Idgard, eine Security-First-Dateifreigabeanwendung, stellt strenge betriebliche Anforderungen, um die Privatsphäre der Nutzerdaten zu gewährleisten. Insbesondere das zentrale Versprechen – kein unautorisierter Zugriff, selbst durch Entwickler oder Betriebspersonal – schränkt die betrieblichen Möglichkeiten erheblich ein.
Dieser Vortrag beleuchtet die damit verbundenen Herausforderungen und technischen Feinheiten beim Aufbau einer sicheren Bare-Metal-Kubernetes-Umgebung, die diesen Anforderungen gerecht wird. Behandelt werden unter anderem Network-Bootstrap, unveränderliche Cluster-Setups, mehrschichtige Zugriffskontrollen sowie robuste Monitoring- und Alarmierungsmechanismen.

OXG wurde 2023 als Tochtergesellschaft von Vodafone gegründet, um ein Glasfaser-Telekommunikationsunternehmen aufzubauen – und das so „sauber“ wie möglich. Dabei setzt OXG beim Verlegen der Glasfaserkabel konsequent auf einen modernen Cloud-First-Ansatz im Tech-Stack.

Und es hat funktioniert – größtenteils. Heute setzt OXG eine Mischung aus Eigenentwicklung und Drittanbieterkomponenten ein. Die Bausteine, welche die proprietäre Geschäftslogik zusammenhalten, sind zwar schick, serverlos, Cloud-nativ und für ein One-Click-Deployment voll automatisiert. Doch wie jedes andere Unternehmen ist auch OXG an die Realität gebunden.

Die Einrichtung einiger weniger „nicht-ganz-so-Cloud-nativer“ Anwendungen fühlte sich dabei an, als würde man einen Dinosaurier in ein Raumschiff schmuggeln – inklusive fest codierter Passwörter, teurem Extragepäck, fragwürdigen Sicherheitsbewertungen und einem Boarding-Prozess, der drei Deployment-Pipelines und reichlich Kaffee erforderte.

Dieser Vortrag gibt einen Überblick über die Höhen und Tiefen der vergangenen zwei Jahre – und verrät, warum ein Fitnessstudio-Abo im Grunde dasselbe ist wie ein Backup- & Recovery-Plan.

Die digitale Planung ist aus modernen Agrarbetrieben nicht mehr wegzudenken. Von satellitengestützter Düngeplanung bis zu Echtzeitdaten vom Traktor: Die Landwirtschaft wird durch Daten neu definiert. Die Herausforderung liegt darin, aus diesen Informationen greifbare Handlungsempfehlungen zu gewinnen.
Die digitale Farming-Plattform schlägt mithilfe einer Architektur von Microfrontends und Microservices die Brücke zwischen Feld und Büro. Der Vortrag zeigt, wie Web- und Mobile-Apps Landwirte, Händler und Techniker mit integrierten Lösungen und durchdachter User Experience unterstützen. Dabei wird auf die technischen Herausforderungen eingegangen, die das Team im Bezug auf Themen wie Konsistenz, Komplexität und teamübergreifender Kommunikation meistern konnte. Seien Sie dabei und erfahren Sie wie Yara Farming Solutions Europe die digitale Landwirtschaft transformiert.

Was passiert, wenn im Sabbatical kein Buch entsteht, sondern ein Musikalbum - mit künstlicher Intelligenz als Co-Produzentin? Der Vortrag demonstriert, wie sich mithilfe verschiedener KI-Tools innerhalb weniger Wochen ein vollständiges Album realisieren lässt - von den ersten Textzeilen über das Arrangement bis hin zum Mastering.

Die eingesetzten Sprachmodelle generieren Liedtexte und übernehmen dabei stilistische Merkmale durch gezieltes In-Context Learning mit eigenen Songtexten. Suno AI liefert erste musikalische Ideen, Splitter AI trennt Gesang, Schlagzeug und Instrumente, während Basic Pitch Audiosignale in MIDI-Daten umwandelt. Zusätzlich kommen MidJourney, Sora und KI-basierte Mastering-Engines zum Einsatz. Der Workflow kombiniert kreative Kontrolle mit effizienter Automatisierung - weit entfernt von einfachen One-Click-Ergebnissen.

Im Rahmen des Vortrags bietet Musikproduzent Ivo Moring (u. a. DJ Ötzis "Ein Stern") ergänzende Einblicke in die professionelle Musikproduktion im Mainstream-Umfeld. Er zeigt, wie etablierte Produktionsprozesse bei Major Labels funktionieren, welche Rolle KI bereits spielt und welche Herausforderungen sich daraus ergeben.

Der Vortrag liefert einen praxisnahen Einblick in Tools, Workflows und kreative Potenziale moderner KI-gestützter Musikproduktion - mit konkreten Learnings für Entwicklerinnen und Entwickler, Kreative und Tech-Enthusiasten.

Dein Computer kann die visuelle Welt um dich herum verstehen - oder sogar eine neue erstellen. Von FaceID und Snapchat-Filtern bis hin zu Stable Diffusion ist visuelle KI Teil vieler alltäglicher Anwendungen geworden - und ihre Integration ist leichter denn je. Lass uns in die Welt der Computer Vision und visueller GenAI eintauchen! Die Sprecher erkunden, wie Deep-Learning-Techniken uns helfen, visuelle Informationen zu verarbeiten, zu analysieren und sogar zu verändern.

Dabei beginnen sie mit einer kurzen Einführung in die Verarbeitung von Bildern und Videos in Computern. Anschließend tauchen sie in die Welt der Convolutional Neural Networks (CNNs) ein und zeigen, wie unterschiedliche Architekturen dabei helfen, verschiedene Disziplinen der Computer Vision wie Klassifizierung, Segmentierung oder Posen-Erkennung zu meistern. Schließlich werden sie sich mit GenAI befassen und untersuchen, wie Diffusionsmodelle wie Stable Diffusion Bilder generieren und vervollständigen. Während des Vortrags werden theoretische Konzepte mit einer Vielzahl von Live-Demos und Praxisbeispielen veranschaulicht. Du willst sofort loslegen? Der Vortrag gibt dir einen Überblick über einige Open-Source-Frameworks wie MediaPipe oder YOLO, die du zu Hause ausprobieren kannst.

Die Vision des Teams ist es, jedem BMW-Mitarbeitenden zu ermöglichen, eigenständig Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen – und dabei jederzeit die Einhaltung von Governance-, Sicherheits- und Qualitätsstandards sicherzustellen. Um diese Vision in einer komplexen und unternehmensweiten Datenlandschaft Wirklichkeit werden zu lassen, war ein grundlegender Wandel in ihrem Ansatz zur Datenzugänglichkeit erforderlich. Begleiten Sie das Team auf ihrer Reise, in der sie zeigen, wie sie agentische KI eingesetzt haben, um die Datenanalyse im zentralen BMW Data Lake, dem Cloud Data Hub, zu demokratisieren. Sie stellen das Design einer Plattformlösung vor, die Big-Data-Analysen für alle Nutzenden zugänglich macht – auch für diejenigen ohne technische Vorkenntnisse – und dies über eine intuitive, KI-gestützte Benutzeroberfläche. Erfahren Sie, wie sie sich von statischen, SQL-basierten Workflows hin zu einem dynamischen Multi-Agenten-System entwickelt haben, das Datenerkennung, Abfrage, Visualisierung und Dokumentation über ein koordiniertes Netzwerk speziell entwickelter KI-Agenten orchestriert. Ihre Architektur ist darauf ausgelegt, in heterogenen Datenumgebungen zu bestehen – mit besonderem Fokus auf Erklärbarkeit, Sicherheit und Robustheit. In diesem Vortrag geben sie außerdem praxisnahe Einblicke in den Einsatz agentischer Systeme im großen Maßstab und teilen konkrete Handlungsempfehlungen, wie KI-gestützte Self-Service-Analytics im Unternehmensmaßstab erfolgreich umgesetzt werden können.

Wie lassen sich automatisch hochwertige Unit-Tests für Java-Code erstellen? In ihrem Vortrag zeigt das Team, wie sie dieses Ziel mithilfe von KI-Agenten erreichen, die von Large Language Models (LLMs) angetrieben werden. Das Tooling liefert hohe Code-Abdeckung und umfangreiche Tests der Geschäftslogik in verschiedenen Java-Projekten.
Sie verwenden eine Divide-and-Conquer-Strategie und versorgen das Modell mit dem notwendigen Kontext aus dem Repository, um die Codebasis zu verstehen. Zusätzlich ermöglicht eine Feedback-Schleife basierend auf containerisierter Testausführung dem System, die generierten Tests iterativ zu verbessern. Hier stellen große, komplexe Codebasen besondere Herausforderungen dar. Sie werden Strategien zur Bewältigung dieser Herausforderungen für die Testgenerierung demonstrieren. Schließlich werden sie die Ergebnisse verschiedener kommerzieller und Open-Source-LLMs vergleichen.

Vor sechs Monaten stand das Team KI-unterstützter Softwareentwicklung noch skeptisch gegenüber. Heute übernehmen KI-Agenten die Routinearbeiten und das Erstellen von Boilerplate-Code, während sie sich auf Architektur und Innovation konzentrieren - und ihre Produktivität hat sich grundlegend verändert.

Dies ist kein weiterer Vortrag, der dem KI-Hype folgt. Es ist ein ehrlicher Erfahrungsbericht über den Weg von Skeptikern zu Befürwortern – untermauert mit echten Daten und Live-Demonstrationen, die zeigen, wie agentenunterstütztes Coden den Arbeitsalltag transformiert. Sie zeigen ihre tatsächlichen Produktivitätsmessungen im Vorher-/Nachher-Vergleich und erklären, warum Teams, die früh auf diese Technologie setzen, deutliche Wettbewerbsvorteile in Liefergeschwindigkeit und Codequalität erzielen.

Anhand von Live-Coding-Sessions und realen Projektbeispielen werden sie demonstrieren, wie KI-Agenten bei Routineaufgaben glänzen, während sich Entwicklerinnen und Entwickler auf anspruchsvollere Problemstellungen mit höherem Mehrwert konzentrieren können. Sie gehen zudem auf die wesentlichen Hürden ein, die Unternehmen noch zögern lassen – etwa alte Codebasen, riesige Repositories oder begrenztes KI-Know-how – und präsentieren praxisbewährte Lösungen aus ihrer umfangreichen Produktionserfahrung mit unterschiedlichen Enterprise-Kunden.

Humanoiden das Fahrradfahren beizubringen, sie mit 30 km/h ein Go-Kart steuern zu lassen und zugleich Besucherinnen und Besucher durch das Deutsche Museum zu begleiten – aus diesen praktischen Einsätzen zieht das Team wertvolle Erkenntnisse. Sie zeigen, welche Ansätze erfolgreich waren, wo Schwierigkeiten auftraten und welche Sicherheitsmaßnahmen notwendig sind, wenn Humanoide mit hoher Geschwindigkeit agieren. Auf dieser Basis leiten sie bewährte Gestaltungsprinzipien ab und verdeutlichen aktuelle Fortschritte in der Mobilität und Interaktion humanoider Roboter. Ergänzend betrachten sie die Robotik in der Prothetik – ein Bereich, in dem Antriebstechnik und Steuerungssysteme bereits besonders ausgereift sind – und machen Synergien zwischen beiden Disziplinen sichtbar. Gleichzeitig treten zentrale Herausforderungen klar hervor: die Fähigkeit, kontextabhängige Entscheidungen zu treffen, Stabilität auch auf unebenem Gelände zu wahren und präzise Handbewegungen auszuführen.