sie auch eigene Use Cases ein und gewinnen Sie branchenübergreifende Einblicke im Austausch mit anderen Teilnehmenden.

Themenschwerpunkte

• Wie schlägt das Google Herz und was können andere Unternehmen von dieser ganz besonderen Unternehmenskultur lernen?
• Wie geht Google an Problemstellungen heran, um Zukunftsvisionen zum Leben zu bringen?
• Warum geht es nicht um den größtmöglichen Profit, sondern um den größtmöglichen Kunden-Benefit (Stichwort Customer Centricity)?
• Was steckt hinter dem Google Benefit-Check?
• Wie lassen sich Hypothesen und Anwendungsfälle aus dem Google „Testlabor“ branchenübergreifend auf komplexe Organisationsmodelle übertragen?
• Wie machen wir KI für alle Mitarbeitende nützlich und leicht zugänglich, damit sie übergreifend von deren Möglichkeiten profitieren können?
• Welche KI-Lösungen bietet Google speziell für den Manufacturing Bereich?
• Wie arbeiten Menschen und KI-Agenten in Zukunft prozessual Hand-in-Hand?
• Wie können durch KI-Lösungen datengetriebene Entscheidungen etabliert werden und konträre, emotionale Intercompany-Ziele somit vermieden (Stichwort Procurement-to-pay-Prozess)?
• Welche Auswirkungen haben Automatisierungslösungen auf Datenarchitektur, Normen und Standards?

Exkurs:

• Wie integrieren wir SAP-Prozesse in die KI-Welt?
• Wie gelingt eine erfolgreiche Systemzusammenführung – am Bsp. Google Cloud?
• Wie erreichen wir eine stolperfreie Zusammenarbeit zwischen SAP-Integratoren und Manufacturing-Experts?