Viele Unternehmen haben erste GenAI-Prototypen gebaut – doch nur wenige schaffen den Sprung in skalierbare, sichere und wertstiftende Enterprise-Lösungen.

Der Vortrag zeigt anhand konkreter Projekterfahrungen, welche Architekturentscheidungen, Datenvoraussetzungen, Governance-Mechanismen und Betriebsmodelle über Erfolg oder Scheitern entscheiden.

Kernpunkte:

  • Warum Proof-of-Concepts oft falsche Erfolgssignale liefern
  • Typische Architekturentscheidungen: RAG, Agenten, APIs, Human-in-the-loop
  • Data Readiness: Qualität, Zugriff, Berechtigungen, Aktualität
  • Governance: Sicherheit, Datenschutz, Modellrisiken, EU AI Act
  • Operating Model: Rollen, Ownership, Monitoring, Change Management
  • Lessons Learned aus Enterprise-Kontexten