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SUMMARY:AI xpress NET: KI-Agenten: Effizienz in der Analyse\, Menschlichkeit in der Interaktion.
DESCRIPTION:AI xpress NET ist der Techtalk rund um KI-Themen im Startup- und Innovationszentrum AI xpress. Du bist Entwickler:in oder KI-Expert:in und interessierst dich für einen Austausch auf hohem technischem Niveau\, dann ist AI xpress NET genau das Richtige für dich. \n\n\n\nWie implementiert man Agenten-Systeme so\, dass sie echte Mehrwerte schaffen und gleichzeitig Vertrauen genießen? Dies lässt sich nicht pauschal beantworten\, sondern hängt maßgeblich vom jeweiligen Einsatzgebiet ab. Während es bei vielen Unternehmensprozessen um die Entlastung von Experten durch qualitativ hochwertige und reproduzierbare Automatisierung geht\, steht im Zwischenmenschlichen die Wahrung der Empathie im Vordergrund. \n\n\n\nIn dieser Ausgabe unserer Vortragsreihe „AIxpress NET“ präsentieren wir zwei Deep Dives\, die zeigen\, wie unterschiedliche Systemarchitekturen diese Anforderungen technisch lösen: \n\n\n\n\n\n\n\n1. Komplexe Angebotsprozesse durch mehrstufige Multi-Agenten-Systeme automatisieren\n\n\n\nWie lässt sich einer der aufwendigsten Prozesse im B2B-Vertrieb\, die Erstellung von Angeboten für Ausschreibungen\, durch KI-gestützte Automatisierung beschleunigen\, ohne an fachlicher Tiefe und Verlässlichkeit zu verlieren?  \n\n\n\nBei IBM Deutschland bindet dieser Prozess je nach Ausschreibung zwischen fünf und fünfzehn Projekttage\, vor allem für Anforderungsanalyse\, Compliance-Abgleich und technische Architekturkonzeption. Genau hier setzt die Masterarbeit von Julian Erath an.  \n\n\n\nDer Vortrag stellt ein multi-agentisches KI-System vor\, das als LangGraph-Zustandsmaschine aus drei spezialisierten Agenten besteht. Ein Planner-Agent extrahiert Anforderungen aus den Ausschreibungsunterlagen und leitet daraus einen strukturierten Bearbeitungsplan ab. Darauf aufbauend verfasst ein Writer-Agent Textbausteine mittels Retrieval-Augmented Generation über unternehmensinterne Wissensquellen\, während ein Reviewer-Agent die Ergebnisse anhand von elf Qualitätsdimensionen bewertet und bei Bedarf eine iterative Überarbeitung anstößt. Anhand von fünf realen deutschen Ausschreibungen zeigt Julian Erath\, wie das System in der Praxis funktioniert und mit welchen Kennzahlen sich Qualität\, Kosten und Zuverlässigkeit eines solchen Systems messen lassen. Im Zentrum steht dabei nicht die vollständige Autonomie der KI\, sondern die gezielte Vorbereitung von Arbeitsentwürfen\, die Vertriebsexperten als Grundlage für ihre fachliche und strategische Entscheidungsfindung nutzen können.  \n\n\n\nDer Vortrag richtet sich an alle\, die sich für den praktischen Einsatz agentischer KI-Systeme in unternehmenskritischen\, wissensintensiven Prozessen interessieren. \n\n\n\n\n\n\n\n2. KI im Recruiting: Wie Avatare und Agenten Bewerbungsprozesse menschlicher machen können.\n\n\n\nMehr KI im Recruiting bedeutet nicht automatisch weniger Menschlichkeit. Richtig eingesetzt\, können Avatare und KI-Agenten sogar dabei helfen\, Bewerbungsprozesse persönlicher\, strukturierter und konsistenter zu gestalten – während Menschen dort die Verantwortung behalten\, wo sie hingehört. \n\n\n\nIn seinem Vortrag zeigt Jan Ludwig anhand eines konkreten Recruiting-Use-Cases\, wie ein KI-gestützter Screening-Agent Bewerbende strukturiert kennenlernen\, Informationen erfassen und Recruiter:innen im weiteren Auswahlprozess unterstützen kann. \n\n\n\nDabei geht es nicht nur um die sichtbare Oberfläche eines Avatars. Jan gibt auch einen verständlichen Einblick in die Technologie dahinter: Wie arbeiten Agenten? Wie werden Gesprächsverläufe verarbeitet? Welche Aufgaben können sinnvoll automatisiert werden – und an welchen Stellen muss bewusst ein Mensch entscheiden? \n\n\n\nEin besonderer Fokus liegt auf der Frage\, welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen\, damit KI im sensiblen HR-Kontext tatsächlich Vertrauen verdient. Themen wie Transparenz\, Nachvollziehbarkeit\, Datenschutz\, Bias und klare Verantwortlichkeiten spielen dabei eine zentrale Rolle. \n\n\n\nEine kurze Live-Demo des Screening-Agenten zeigt schließlich\, wie aus abstrakter KI ein konkreter Bestandteil des Recruitingprozesses werden kann. \n\n\n\n\n\n\n\nIm Anschluss besteht die Möglichkeit\, bei Pizza und Getränken Fragen zu klären\, Kontakte zu knüpfen und sich auszutauschen. \n\n\n\n\n\n\n\nWas die Teilnehmer aus dem Abend mitnehmen (Key Takeaways):\n\n\n\n\nEinblicke in die Architektur von Multi-Agenten-Systemen (z.B. via LangGraph) zur Automatisierung komplexer B2B-Prozesse.\n\n\n\nKriterien zur Validierung von KI-Outputs\, um die Funktionsfähigkeit von Agenten-Systemen in kritischen Prozessen sicherzustellen.\n\n\n\nAnsätze für den vertrauenswürdigen Einsatz von KI unter Berücksichtigung von Datenschutz\, Bias und Nachvollziehbarkeit.\n\n\n\nMöglichkeiten\, die Mensch-KI-Interaktion durch Avatare und intelligente Agenten natürlicher zu gestalten.\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n  \n\nSpeaker\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nJulian Erath\, Data & AI Delivery Consultant für watsonx bei IBM Expert Labs \n\n\n\nIn seiner Rolle bei den IBM Expert Labs begleitet Julian Erath Unternehmen bei der Implementierung skalierbarer und vertrauenswürdiger agentischer KI-Systeme auf Basis von watsonx.  \n\n\n\nNach einem dualen Studium der Wirtschaftsinformatik mit Schwerpunkt Data Science an der DHBW hat er berufsbegleitend seinen Master in Data Science an der Hochschule der Medien Stuttgart abgeschlossen.  \n\n\n\nSeine Masterarbeit widmete sich der Konzeption\, Implementierung und Evaluierung eines KI-basierten Multi-Agenten-Systems zur automatisierten Erstellung von Angeboten für Ausschreibungen (RfPs). Darin verbindet er praktische Erfahrung aus dem IBM-Vertriebsalltag mit aktueller Forschung zu Large Language Models\, Retrieval-Augmented Generation und Design Science Research.  \n\n\n\nSein Interesse gilt insbesondere der Frage\, wie sich repetitive\, wissensintensive Geschäftsprozesse durch orchestrierte KI-Agenten wirtschaftlich sinnvoll automatisieren lassen\, ohne die entscheidende Rolle menschlichen Urteilsvermögens zu verdrängen.  \n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nJan Ludwig\, Gründer und Geschäftsführer elephant recruiting GmbH \n\n\n\nJan Ludwig beschäftigt sich mit der Frage\, wie Künstliche Intelligenz im HR nicht nur effizienter\, sondern auch menschlicher eingesetzt werden kann. Mit tlou und dem KI-gestützten Screening-Agenten TEMBO arbeitet er an neuen Formen der Zusammenarbeit zwischen Menschen\, Avataren und intelligenten Agenten im Recruiting. \n\n\n\nDabei verbindet er HR-Praxis mit technologischem Verständnis und einem klaren Blick auf die Voraussetzungen für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz: Vertrauen\, Transparenz\, nachvollziehbare Entscheidungen und eine sinnvolle Aufgabenverteilung zwischen Mensch und Maschine. \n\n\n\nIn seinen Vorträgen macht Jan KI greifbar – nicht als Zukunftsvision\, sondern anhand konkreter Anwendungen\, technischer Einblicke und Erfahrungen aus der Umsetzung. \n\n\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nDie Veranstaltung wird gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie und ist daher kostenfrei. Das Projekt CARS 2.0 unterstützt Start-ups\, kleine und mittlere Unternehmen (KMU) aus dem Fahrzeug und Maschinenbau in den Regionen Stuttgart und Neckar-Alb mit Informationen und Angeboten\, um den Herausforderungen des Technologiewandels erfolgreich begegnen zu können. \n\n\n\n\n\n\n\n\n  \n\nAnmeldung\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n \n\n\n\nTIPP >> Unsere Veranstaltungsreihe “KI Roundtable” wäre auch für dich interessant! \n\n\n\n\n\n\n\n\n  \n\nVeranstalter
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