Generative KI verändert die Bedrohungslage: Phishing, Social Engineering und Code-Injektionen sind skalierbarer denn je. Doch auch Verteidiger können Generative KI nutzen und komplette SaaS Anwendungen simulieren. Damit können Organisationen dynamisch und kostengünstig auf Angriffe reagieren. Wir präsentieren ein täuschungsbasiertes Verteidigungsmodell, das Agentic AI nutzt, um Angreifer gezielt zu identifizieren und auszubremsen. Die Idee: eine Armee autonomer KI-Agenten simuliert dynamisch…

KI-Agenten ohne Anbindung an Unternehmenssysteme sind zahnlose Tiger: Viel Potenzial, aber praktisch harmlos. Das Model-Context-Protokoll (MCP) löst genau dieses Problem: Als offener Standard verbindet es KI-Agenten unkompliziert mit heterogenen Systemen wie Self-contained Systems, Microservices oder verteilten Datenquellen – quasi USB-C für KI. Gerade für Teams in komplexen, verteilten Systemlandschaften macht MCP die Integration gangbar. Wir zeigen anhand konkreter Praxisbeispiele, wie MCP…

Die rasante Entwicklung von GenAI hat ein komplexes Ökosystem von Tools hervorgebracht, aber viele Gespräche konzentrieren sich nur auf einzelne Funktionen und Lösungen. Das Gesamtbild wird dadurch öfters ausser Acht gelassen. Dieser Vortrag bietet eine praktische Roadmap für den Aufbau einer GenAI Infrastruktur. Wir beginnen mit einer Thinnest Viable Platform (TVP), die das minimale Setup zeigt, das für LLM-Inferenz auf Kubernetes erforderlich ist. Auf dem Weg zur MVP werde ich wesentliche…

Während wir uns früher durch Menüs klickten und Dropdowns auswählten, stehen wir heute im Zentrum des perfekten Sturms: Sprachgesteuerte Systeme und semantische Schnittstellen lösen die klassische GUI-Logik in Windeseile auf. Was bedeutet es tatsächlich, wenn wir Software nicht mehr bedienen, sondern mit ihr sprechen? Wenn wir Absichten äußern statt Befehle zu geben? Dann werden unsere Sprechakte zur Weiterentwicklung klassischer APIs. Sprachmodelle, Intentionen erkennen zu können und…

Im Zeitalter der LLMs werden Entwickler und Tester vor viele Fragen gestellt: Wie teste ich eine GenAI-App mit nicht-deterministischen Outputs? Wie bewerte ich die Qualität einer LLM-generierten Antwort? Was ist überhaupt eine "gute" Antwort? Und wenn ich einen Fehler finde, wie behebe ich ihn? Wir haben keine abschließenden Antworten auf diese Fragen, aber wir zeigen euch anhand von Beispielen aus aktuellen Projekten, wie wir mit diesen Problemen umgehen und was wir gelernt haben.

Seit dem großen Erfolg von DeepSeek redet jeder über Reasoning-Modelle. Statt einfach "nur" Antworten zu geben wie LLMs, zeigen diese ihren Denkprozess und machen es so leichter, evtl. Fehler zu entlarven oder einzelne Gedanken aufzunehmen und selbst weiterzuführen. Diese Vortrag betrachtet, wie solche Modelle funktionieren und ob sie wirklich "denken". Weiterhin geht er auf Details des Trainingsprozess und speziell darauf ein, welche Fortschritte dabei in den letzten Monaten erzielt wurden.…

Everyone is familiar with deepfakes from radio, television, and the Internet. Most mentions are negative, creepy, or scary. However, there are some wonderful and positive applications of deepfakes. In this talk, we would like to explore various aspects of deepfakes and stimulate discussion.

Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT oder ähnliche KI-Systeme eröffnen Unternehmen eine Vielzahl von Möglichkeiten. Ob als Kundenchatbot, Code-Assistent oder Wissensdatenbank – die Einsatzmöglichkeiten scheinen grenzenlos. Doch mit den Chancen gehen auch erhebliche Risiken einher. In diesem Vortrag bringen wir Licht ins Dunkel, zeigen Sicherheitsrisiken auf, die mit der Nutzung und Integration von LLMs einhergehen und wie Unternehmen diese minimieren können. Dies leiten wir aus Erkenntnissen…

Wie erweitert man bestehende Software-Anwendungen um KI-Funktionalitäten, ohne alles neu zu bauen? Am Beispiel des Auswanderungsportals „Auswanderungslotse“ zeigen wir praxisnah, wie intelligente Antwortschläge mittels Embeddings, einer Vektordatenbank und Langchain integriert werden. Die Herausforderung: Berater:innen bei der Beantwortung komplexer Anfragen zu unterstützen. Wir teilen unsere Erfahrungen zur Implementierung eines Microservices, der semantisch ähnliche historische Antworten…

Eine typische Anfrage an uns lautet: erstellen Sie mir einen Plan zur Migration eines 15-20 Jahre alten Altsystems.Das geht doch heute mit GenAI sehr einfach und automatisiert. Die eigentliche Herausforderung ist aber,dass durch die Einführung von KI auch die Geschäftsprozesse unserer Kunden einem großen Änderungsdruck unterworfen sind.Es ist daher wichtig,den Kern an Funktionalität,der wirklich migriert werden muss,zielsicher zu identifizieren.Unser Ansatz bildet aus dem Code zunächst ein…