Der BARC Data Culture Summit richtet sich an Fachkräfte, die für Datenstrategie, Analytics und digitale Transformation verantwortlich sind. Die Veranstaltung konzentriert sich auf praxisorientierte Ansätze, um eine datengetriebene Denkweise in Organisationen zu etablieren.
Zentrale Themen sind:
Durch Vorträge, Diskussionen und Networking-Sessions erhalten die Teilnehmenden Einblicke, wie führende Organisationen ihre Data Culture erfolgreich aufbauen und skalieren.
Die Einführung von Enterprise AI scheitert selten an den Modellen selbst.
Sie scheitert, weil Menschen den Veränderungen, die KI in ihrem täglichen Arbeitsablauf bewirkt, nicht vertrauen.
In regulierten Umgebungen wird dieses Vertrauen durch drei Fragen geprägt, die Führungskräfte besonders beschäftigen:
Was passiert, wenn wir nicht handeln?
Welche Risiken führen wir ein, wenn wir handeln?
Und wie können wir Kontrolle operationalisieren, ohne Geschwindigkeit zu verlieren?
In diesem interaktiven Power Talk stellen wir einen pragmatischen Ansatz für „New Ways of Working“ vor und zeigen mehrere Anwendungsfälle. Ein Beispiel ist ein KI-gestütztes Analytics-System, das jede Nutzerin und jeden Nutzer dort abholt, wo sie oder er steht – von geführter Point-and-Click-Bedienung über natürlichsprachlichen Chat bis hin zu vollständigem Zugriff auf Code-Ebene, alles betrieben auf einer auditfähigen Infrastruktur.
In einer moderierten Diskussion ordnen die Teilnehmenden ihre eigenen KI-Initiativen entlang einer Trust & Adoption Ladder ein. Dabei werden die tatsächlichen Reibungspunkte sichtbar – etwa Kompetenzlücken, Auditierbarkeit, Governance oder Datenzugang – und die Hebel identifiziert, mit denen sich Vertrauen aufbauen lässt, um Initiativen vom Pilotprojekt in den produktiven Einsatz zu überführen.
Gemeinsam vergleichen wir Muster im Raum und leiten daraus ein kompaktes Playbook zur Skalierung von KI ab – ohne dabei Compliance-Anforderungen zu gefährden.
Die Teilnehmenden gehen mit konkreten Templates und in der Praxis erprobten Strategien, um KI von einer technologischen Neuheit zu einer verlässlichen Fähigkeit zu entwickeln, die Zusammenarbeit verbessert, nicht-technische Fachkräfte stärkt und messbare Dynamik schafft.
🔗Zum LinkedIn-Profil von Dr. Ali Farnoud
Dr. Ali Farnoud verantwortet KI- und Machine-Learning-getriebene Innovations- und Technologieinitiativen im Bereich Clinical Pharmacology bei Boehringer Ingelheim. Er promovierte an der Universität Heidelberg und forschte anschließend als Postdoktorand am Helmholtz Munich, mit einem Schwerpunkt auf KI-Methoden und deren Anwendung in der Biomedizin.
Seine Arbeit treibt die Analyse klinischer Daten voran, indem sie quantitative Pharmakologie mit KI verbindet, um
End-to-End-Analysepipelines in der klinischen Pharmakologie und Wirkstoffentwicklung zu beschleunigen und
Machine-Learning-gestützte Analysen in der quantitativen Pharmakologie zu ermöglichen.
🔗 Zum LinkedIn-Profil von Julian Kurz
Julian Kurz ist Lead Expert für Generative AI bei der HMS Analytical Software GmbH und leitet das GenAI Center of Excellence des Unternehmens. Dort liegt der Fokus darauf, nachhaltige Strukturen für den Einsatz von Generativer KI aufzubauen, die mit den Entwicklungen bei Kunden und in der Branche Schritt halten.
Seit rund zehn Jahren arbeitet er im Bereich Künstliche Intelligenz und bringt eine stark technisch geprägte, engineering-orientierte Perspektive mit, die durch die praktische Umsetzung und Leitung zahlreicher Projekte in unterschiedlichen Branchen entstanden ist. Dabei verbindet er Neugier für grundlegende Konzepte und deren langfristige Auswirkungen mit dem pragmatischen Verständnis, dass Engineering vor allem bedeutet, Lösungen zu schaffen, die heute echten Nutzen bringen.
