TDWI München 2024 - Wir sind dabei!
Reisen Sie gemeinsam mit uns durch das Data Universe, sichern Sie sich einen Platz in unseren spannenden Fachvorträgen und beweisen Sie an unserem Stand nicht nur Ihr Können im Umgang mit Daten, sondern auch in Mario Kart auf der Switch.
AI Governance schafft Transparenz
Mehr erfahrenUnsere Vorträge auf der TDWI:
13. Juni: 15:10 - 15:55 Uhr (Raum E124)
Fachvortrag: Nutzen einer Data Fabric im Krankenhaus-Controlling
Begonnen hat alles mit einem Cube. Inzwischen hat sich die analytische Landschaft von Agaplesion drastisch erweitert, die Begleitung des 'Patienten-Journey' ohne Daten unvorstellbar. Datengetriebene Entscheidungen beeinflussen alle Aspekte des KKH-Alltags. Ohne leistungsfähige Architektur dahinter undenkbar: Mit seiner Data Fabric nutzt Agaplesion verteilte Datenquellen, Wissen über Daten inkl. umfassender Datenschutzregeln und erlaubt so, mit intelligenten ML-Prozesse die KKH-Prozesse optimal, nachvollziehbar und sicher zu unterstützen.
Marc Bastien & Jan Geesen
11. Juni: 13:50 - 14:20 Uhr (Raum F111)
Case Study: AI Governance konkret – wie Data Governance technisch und fachlich ergänzt
Mit dem EU AI Act wird ein neuer Rahmen gesetzt und Unternehmen müssen sich fachlich und technisch mit AI Governance beschäftigen. Sollten sie auch, denn wie schon in anderen Regulierungen (Basel, Sarbanes-Oxley, Solvency), bieten sich neben der Pflicht zur Einschätzung und Dokumentierung weitere zahlreiche notwendige Ansatzpunkte und Chancen. Welches Unternehmen möchte als nächstes in den Reihen der peinlichen Veröffentlichungen von halluzinierenden oder rassistischen Bots aufgenommen werden? Oder welches Unternehmen kann es sich leisten, in MLOps/LLMOps bestimmte Trainings- und Modelldaten zu vernachlässigen? In diesem Vortrag werden einige grundsätzliche fachliche und ethische Aspekte beim Einsatz von AI diskutiert, aber auch ganz konkret anhand Technologie beleuchtet:
- Wie erfolgt eine Klassifizierung und Selbsteinschätzung von Risiken und wie kann dies zu weiteren Dokumentation verbunden werden?
- Wie können Modelle bei der Erstellung überwacht werden bzw. Fehler und ungewollte Aspekte erkannt und bewertet werden?
- Wie können produktive Modelle auch im Einsatz laufen geprüft werden und ggfls. nachjustiert werden?
Marc BastienSoftware Architect
Noch mehr wissenswertes zum Thema KI Governance?
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