Das aktuelle Programm

Die zentrale Frage: Warum schaffen es viele Unternehmen trotz hoher Investitionen noch nicht, echten Mehrwert aus KI zu generieren – und was müssen sie jetzt anders machen?

Mit Agentic AI handelt KI nicht nur – sie agiert. Doch der Sprung von Piloten zur skalierten Nutzung gelingt nur mit neuer Governance, Souveränität und einem transformierten Operating Model. In dieser exklusiven Session diskutieren wir, wie Sie KI-Agenten skalieren, ohne Kontrolle zu verlieren – mit klarer Governance, voller Souveränität und einem Operating Model, das Mensch und KI produktiv zusammenbringt. Anhand von Best Cases aus der Praxis erfahren Sie, wie echten Business Value entsteht und wie Sie ihn messbar machen. Für Entscheider, die nicht mehr experimentieren, sondern skalieren wollen.

Agenda

09:00 Begrüßung
Larissa Holzki, Editorial Head of TECH – Handelsblatt

09:05 Launch Handelsblatt x Infosys AI Trend Report
Stefan Hezel, Head of Marketing EMEA – Infosys
Dr. Jan Kleibrink, Chief Growth Officer & Geschäftsführung – Handelsblatt Media Group
Dr. Frank Säuberlich, Senior Principal Data & AI – Infosys Consulting

09:20 Diskussion:
Warum schaffen es viele Unternehmen trotz hoher Investitionen noch nicht, echten Mehrwert aus KI zu generieren – und was müssen sie jetzt anders machen?

10:00
Business-Breakfast

Agentic AI promises to transform organisations by enabling autonomous systems that can plan, decide and act with minimal human intervention. But successful adoption depends on far more than deploying the technology, it requires robust governance, resilient architectures and a culture that empowers people to work alongside non-human decisions-makers. The opportunities are large, but the road ahead won’t be simple. Lets explores how organisations can move quickly without sacrificing trust, control or long-term organisational resilience.

Die meisten Unternehmen reagieren auf Kundenprobleme so: der Kunde meldet sich, das System antwortet. Der echte Wandel passiert einen Schritt früher: Das System erkennt das Problem, bevor der Kunde es überhaupt bemerkt.

Gordian Braun zeigt auf der Bühne live, wie das funktioniert. In 15 Minuten baut er einen Sprachagenten (live!), der proaktiv handelt: Er nimmt Kontakt auf, versteht die Situation im Gespräch und integriert die Lösung direkt in bestehende Prozesse. Ein Blick in die Zukunft des Kundenservice, nicht theoretisch, sondern live und anfassbar.

• Was unterscheidet eine marktreife Innovation von einem Experiment und woran erkennt man den Unterschied?
• Wo scheitert der Übergang von Forschung in die industrielle Praxis am häufigsten und wer trägt die Verantwortung dafür?
• Welche Innovationen werden in fünf Jahren Standard sein und was muss dafür passieren?

Die Handelsblatt Redaktion in der Diskussion mit:

Wie kann Europa aus exzellenter Forschung schneller skalierbare Produkte, Unternehmen und industrielle Anwendungen machen? Das Panel bringt Startup-Ökosystem, Industrie und Politik zusammen.

• Welche KI-Innovationen prägen die kommenden fünf bis zehn Jahre – und wer sollte sie entwickeln?
• Wie müssen Start-ups, etablierte Unternehmen, Forschung und Politik zusammenarbeiten, damit aus Ideen skalierbare Anwendungen entstehen?
• Welche Rahmenbedingungen braucht Europa, um Geschwindigkeit, Investitionskraft und technologische Souveränität zu verbinden?

Weniger Fachkräfte, mehr Erwartungen, steigender Kostendruck: Die BARMER industrialisiert KI-Agenten, um zentrale Service- und Verwaltungsprozesse in der GKV messbar zu entlasten. Gemeinsam mit Capgemini zeigt sie im Projekt A³, wie aus vier Use Cases ein skalierbares Transformationsprogramm wird: mit wiederverwendbaren Komponenten, klarer Governance und belastbarer Daten-/Plattformbasis. Im Fokus: der Schritt von isolierten Initiativen hin zur Ende-zu-Ende-Automatisierung – mit der Perspektive, in drei Jahren bis zu 200 Kernprozesse zu agentisieren.

Pilotprojekte zeigen das Potenzial von KI-Agenten – doch wie wird daraus ein stabiles, unternehmensweites System? In diesem Panel diskutieren erfahrene Führungskräfte zentrale Fragen: Welche Fehler entstehen bei der Skalierung – und wie lassen sie sich vermeiden? Wann wird ein Pilotprojekt zur „Insel“ – und wie erkennt man, dass es Zeit für Skalierung ist? Welche Daten- und Plattformgrundlagen braucht es wirklich, damit Skalierung nicht an Schnittstellen scheitert? Und wie bleibt die Kostenkontrolle bei Token- und Nutzungskosten erhalten? Eine Diskussion über den Sprung von isolierten Erfolgen zur vernetzten Infrastruktur.

• Wann wird ein KI-Agent zur echten Alternative zu Menschen und wann ist das gefährlich statt hilfreich?
• Welche Branchen und Geschäftsmodelle werden durch autonome KI-Systeme radikal umgekrempelt und welche sind dafür noch nicht bereit?
• Wer trägt die Verantwortung, wenn ein Agent etwas schiefgeht der Entwickler, das Unternehmen, die KI selbst?

Welche Voraussetzungen müssen Unternehmen in den kommenden zwölf Monaten schaffen, damit KI nicht in Einzelprojekten stecken bleibt, sondern messbar zur Zukunftsfähigkeit beiträgt?

• Welche drei Entscheidungen müssen Vorstand und Geschäftsführung jetzt selbst treffen?
• Welche technischen, organisatorischen und kulturellen Voraussetzungen müssen gleichzeitig aufgebaut werden?
• Woran lässt sich nach zwölf Monaten erkennen, ob ein Unternehmen wirklich KI-ready ist?

Die Zahlen sind beeindruckend: Gartner prognostiziert 64 Milliarden Dollar KI-Ausgaben 2026 – ein Anstieg um 63 Prozent. Doch die Realität ist unbequem: Über 80 Prozent der Unternehmen verfehlen ihre Kostenprognosen um mehr als ein Viertel. Über 40 Prozent ihrer KI-Projekte könnten bis 2027 scheitern.

Token-Kosten explodieren. Mitarbeiter arbeiten oft mehr statt weniger. Und die echten Effizienzgewinne bleiben rätselhaft. Wie kontrollieren Unternehmen ihre KI-Budgets praktisch? Warum zeigen Studien, dass intensive KI-Nutzung zu mehr Arbeit führt – wegen Kontrollarbeit, Komplexität und mentaler Erschöpfung? Und wie wird KI zur Investition statt zum Kostentreiber?

Eine Diskussion über die Kosten, die versteckten Fallstricke und die entscheidende Frage: Wie wird aus KI-Ausgaben echter Wertbeitrag?

2027 entscheidet nicht mehr die Modellwahl über den Wettbewerbsvorteil, sondern die Beherrschung der Wertkette.

Wenn KI-Fähigkeiten zur Commodity werden: Wo entstehen echte Wettbewerbsvorteile: beim Modellzugang oder bei der Kontrolle über deine Intelligenzarchitektur? Wer kontrolliert die Entscheidungen der KI –das Unternehmen oder der Modell-Anbieter? Ist ein eigenes Foundation Model wirklich die Lösung?

Kein Weiterleiten. Kein Warten. Fall abgeschlossen. Wie Echtzeit-AI-Voice-Agents Anliegen eigenständig lösen.

„Please hold the Line….“ Kundenanfragen enden heute oft in Warteschleifen, Weiterleitungen und Medienbrüchen. Das muss nicht sein. In dieser Masterclass zeigen Jens Heilmann und Holger Hornik von der msg.group, wie moderne AI-Voice-Agents Anrufe in Echtzeit verstehen, kontextbezogen reagieren und Anliegen eigenständig bis zum Abschluss lösen – ganz ohne menschliches Eingreifen. Anhand konkreter Praxisbeispiele wird deutlich, welche technologischen Bausteine dahinterstecken und wo die Grenzen aktueller Systeme liegen. Für alle, die den nächsten Schritt in der Automatisierung des Kundenkontakts umsetzen wollen.

KI-Agenten verändern das Operating Model von Unternehmen grundlegend. Produktivität steigt, Automatisierungsgrad wächst, ROI wird gemessen – doch eine entscheidende Frage bleibt oft unbeantwortet: Wie erfolgreich ist die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent?

Klassische Kennzahlen reichen nicht mehr aus. In ihrem Impulsvortrag zeigt Dagmar Schuller, warum neue KPIs für Vertrauen, Akzeptanz und Human-Agent-Collaboration künftig über den Erfolg von KI-Initiativen entscheiden. Denn um KI-Agenten erfolgreich zu skalieren, müssen Unternehmen nicht nur deren Leistung messen, sondern auch die Qualität der Zusammenarbeit mit Menschen.

Die KI-Transformation der BMW Group entfaltet bereits in allen Unternehmensbereichen Wirkung und verändert Prozesse, Rollen sowie die Art, wie das Unternehmen gesteuert wird. Um KI-Agenten sicher und effizient zu skalieren, braucht es ein KI-natives Operating Model mit einem standardisierten technischen Layer und belastbaren Governance-Strukturen. Klare Leitplanken für Mitarbeitende, konsequentes Rechtemanagement und kontinuierliches Monitoring des Token-Verbrauchs schaffen Transparenz, Sicherheit und zentrale Steuerbarkeit und bilden die Basis für nachhaltige Wertschöpfung.

Das Publikum priorisiert live die wichtigsten Handlungsfelder für 2027: Strategie und Investitionen, Daten und Plattformen, Skills und Organisation, Governance oder neue Geschäftsmodelle. Die Handelsblatt Redaktion ordnet das Ergebnis ein und nimmt die zentralen Fragen in den letzten Programmblock mit.

• Welche KI-Kompetenzen brauchen Führungskräfte, Fachbereiche und Technologie-Teams zukünftig?
• Wie wird Weiterbildung vom freiwilligen Angebot zum Bestandteil der täglichen Arbeit?
• Wie verhindern Unternehmen, dass unterschiedliche Zugänge zu KI bestehende Ungleichheiten und Transformationswiderstände verstärken?

KI-Agenten sollen handeln – aber nicht unkontrolliert. Wie definieren Unternehmen Governance-Modelle, die Autonomie ermöglichen und gleichzeitig Risiken begrenzen? In diesem Panel diskutieren erfahrene Führungskräfte zentrale Fragen: Wo braucht es Freigaben und Kontrollpunkte – und wo wird Kontrolle zur Bremse? Wie wird Nachweisbarkeit sichergestellt, wenn Systeme eigenständig handeln? Und wer trägt die Verantwortung, wenn eine KI-Agentin eine Entscheidung trifft? Erfahren Sie, wie Leitplanken aussehen, die funktionieren.

Weitere Speaker in Abstimmung

• Was macht eine Datenbasis tatsächlich „AI-ready“ – jenseits von Bereinigung und zentraler Ablage?
• Wie überwinden Unternehmen fragmentierte Datenlandschaften, ohne jahrelange Transformationsprogramme abzuwarten?
• Welche Verantwortung tragen Fachbereiche, IT und Unternehmensleitung jeweils für Datenqualität und Nutzbarkeit?

Die Handelsblatt Redaktion in der Diskussion mit:

Der Impuls zeigt anhand eines konkreten Industriebeispiels, wie Unternehmen Datenprodukte, Governance und operative Prozesse so verbinden, dass KI-Anwendungen schneller entwickelt, sicher betrieben und kontinuierlich verbessert werden können.

• Welche Plattformarchitektur ermöglicht schnelle Experimente, ohne neue Schatten-IT zu erzeugen?
• Wie viel Standardisierung braucht Skalierung? Wo muss Raum für dezentrale Innovation bleiben?
• Wie vermeiden Unternehmen neue Abhängigkeiten von einzelnen Cloud-, Modell- oder Plattformanbietern?

Unternehmen rollen KI aus und bauen dabei auf Modelle, deren Zugang, Regeln und Preise sie nicht kontrollieren. Gleichzeitig nutzen Angreifer dieselbe Technologie längst ohne jede Einschränkung. Abdelkader Cornelius zeigt aus der Einsatzpraxis, was das für jedes Unternehmen bedeutet, das heute auf KI setzt: welche Abhängigkeiten real werden, wo Agenten zur Angriffsfläche wurden und wie ein sicherer Einsatz von KI konkret aussieht.

Mit Agentic AI entstehen neue Möglichkeiten für Unternehmen, gleichzeitig wächst die Schlagkraft cyberkrimineller Akteure. KI wird zunehmend zum Werkzeug der Angreifer und verändert die Bedrohungslage grundlegend. Carsten Meywirth gibt einen exklusiven Einblick in aktuelle Entwicklungen und Angriffsmuster, zeigt, wie sich Cybercrime industrialisiert und welche Strategien Unternehmen entwickeln sollten, um ihre Organisation resilient und handlungsfähig zu halten.

Robotik und autonome Systeme werden zur Ausführungskraft in der realen Welt – damit entscheidet der Rechtsrahmen über Skalierung, Time-to-Market und Investitionssicherheit. Der Impuls von Dr. Alexander Baghal-Schmid ordnet ein, welche Regelwerke bei Physical AI gleichzeitig greifen und welche Stichtage 2026–2028 jetzt in Roadmaps und Produktentscheidungen gehören. Konkret: Welche Voraussetzungen müssen Unternehmen und Hersteller jetzt schaffen, damit Physical AI vom Pilotprojekt in den sicheren, compliance-konformen Regelbetrieb kommt?

Während Unternehmen Milliarden in Künstliche Intelligenz investieren, gerät eine andere Form der Intelligenz aus dem Fokus: die Menschliche Intelligenz – MI.

KI kann analysieren, formulieren und Entscheidungen vorbereiten. Doch sie trifft auf Organisationen, in denen menschliche Urteilskraft, Vorstellungskraft und Erfahrung oft erstaunlich wenig Raum bekommen. Die paradoxe Gefahr: Wir investieren in immer intelligentere Maschinen – und organisieren gleichzeitig menschliche Intelligenz aus der Arbeit heraus.

Wie können Organisationen KI und MI neu zusammenbringen? Die Zukunft gehört weder Menschen noch Maschinen allein. Sie gehört Organisationen, die verstehen, wann Maschinen besser rechnen, wann Menschen besser urteilen und wie aus Künstlicher und Menschlicher Intelligenz echte Leistung entsteht.

Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr nur: Wie intelligent wird KI? Sondern: Wie revolutionär wäre es, jetzt die MI auf die Arbeitswelt loszulassen?

Heute sind KI-Agenten vor allem Effizienztools: Kundenservice-Bots, Shopping-Assistenten im E-Commerce, automatisierte Workflows. Doch die nächste Welle wird fundamental anders: Die Agentic Economy beschreibt ein Ökosystem, in dem autonome Agenten nicht mehr innerhalb von Plattformlogiken operieren, sondern diese durchbrechen und damit neue Märkte schaffen, Wertschöpfungsketten neu ordnen und Geschäftsmodelle grundlegend verändern.

In dieser Diskussion gehen wir der Frage nach, was diese Transformation bedeutet:

• Technologisch: Wo liegen heute die Grenzen von Agenten – und wann werden sie überwunden?
• Strategisch: Wie müssen Unternehmen ihre Geschäftsmodelle neu denken, um in einer Agentic Economy nicht zu Zulieferern zu werden?
• Geopolitisch: Könnte Europa durch dezentralisierte, souveräne Agentenarchitekturen einen neuen Wettbewerbsvorteil gewinnen – statt wieder in Plattformabhängigkeiten zu verfallen?

Mit Perspektiven aus Forschung, Startup-Innovation und Industrie beleuchten wir, wie Unternehmen heute die Weichen stellen müssen, um morgen handlungsfähig zu bleiben.

Die Handelsblatt Redaktion in der Diskussion mit:

Weitere Speaker in Abstimmung

Wie Unternehmen die unkontrollierte KI-Nutzung steuern ohne Innovation zu ersticken

Schatten-KI ist nicht nur ein Sicherheitsproblem. Sie ist ein Symptom. Sie zeigt, dass die offizielle Organisation nicht KI-ready ist. Dass Prozesse zu langsam sind. Dass Mitarbeiter schneller denken als ihre Unternehmen handeln können. Wer Schatten-KI nur unterdrückt, unterdrückt auch die Innovation, die Mitarbeiter bereits vorantreiben. Wer sie ignoriert, ignoriert die Risiken, die täglich wachsen. In diesem Panel sprechen wir mit Führungskräften, die dieses Spannungsfeld managen – über die Realität hinter den Richtlinien, die versteckten Risiken und die Frage: Wie baut man eine Kultur auf, in der KI-Innovation möglich ist – aber kontrolliert?

Weitere Speaker in Abstimmung

• Physical AI verbindet lernende Modelle mit Maschinen, die in der realen Welt handeln. Entscheidend ist nicht, ob beeindruckende Demos möglich sind, sondern wann Systeme zuverlässig, sicher und wirtschaftlich in Produktion und Logistik eingesetzt werden können.
• Welche Fortschritte bei Robotik-Grundmodellen, Sensorik und Lernverfahren verändern den industriellen Einsatz?
• Wo liegt der größte wirtschaftliche Hebel: Flexibilität, Produktivität, Fachkräftemangel oder neue Produkte?
• Was fehlt zwischen erfolgreicher Demonstration und skalierbarem Betrieb – Daten, Standards, Sicherheit, Hardware oder Geschäftsmodelle?

KI-Agenten verändern nicht nur Prozesse – sie erfordern eine grundlegende Neugestaltung von Organisationen, Rollen und Entscheidungslogiken. In diesem Panel diskutieren Führungskräfte aus Strategie, Technologie und Personalentwicklung, wie sie ihre Unternehmen für das Zeitalter agentischer KI neu aufstellen. Sie teilen konkrete Erfahrungen: Welche Implementierungsmodelle funktionieren? Wie werden Entscheidungsrechte zwischen Mensch und Maschine neu definiert? Und wie gelingt der organisatorische Change? Wer nicht neu denkt, wird von schnelleren Wettbewerbern überholt.