KI für KMU in der Praxis – datenschutzkonform!

KI für KMU in der Praxis – datenschutzkonform!

By SIBB // Digitalverband Berlin-Brandenburg
Online event

Overview

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

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.

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.


Vorträge im Überblick:

  • Daten als Fundament – Vertrauliche Unternehmensdaten und Schatten-KI als doppeltes Risiko (nenna.ai)
  • Wissen skalierbar machen – Wissensverlust durch Abhängigkeit von Einzelpersonen (agao.ai)
  • Nutzung und Governance gemeinsam gedacht – KI ist da, aber sie wird nicht genutzt oder nicht erlaubt (Fachwerx & Langdock)


🧑‍🏫 Speaker:innen:

Lars Moll

  • CEO & Co-Founder NENNA.AI GmbH
  • 15 Jahre in leitenden Positionen als Medienmanager im Digital-Business bei internationalen Medienhäusern Gruner+Jahr und Axel Springer
  • MBA-Absolvent der Hamburg Media School
  • „Bestes Legal Tech Startup Deutschlands“ - German Legal Tech Summit 2025
  • „Top 3 Cybersecurity Startup" - ATHENE Cybersecurity Award DACH it-sa 2025
  • "AI Special Award 2025" - Gitex Europe


Lars Löhn

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


Luka Banse

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


Max Hentschel

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


💡 Welche Learnings nimmst du mit?

  • Warum unstrukturierte Daten nicht nur die Qualität, sondern auch Vertrauen und Sicherheit gefährden
  • Wie Schatten-KI entsteht – und wie du sie durch Struktur statt Verbote eindämmst
  • Wie Wissen aus Köpfen, Ordnern und E-Mails dauerhaft nutzbar wird
  • Wie KI vom Experiment zur verlässlichen Unterstützung im Arbeitsalltag wird
  • Wie Datenschutz und Governance Nutzung ermöglichen, statt Innovation zu bremsen


🎯 Für wen ist das Event?

  • Geschäftsführungen und Entscheider:innen in KMUs
  • IT-, Digital- und Innovationsverantwortliche
  • Fachbereiche, die KI praktisch einsetzen wollen
  • Organisationen, die zwischen Nutzen, Datenschutz und Alltag vermitteln müssen
Category: Business, Startups

Good to know

Highlights

  • 1 hour 15 minutes
  • Online

Location

Online event

Agenda

Vorstellung SIBB und Intro

Use Case 1 – Daten als Fundament

Lars Moll - nenna.ai

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 2 – Wissen skalierbar machen

Lars Löhn - agao.ai

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

Organized by

SIBB // Digitalverband Berlin-Brandenburg

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Feb 26 · 2:15 AM PST