Diskussionen über konkrete Herausforderungen, neue Datenlösungen und Erfahrungen aus den Banken prägten die Stimmung beim Data, Analytics & AI Tag 2025 von Atruvia. Zwischen den Marktständen und im Foyer entstanden spontane Austauschpunkte, an denen Teilnehmende Fragen zu Implementierungen, Tools und organisatorischen Veränderungen stellten. Netzwerken und Wissensaustausch standen klar im Vordergrund – viele kamen, um konkrete Lösungen für ihre eigenen Datenprojekte zu finden und Kolleg*innen aus anderen Häusern zu treffen.
Keynotes und Impulse regen zum Nachdenken an
Ulrich Coenen eröffnete den Tag mit seinem Vortrag „Von Komposthaufen und Atombomben“. Er stellte die Frage, ob Künstliche Intelligenz (KI) das „Manhattan-Projekt unserer Zeit“ sei, und betonte zugleich, dass Entscheidungen letztlich beim Menschen liegen müssen. Sein Konzept „Human in the lead“ setzte als wiederkehrendes Thema eine klare Linie: Technologie soll die Arbeit unterstützen, nicht ersetzen. Prof. Dr. Alexander Mädche (KIT) ergänzte eine wissenschaftliche Perspektive. Anhand von Studien zu personalisierten Analytics-Anwendungen zeigte er, dass individuell zugeschnittene Lösungen die Effizienz und Entscheidungsqualität erhöhen. Teilnehmer*innen diskutierten, wie diese Ansätze in ihren eigenen Häusern umgesetzt werden können, und welche organisatorischen Voraussetzungen nötig sind, damit die Personalisierung nicht zu Mehraufwand, sondern zu tatsächlichem Nutzen führt.
Praxis aus der Bank für die Banken
Die Talk-Runden boten Einblicke in die Umsetzung von Projekten auf der DIP. Die Sparda-Bank Berlin erläuterte, wie die zentrale Datenhaltung und die Nutzung des Intelligence Workspace ihre Datenprozesse verändert haben. Besonders interessant war, wie Mitarbeitende durch Schulungen und definierte Rollen in neue Verantwortlichkeiten eingeführt wurden. Die Berliner Volksbank berichtete über den datenproduktorientierten Ansatz, der Self-Service-Lösungen für Mitarbeitende etabliert und Verantwortlichkeiten klar verteilt. TRUUCO zeigte, wie der Intelligence Workspace den gesamten Lebenszyklus von Smart-Data-Modellen unterstützt – von der Entwicklung bis zur Implementierung. In allen Beispielen wurde deutlich: Technologie allein reicht nicht. Change-Management, klare Prozesse und die Einbindung der Mitarbeitenden sind entscheidend, um Datenprojekte erfolgreich umzusetzen.
KI wird zur Organisationsfrage
Zwischen den Vorträgen und Praxistalks fanden intensive Gespräche statt. Einige Teilnehmerinnen diskutierten über konkrete Herausforderungen bei der Datenintegration, andere über Erfahrungen bei der Einführung von KI-Anwendungen in der Praxis. Auffällig war, dass viele ähnliche Fragestellungen hatten: Wie lässt sich eine Balance zwischen technischer Innovation und organisatorischer Machbarkeit finden? Wie können Mitarbeitende motiviert und befähigt werden, Datenlösungen effektiv zu nutzen? Diese Debatten zeigten, dass die Veranstaltung nicht nur Wissen vermittelte, sondern auch einen konkreten Mehrwert im Austausch zwischen Praktiker*innen bot.
Blick nach vorn: Agentic AI
Beim Agentic-AI-Roundtable wurden die nächsten Schritte im Einsatz autonomer KI-Agenten diskutiert. Ein Beispiel aus dem Kundenservice verdeutlichte, wie Bots eigenständig Anfragen bearbeiten, Informationen von anderen spezialisierten Agenten abrufen und Prozesse automatisieren können. Die Diskussionen fokussierten sich auf konkrete Anwendungen, Herausforderungen bei der Integration in bestehende Systeme und mögliche organisatorische Anpassungen. Auch ethische Fragen wurden angesprochen: Wie stellen wir sicher, dass Entscheidungen nachvollziehbar bleiben, wenn KI eigenständig handelt?
Fazit: Zufriedene Teilnehmer*innen und viel Input
Der Data, Analytics & AI Tag zeigte, dass technologische Entwicklungen, praxisnahe Erfahrungen und organisatorische Fragestellungen untrennbar miteinander verbunden sind. Wer teilnahm, erhielt nicht nur Einblicke in die neue Data Intelligence Platform, sondern konnte konkrete Herausforderungen diskutieren, von den Erfahrungen anderer Banken lernen und Impulse für die eigene Arbeit mitnehmen. Die Veranstaltung machte deutlich: Data, Analytics und KI sind kein Selbstzweck, sondern Werkzeuge, um Arbeitsprozesse zu verbessern, Entscheidungen zu fundieren und Innovationen in der genossenschaftlichen FinanzGruppe greifbar zu machen.
