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- OpenGPT-X & appliedAI Initiative
OpenGPT-X x appliedAI Konferenz Heilbronn
1 Jahr “anno ChatGPT”: Wo steht die deutsche Wirtschaft beim Einsatz von generativer KI?
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Datum:Wednesday, 29. Nov 2023
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Uhrzeit:10:00 - 17:00 Uhr
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Ort:Bildungscampus Heilbronn
Die Einführung von ChatGPT Ende 2022 katapultierte generative KI (GenAI) und fortschrittliche große KI-Sprachmodelle ins Rampenlicht. Das Jahr 2023 markiert einen Wendepunkt: Die Technologie erlangte nicht nur breite Anerkennung für ihre Fähigkeiten und ihr Potenzial, sondern fand auch zunehmend praktische Anwendung in der Wirtschaft.
Ein Jahr nach dem Release von ChatGPTs luden wir in Kooperation mit der appliedAI Initiative am 29. November 2023 nach Heilbronn ein. Ziel war es, die Fortschritte in Industrie und öffentlicher Verwaltung zu diskutieren, erfolgreiche Implementierungen deutscher und europäischer KI-Sprachmodelle zu beleuchten und Erfahrungen und Best Practices auszutauschen, um den Einsatz generativer KI voranzutreiben.
Mehr als 120 Experten aus Industrie und Forschung folgten unserer Einladung ins Herz des Innovationsparks KI (IPAI), Deutschlands ambitioniertestem KI-Ökosystem-Entwicklungsprojekt, fast ebenso viele verfolgten die Veranstaltung online. Hier die Highlights und Erkenntnisse.
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1Tag auf dem Bildungscampus Heilbronn
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13Speaker aus 12 deutschen Unternehmen, die in der KI-Anwendung führend sind
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237Teilnehmende in Präsenz und online
Themen & Speaker
Generative KI für Unternehmen – offen und zukunftssicher
- Dr. Stefan Rüping Head of Knowledge Discovery (Fraunhofer IAIS)
Die Einführung von generativer KI in der europäischen Industrie vorantreiben – Potenziale und Learnings
- Bernhard Pflugfelder Head of Innovation Lab (GenAI) (appliedAI Initiative)
Europas GenAI-Zukunft: Was bedeutet digitale Souveränität?
- Dr. Thilo Michael Data Scientist (Bundesdruckerei)
- Arno Huhn Geschäftsführer Data & AI (Schwarz IT)
- Hans-Jörg Schäuble Vice President Customer (Aleph Alpha)
Europas GenAI-Zukunft: Wohin geht der Weg in der industriellen Anwendung?
- Dr. Christian Daniel Global Head of AI Research Portfolio (Bosch Center for AI)
- Dr. Sebastian Schoenen Director Innovation & Technology (ControlExpert)
- Dr. Valentin Zacharias Lead Expert Machine Learning & AI (Mercedes-Benz Tech Innovation)
Generative KI im Einsatz in der Automobilindustrie
- Dr. Christoph Ringlstetter Data & AI (Volkswagen)
Generative KI im Einsatz in der Versicherungsbranche: Ein neues Zeitalter des Schadenmanagements
- Dr. Sebastian Schoenen Director Innovation & Technology (ControlExpert)
Generative KI im Einsatz in der öffentlichen Verwaltung: F13 – Die Verwaltungs-KI aus THE LÄND
- Johannes Ast Projektleiter F13 (InnoLab_bw beim Staatsministerium Baden-Württemberg)
Generative KI im Einsatz in der Energiewirtschaft & Infrastruktur
- Dr. Evelyn Moser Data Scientist (EnBW Energie Baden-Württemberg)
- Dr. Steffen Salenbauch Product Owner & Data Scientist (EnBW Energie Baden-Württemberg)
Videos
Dreiteilige Videoreihe mit ausgewählten Höhepunkten der Konferenz. Die Konferenzsprache war Deutsch.
Impressionen
Erkenntnisse
Der “ChatGPT Moment” ist mehr als Hype. Wir erleben einen Paradigmenwechsel, nicht zuletzt durch die Zugänglichkeit von GenAI-Anwendungen in Organisationen – einfach und ohne Programmierkenntnisse nutzbar.
Es gibt nicht DIE generative KI-Lösung für einzelne Branchen. Vielmehr ist die Umsetzung prozessorientiert, geprägt von den Stärken (Sprachverarbeitung) und Grenzen (Faktentreue, Zahlenverständnis) von LLMs. Mehrfach genannte Anwendungen: Wissensmanagement, Software-Engineering.
GenAI-Implementierung ist mehr als Modellauswahl und Prompts. Es ist ein komplexer Prozess, der strategische und technische Entscheidungen beinhaltet: Hardware, Benchmarking, Risikomanagement, Modellanpassung, Anwendungsintegration.
Digitale Souveränität bedeutet Kontrolle und Sicherheit. Viele Organisationen priorisieren Kontrolle über sensible Daten, Hosting auf eigener Infrastruktur und flexible Anpassung und Integration von GenAI-Modellen über technische Benchmarks und reine Leistung.
Open-Source-Modelle bieten Flexibilität, Kontrolle und Sicherheit für industrielle Anwender. Um GenAI in Europa voranzubringen, sollte die Entwicklung von Open-Source- und proprietären Modellen Hand in Hand gehen, um Herausforderungen wie Halluzinationen und Faktentreue zu bewältigen.