Mehrere LLMs, eine KI-Plattform: nenna.ai, agao.ai & Langdock

SIBB // Digitalverband Berlin-Brandenburg

Online-Konferenz // KI datenschutzkonform, strukturiert und produktiv einsetzen!

<h3>KI wird im Mittelstand bereits genutzt – oft jedoch ungeordnet, unkontrolliert oder mit Unsicherheit beim Datenschutz. Unstrukturierte Daten, Wissensinseln und Schatten-KI verhindern, dass KI ihr Potenzial entfaltet oder überhaupt freigegeben wird.</h3> In dieser Online-Konferenz zeigen wir anhand konkreter Praxisbeispiele aus KMUs, wie KI datenschutzkonform, strukturiert und produktiv eingesetzt werden kann. Du erfährst, wo Unternehmen scheitern, welche Entscheidungen wirklich zählen – und wie der Einstieg realistisch gelingt, ohne den laufenden Betrieb zu gefährden.<h3> </h3>Vorträge im Überblick:<ul><li>Daten als Fundament – Vertrauliche Unternehmensdaten und Schatten-KI als doppeltes Risiko (nenna.ai)</li></ul><ul><li>Wissen skalierbar machen – Wissensverlust durch Abhängigkeit von Einzelpersonen (agao.ai)</li></ul><ul><li>Nutzung und Governance gemeinsam gedacht – KI ist da, aber sie wird nicht genutzt oder nicht erlaubt (Fachwerx &amp; Langdock)</li></ul> <h4>🧑‍🏫 Speaker:innen:</h4>Lars Moll<ul><li>CEO &amp; Co-Founder NENNA.AI GmbH</li><li>15 Jahre in leitenden Positionen als Medienmanager im Digital-Business bei internationalen Medienhäusern Gruner+Jahr und Axel Springer</li><li>MBA-Absolvent der Hamburg Media School</li><li>„Bestes Legal Tech Startup Deutschlands“ - German Legal Tech Summit 2025</li><li>„Top 3 Cybersecurity Startup" - ATHENE Cybersecurity Award DACH it-sa 2025</li><li>"AI Special Award 2025" - Gitex Europe</li></ul>

Lars Löhn<ul><li>Geschäftsführer agao.ai</li><li>langjährige Erfahrung im Bereich KI, komplexe Webseiten</li><li>Consulting und Audio-Postproduktion für über 100 internationale Marken: BMW, Bosch, DHL, Hermes, Mercedes, Miele, Porsche,Telekom oder T-Mobile</li><li>Kunden: Großkonzerne wie Bosch, Mercedes, Porsche, Apple</li></ul>

Luka Banse<ul><li>Adoption-Experte bei Langdock mit direkter Erfahrung im Rollout von Enterprise-AI-Lösungen</li><li>Berät Unternehmen bei der sicheren KI-Implementierung – von KMU bis zum DAX-Konzern</li><li>Nachweisbare Erfolgsbilanz: 600+ erfolgreiche Langdock-Implementierungen, 51.000+ aktive Nutzer</li><li>Vertrauen namhafter Kunden: Merck, SPIEGEL Verlag, GetYourGuide, lavera, Personio (u. a.)</li><li>Praxisnaher Fokus: skalierbare Einführung, Change &amp; Enablement sowie Governance für KI im Unternehmen</li></ul>

Max Hentschel<ul><li>Geschäftsführer von Fachwerx (offizieller Langdock-Partner)</li><li>Spezialisiert auf Enterprise-AI-Implementierungen mit Langdock</li><li>Praxisfokus: Change Management, Workflow-Optimierung und sichere AI-Integration in bestehende Unternehmensstrukturen</li><li>Nachweisbare Projekterfahrung: 15+ erfolgreiche Langdock-Rollouts – von KMU (ca. 50 Mitarbeitende) bis Konzern (ca. 12.000 Mitarbeitende)</li></ul>

<h4>💡 Welche Learnings nimmst du mit?</h4><ul><li>Warum unstrukturierte Daten nicht nur die Qualität, sondern auch Vertrauen und Sicherheit gefährden</li><li>Wie Schatten-KI entsteht – und wie du sie durch Struktur statt Verbote eindämmst</li><li>Wie Wissen aus Köpfen, Ordnern und E-Mails dauerhaft nutzbar wird</li><li>Wie KI vom Experiment zur verlässlichen Unterstützung im Arbeitsalltag wird</li><li>Wie Datenschutz und Governance Nutzung ermöglichen, statt Innovation zu bremsen</li></ul> <h4>🎯 Für wen ist das Event?</h4><ul><li>Geschäftsführungen und Entscheider:innen in KMUs</li></ul><ul><li>IT-, Digital- und Innovationsverantwortliche</li></ul><ul><li>Fachbereiche, die KI praktisch einsetzen wollen</li></ul><ul><li>Organisationen, die zwischen Nutzen, Datenschutz und Alltag vermitteln müssen</li></ul>

Agenda

Vorstellung SIBB und Intro 

Thema: Vertrauliche Unternehmensdaten und Schatten-KI als doppeltes Risiko 
 
Ausgangslage:  
- Sensible Daten in PDFs, Scans und Chats 
- Unkontrollierte Nutzung von KI (Schatten-KI) in Unternehmen 
- Lösungsansatz: Markierung nsibler Daten 
- Ergebnis & Learnings: Arbeiten mit voller KI-Power unter Geheimnisschutz 
- Q&A 

Use Case 1 – Daten als Fundament 

Thema: Wissensverlust durch Abhängigkeit von Einzelpersonen 
 
- Ausgangslage: Wissen in Köpfen, Ordnern und E-Mails 
- Lösungsansatz: Zentrale Wissensbasis und KI-gestützte Suche 
- Ergebnis & Learnings: Skalierbarkeit durch gepflegtes Wissen 
- Q&A

Use Case 2 – Wissen skalierbar machen 

Thema: KI ist da – aber sie wird nicht genutzt oder nicht erlaubt 
 
- Ausgangslage: Unsicherheit, fehlende Prozesse, Datenschutz-Blockaden 
- Lösungsansatz: Klare Prozesse, Rollen und sichere KI-Governance 
- Ergebnis & Learnings: Produktive KI braucht Nutzung und Kontrolle 
- Gemeinsames Q&A

Use Case 3 – Nutzung und Governance gemeinsam gedacht 

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