Informatec stärkt seine Data-&-AI-Kompetenz mit Databricks Mit der Databricks Lakehouse-Plattform vereint Informatec moderne Data-Engineering-, BI- und KI-Fähigkeiten, um Unternehmen schnellere Innovation und messbaren Geschäftswert zu ermöglichen.
Success Story SKAN AG SKAN AG stellte mit Informatec ihre Power-BI-Umgebung stabil auf, modernisierte die ETL-Architektur und baute eine zukunftsfähige, standardisierte BI-Organisation auf.
Informatec stärkt seine Data-&-AI-Kompetenz mit Databricks Mit der Databricks Lakehouse-Plattform vereint Informatec moderne Data-Engineering-, BI- und KI-Fähigkeiten, um Unternehmen schnellere Innovation und messbaren Geschäftswert zu ermöglichen.
Success Story SKAN AG SKAN AG stellte mit Informatec ihre Power-BI-Umgebung stabil auf, modernisierte die ETL-Architektur und baute eine zukunftsfähige, standardisierte BI-Organisation auf.
Künstliche Intelligenz (KI) Webinare KI im Klartext – Von Sprachmodellen zu produktiven Agenten-Systemen.3-teilige Webinarreihe zu Large Language Model (LLMs), KI-Agenten und Model Context Protocol (MCP) – verständlich erklärt, praxisnah aufbereitet und interaktiv umgesetzt.Webinar #1 - LLMs Webinar #2 - KI-Agenten Webinar #3 - MCP und Skills Künstliche Intelligenz verändert die Art, wie Unternehmen arbeiten – aber zwischen Hype und echtem Nutzen liegt oft eine erhebliche Lücke. Diese Webinarreihe schliesst genau diese Lücke: kompakt, fundiert und mit einem klaren Ziel – nicht Produkte vorzustellen, sondern Orientierung zu geben in einem Themenfeld, das sich rasend schnell entwickelt und in dem es zunehmend schwerer wird, Wesentliches von Nebensächlichem zu unterscheiden.Die drei Webinare bauen konzeptionell aufeinander auf: Wer versteht, was Large Language Models (LLMs) wirklich können und wo ihre Grenzen liegen, kann besser beurteilen, wann der Einsatz von KI-Agenten sinnvoll ist – und wer Agenten-Systeme einsetzen will, braucht solide Architekturprinzipien wie Model Context Protocol (MCP) und Skills, um diese produktiv, wartbar und sicher zu betreiben.Ablauf jedes Webinars30 Minuten kompaktes WissenProduktvorstellungLive-Demo durch unsere ExpertenLive Q&A Session für Ihre Fragen Für wen ist die Webinarreihe? Die Reihe richtet sich bewusst an ein breites Publikum: IT-Entscheidungstragende, Führungskräfte, Data Scientists, BI-Verantwortliche – aber auch alle, die verstehen wollen, wo die Reise hingeht, ohne tief in den Code einzutauchen. KI ist nicht nur eine technische Frage. Sie ist eine strategische und organisatorische Gestaltungsaufgabe. Und für diese braucht es fundiertes Wissen – auf allen Ebenen. Ihre Vorteile Verständnis der Funktionsweise sowie der Stärken und Grenzen von Large Language Models (LLMs) Einordnung, wann und wie KI-Agenten sinnvoll im Unternehmenskontext eingesetzt werden können Klarheit über Potenziale, Grenzen und realistische Einsatzszenarien von KI Fundierte Entscheidungsgrundlagen für die Planung und Bewertung eigener KI-Initiativen Verständnis zentraler Architekturprinzipien (MCP, Skills) für den produktiven Einsatz von KI-Systemen Webinar #1: Wie intelligent sind LLMs wirklich? Der Begriff Large Language Model (LLM) ist aus keiner KI-Diskussion mehr wegzudenken – doch was steckt wirklich dahinter? Und was bedeutet das konkret für ein Unternehmen, das eine KI-Initiative plant? Dieses erste Webinar legt das Fundament. Es vermittelt ein ehrliches, technisch solides Verständnis der Funktionsweise moderner Sprachmodelle – und hilft dabei, die Fragen zu beantworten, die in jedem Boardroom und jedem Strategiemeeting auftauchen:Sollen wir überhaupt in eine KI-Initiative investieren?Wann macht ein LLM-Projekt Sinn?Ein zentrales Learning: LLMs sind nur ein Baustein einer KI-Initiative – nicht die Lösung an sich. Die Qualität der Datenbasis ist entscheidend. Ein Sprachmodell, das nicht mit den richtigen, strukturierten und aktuellen Daten versorgt wird, scheitert – unabhängig davon, wie leistungsfähig das Modell selbst ist. Garbage in, garbage out gilt auch im Zeitalter von Generative AI und LLMs.Erfahren Sie mehr FokusRealistische Einordnung von Sprachmodellen im Unternehmenskontext Live-DemoWie LLMs in reale Unternehmensprozesse integriert werden Key TakeawaysEine fundierte Entscheidungsgrundlage, um das Potenzial und die Grenzen von LLMs realistisch einzuordnen – und die erste eigene KI-Initiative auf solidem Boden zu starten. Webinar #2: Was können KI-Agenten leisten? Agentic AI ist das nächste grosse Kapitel nach den klassischen LLMs. Agentische Systeme erweitern Sprachmodelle um Planung und die Fähigkeit, eigenständig Werkzeuge zu nutzen – von Datenbanken über APIs bis hin zu ganzen Softwareapplikationen. Das Ergebnis: Systeme, die mehrstufige Aufgaben selbstständig bearbeiten, ohne bei jedem Schritt auf menschliche Eingabe angewiesen zu sein.Erfahren Sie mehr FokusVom reaktiven Sprachmodell zur autonomen Prozesssteuerung – und was das für den Arbeitsalltag bedeutet Live-Demo Wenn KI selbstständig wird – Agenten im Einsat Key TakeawaysEin klarer Überblick darüber, welche Prozesse sich sinnvoll und kontrolliert an KI-Systeme delegieren lassen – und wie man zwischen konkretem Nutzenpotenzial und überzogenen Erwartungen unterscheidet. Webinar #3: MCP und Skills – Bausteine produktiver Agenten-Systeme Wer KI-Agenten produktiv einsetzen will, benötigt mehr als ein gutes LLM. Er braucht eine solide Architektur – eine, die skaliert, wartbar bleibt und sich in bestehende Systemlandschaften integriert. Genau hier setzt dieses dritte Webinar an.Im Mittelpunkt steht das Model Context Protocol (MCP) – ein offener Standard, der es KI-Agenten ermöglicht, standardisiert mit externen Datenquellen, Tools und Systemen zu kommunizieren. MCP ist das, was Agenten erst wirklich verbindet: mit Unternehmensdaten, mit Softwareumgebungen, mit der realen Welt.Ergänzt wird MCP durch das Konzept der Skills: strukturierte Wissens- und Instruktionsmodule, die einem Agenten domänenspezifisches Verhalten beibringen. Skills definieren, wie ein Agent in einem bestimmten Kontext handeln soll. MCP definiert, womit er interagieren kann. Zusammen bilden sie die Grundlage für robuste, anpassungsfähige Agenten-Systeme.Erfahren Sie mehr FokusStandardisierte Integration und domänenspezifische Steuerung als Grundlage skalierbarer KI-Architektur Live-DemoTrennung von Infrastruktur (MCP) und Verhalten (Skills) als Architekturprinzip Key TakeawaysEin Architekturverständnis für robuste, wartbare und anschlussfähige Agenten-Systeme – und die konzeptionelle Grundlage, um eigene KI-Initiativen nachhaltig aufzubauen. Themen-Schwerpunkte der Webinarreihe Large Language ModelsFunktionsprinzip: Next-Token-Prediction, Training vs. Prompt EngineeringStärken: Verarbeitung unstrukturierter Daten, Text- und Code-GenerierungGrenzen: Fehlende logische Konsistenz und Ursachen von HalluzinationenErfolgsfaktoren: Auswahl, Datenqualität, Context-Engineering, Evaluation und Safeguarding KI-Agenten & Agentic AIAgenten-Architektur: Modell, Memory, Tool-Use und PlanningMulti-Agent-Systeme: Wie spezialisierte Agenten zusammenarbeiten (Orchestration)Prozessintegration: Einbindung in bestehende Unternehmensprozesse und -systemeDigitalisierung: Vibe & Agetnic Coding und AI PrototypingGovernance: Human-in-the-loop, Kontrollmechanismen und Sicherheitsarchitektur KI-Architektur & IntegrationMCP (Model Context Protocol): Was es ist, warum es als Standard wichtig ist – und wie es die Verbindung von Agenten zu Datenquellen und Tools vereinheitlichtSkills: Was sind Skills im KI-Kontext? Wie werden sie definiert, strukturiert und einem Agenten übergeben?Zusammenspiel: Trennung von Infrastruktur (MCP) und Verhalten (Skills) als ArchitekturprinzipPlug-and-play-Agenten: Wie modulare Architekturen die Wartbarkeit und Erweiterbarkeit von KI-Systemen erhöhenPraktische Implikationen: Was bedeutet das für IT-Teams und KI-Verantwortliche beim Aufbau eigener Lösungen? Unsere KI Experte Referent Prof. Dr. Andreas Martin, FHNW - Professor für angewandte KI, Visiting Applied AI Scientist, PhD in Information Systems - vermittelt ein praxisnahes Verständnis der wichtigsten KI-Entwicklungen unserer Zeit: von Large Language Models (LLMs) über Agentic AI bis hin zu modernen Integrationsstandards wie dem Model Context Protocol (MCP). Moderator Oliver Ruf, Head of Consulting & Projects bei Informatec und External Lecturer an der FHNW, führt durch die Webinare und moderiert die Q&A-Sessions. Jetzt kostenfrei anmelden3 Webinare – praxisnah & informativKompakt: nur 30 Minuten pro SessionEinzeln buchbar, als Reihe jedoch besonders wirkungsvollErhalten Sie einen klaren Überblick über moderne KI – von LLMs über KI-Agenten bis hin zu skalierbaren KI-Architekturen. Webinar #1 - Wie intelligent sind LLMs wirklich? Webinar #2 - Was können KI-Agenten leisten? Webinar #3 - MCP und Skills – Bausteine produktiver Agenten-Systeme Aktualisiert: 02.06.2026