AI und ML

Unser After-Work-Format hat sich inzwischen zu einem festen Highlight in der Wolfsburger Automobilszene entwickelt. Noch mit den Eindrücken und Fachgesprächen auf der IAA im Gepäck, stand dieses Mal alles im Zeichen des Oktoberfests: „KI & Brezn“ – mit bayerischen Schmankerln, guter Stimmung.

Die Top-IT-Themen der Hashtag#IAA spiegelten sich auch in den Diskussionen wider. Das Interesse an „harten“ Use Cases auf dem Gebiet KI war groß.

📌 Reality Check GenAI & Projekt „LLM on-prem“
Aufbau eines internen LLM-Chatbots
Besonderheit: Verarbeitung sensibler Daten ausschließlich On-Premises

📌 Ticket to Code Agents – Coding mit KI
KI-unterstützte CI/CD-Pipeline
Automatisierte Umsetzung von Jira-Tickets

📌 Multiagenten – Agentic AI Driven Sales Management
Einsatz von Multiagenten zur Steuerung des Vertriebsprozesses


Das war jede Menge Stoff für intensiven Austausch zwischen Vortragenden und Teilnehmenden. Anhand der konkreten Praxisbeispiele entwickelten sich lebhafte Diskussionen bis hin zur Zukunft von KI.

Der “Triple A Check“ von Rhino Management Consulting und Senacor ist als Startpunkt für echte Veränderung konzipiert. Er liefert ein Reifegradmodell der eigenen Organisation. Ein Aufsatzpunkt, der dabei unterstützt, den Wandel von Geschäftsmodellen aktiv zu gestalten!

Künstliche Intelligenz ist nicht nur ein Effizienzwerkzeug oder ein Avatar zum Chatten im Kundenservice – KI wird zum autonomen Macher. KI-Agenten warten nicht mehr auf Anweisungen – sie planen, entscheiden und setzen um. Sie unterstützen nicht nur Workflows – sie steuern sie. KI entwickelt sich vom Assistenten – hin zum digitalen Mitarbeiter. Fragen Sie sich: Wie AI-ready ist Ihr Unternehmen wirklich?

➭ Zum Start erwartet Sie ein kompakter Online-Check, der Ihr Unternehmen entlang von vier Themenfeldern analysiert:

1. Strategie & Einordnung
2. Ambition & Zielbild
3. Top Use Cases je Geschäftsbereich
4. Reifegrad & strukturelle Herausforderungen

➭ Testen Sie die eigenen Ambitionen gegen die Benchmark im AI-Markt.

Die schnellsten 10 Unternehmen mit mind. 5 Teilnehmern pro Firma erwartet:

✔ Kostenloser, personalisierter AI Readiness Report
✔ Moderierter Ergebnis-Workshop & Diskussion der Erkenntnisse


Neugierig? Dann ist jetzt der richtige Zeitpunkt. 👉 Hier geht es zur Check Anmeldung!

KI trifft Effizienz – After Work Event im Wolfsburger Office: Vertreter aus dem Automobilsektor nutzten einem inspirierenden After Work Event rund um das Thema künstliche Intelligenz. Unter dem Motto „Effizienzen durch KI“ wurde diskutiert, demonstriert und vor allem: gemeinsam nach vorne gedacht.

- KI-Trends kompakt: Von GPT über generative Bildmodelle bis hin zu praxisnahen Anwendungen im Unternehmensalltag – im Experten-Tandem gaben Head of AI von Senacor, Richard Müller, und Hartmut Lentz wertvolle Insights.

- Low Code / No Code meets KI: Wie die Microsoft Power Platform und Copilot Studio die Effizienz in der Softwareentwicklung steigern und Citizen Developer befähigen, zeigte Jan Hoferichter in einem eindrucksvollen Vortrag.

- Blick in die Zukunft: Was kommt nach GenAI? Morten Brinckmann bot spannende Einblicke in die Welt autonomer Agents, multimodaler Systeme und branchenspezifischer KI-Ökosysteme.

Im offenen Austausch mit unseren Gästen konnten wir nicht nur konkrete Use Cases identifizieren, sondern auch neue Perspektiven für die gemeinsame Umsetzung gewinnen. Den After Work Event – gemeinsam mit unseren Kunden – sehen wir als Plattform, hin zur KI-getriebenen Transformation der Automobilbranche.

Warum Künstliche Intelligenz (KI) mehr ist als nur ein Tech-Hype? Viele Technologien kamen mit großem Versprechen – Cloud Computing, Blockchain, das Metaverse. Doch kaum eine hat sich so schnell, so tiefgreifend und so vielseitig etabliert wie Künstliche Intelligenz.

KI ist kein kurzfristiger Trend. Sie verändert grundlegend, wie Unternehmen arbeiten, entscheiden und wachsen. Hier sind vier Gründe, warum KI als Technologie einen echten Paradigmenwechsel darstellt:

🔹 Bewährte Erfolge
Im Gegensatz zu vielen Hype-Technologien liefert KI bereits heute messbaren Mehrwert – gerade im Finanzsektor. Ob Betrugserkennung, algorithmisches Trading oder personalisierte Kundenansprache: Maschinelles Lernen ist längst integraler Bestandteil erfolgreicher Geschäftsprozesse.

🔹 Branchenübergreifende Anwendbarkeit
KI ist nicht auf eine Branche oder Nische beschränkt. Von Industrie über Gesundheit bis hin zu Banken – ihr Einsatzpotenzial ist enorm. Andere Technologien wirken demgegenüber oft limitiert.

🔹 Nahtlose Integration
KI lässt sich leicht in bestehende IT-Infrastrukturen einbinden – oft schrittweise und ohne disruptive Eingriffe. Im Unterschied dazu erfordert z. B. Blockchain meist tiefgreifende Systemumbauten.

🔹 Lernfähigkeit und Fortschritt
KI entwickelt sich mit jeder Anwendung weiter – durch mehr Daten, bessere Modelle und kontinuierliches Lernen. Dieser selbstverstärkende Fortschritt ist einzigartig und macht sie langfristig leistungsfähiger.

KI verändert die Finanzbranche nachhaltig. Dr. Richard Müller, Head of AI bei Senacor, zeigt in seinem aktuellen Beitrag für den Bank Blog, worauf es jetzt ankommt, um bestehende KI-Methoden strategisch und skalierbar einzusetzen. Jetzt lesen!

Der CIO Summit in Wien garantiert wertvollen Austausch zwischen den Akteuren aus der Finanz-, Versicherungs-, Energie- mit Experten der IT-Branche. Welches sind die relevanten, nachhaltigen IT-Trends der nächsten Jahre? Von Cloud- und KI-Transformation bis hin zu datengetriebenen Architekturen – die beiden Senacor Experten geben einen ersten Einblick in einem Blog-Beitrag.

Der Kampf gegen Finanzbetrug verschärft sich. KI ist dabei sowohl Werkzeug als auch Herausforderung, da sie einen Anstieg raffinierter Betrügereien begünstigt. Von hyperpersonalisiertem Phishing bis hin zu Deepfakes stehen Banken und Zahlungsanbieter an einem kritischen Wendepunkt.

Mit der EU-Verordnung für Echtzeit-Euro-Überweisungen, die in diesem Jahr in Kraft tritt, bleibt kein Raum für manuelle Kontrollen. Eine starke Strategie zur Betrugserkennung und Verhinderung ist kritisch fürs Geschäft.

Ein perfekter Sturm zieht auf:
- Generative KI: Betrüger skalieren ihre Angriffe mit alarmierender Geschwindigkeit und Präzision.
- Regulatorischer Druck: SEPA-Zahlungen in Echtzeit erfordern ab Oktober eine vollautomatisierte Betrugserkennung.
- Datenlücken: Institute „kämpfen“ mit fragmentierten oder ausgelagerten Daten - ein klassisches „Henne-Ei“-Dilemma für das Training von KI-Modellen.

Betrug im Vorfeld durch KI verhindern: Senacor arbeitet mit führenden Banken an Plattformen der nächsten Generation, die maschinelles Lernen mit statischen Regeln kombinieren. Unser Ansatz:
1. Analysieren Sie Transaktionen in weniger als 500 Millisekunden.
2. Integrieren Sie Standard-Tools oder entwickeln Sie individuelle Lösungen - je nach Anforderungen hinsichtlich Kosten und Flexibilität.
3. Verstärken Sie die Sicherheitsvorkehrungen, u. a. durch KYC, biometrische Echtheitsprüfungen, MFA und eID-Integration.

KI im Zahlungsverkehr nimmt Betrugsprävention in den Fokus. Von der Fraud-Strategie bis zum Rollout begleiten wir jeden Schritt. Priorisieren Sie Anwendungsfälle und erstellen Sie eine Roadmap mit Hilfe des Senacor AI Potential Checks. Nutzen Sie unser Know-how in den Bereichen Datenintegration, IT-Transformation und Zahlungssysteme.

Besuchen Sie unsere Website für weitere Informationen zu unseren AI Potenzial Check! Haben Sie uns auf der Hashtag#PEX2025 verpasst? Lassen Sie uns Kontakt aufnehmen! Mail an: sales.desk@senacor.com

Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) elektrisiert die Unternehmenswelt. Doch ohne eine klare Datenstrategie lassen sich die in Aussicht stehenden Werte nicht monetarisieren. Das Datengold bleibt „tief vergraben“ in den IT-Strukturen.
Bevor KI hier seine Kraft entfalten kann, müssen Daten entdeckt, gehoben und nutzbar gemacht werden. Daten für KI-Modelle – etwa zu Kunden, Produkten, Geschäftsprozessen, Finanzkennzahlen und Marktsituationen – verlangen nach neuen Standards, nach einer neuen Struktur. Erst auf dieser Basis lassen sich neue Erkenntnisse für innovative Produkte und Dienstleistungen gewinnen. Mit dem Analysepaket für Datenplattformen legen Experten von Senacor den Schwerpunkt auf den Kern eines der dominierenden Technologiethemen: Eine harte Architekturanalyse ist die Basis für KI-Wertschöpfung.
In einem neuen Whitepaper von Konrad Jünemann haben wir das Thema aufgearbeitet. Wir wünschen eine an Erkenntnissen reiche Lektüre und freuen uns auf den Austausch mit Ihnen.

AI ist das Top-Thema quer durch alle Branchen. Milliarden wurden in Hardware investiert. Und - Goldman Sachs prognostiziert für die nächsten Jahre einen weiteren Invest in Höhe von einer Billion Dollar in die Infrastruktur: Chips, Server, Rechenzentren, Energieversorgung. Das Research-Team der Bank fragt plakativ: „Too much spend, too little benefit?” Goldman Sachs Research Newsletter

Sicher werden nicht alle KI-Projekte zum Erfolg führen. Erwartungen verschieben sich: KI-Erfolge kommen später. Das gilt als sicher. Die Erkenntnis setzt sich durch, dass KI nicht «out-of-the-box» geliefert werden kann. Im Vorfeld ist eine anspruchsvolle Analyse und IT-Entwicklungsarbeit nötig. Senacor bestätigt diese Entwicklung aus Kenntnis der betrieblichen Praxis und benennt die Herausforderungen:

1.) Echte KI-Anwendungsfälle mit messbarem wirtschaftlichem Nutzen sind oft rar. Unternehmen übersehen Anwendungen jenseits von Chatbots.
2.) Eine tragfähige Firmenstrategie fehlt oft – mit Blick auf eine klare Ausrichtung, wo und in welchem Umfang der Einsatz von KI Sinn macht.
3.) Die Konzeption von IT-Zielarchitektur und tatsächlich notwendiger Komponenten und Anpassungen der Ist-Landschaft überfordert die Mannschaft.
4.) Organisatorische Implikationen durch KI werden nachranging behandelt. Mitarbeiter sind oft nicht einbezogen, Abwehr-Einstellungen greifen Raum.
5.) Erfahrene Mitarbeiter im KI-Bereich fehlen.

Um Fehl-Allokationen bei Kapital und Manpower zu vermeiden, hat Senacor denAI Potential Check entwickelt, ein strukturiertes Vorgehensmodell auf Workshop-Basis. Ziel ist es, Werte auf Basis echter KI-Anwendungsfälle zu heben und dafür Organisation und Prozesse Schritt für Schritt aufzubauen.