Vom Use Case in den Arbeitsalltag

Erleben Sie praktische Anwendungen mit Claude, Qlik und n8n sowie ein Beispiel aus dem Banking, bei dem fachlicher Kontext und klare Verantwortlichkeiten im Mittelpunkt stehen. Treffen Sie die HICO Group am 6. Oktober in Zürich zu Live Demos, Austausch, Kaffee und Gipfeli.

Welche Aufgaben können KI Agenten Ihrem Team abnehmen?

Uneinheitliche Daten bereinigen, verlässliche Informationen für Analysen aufbereiten und Systeme miteinander verbinden, all das bringt wiederkehrende Arbeit mit sich. KI Agenten können diese Aufgaben unterstützen. Ihr Einsatz im Arbeitsalltag wirft allerdings auch Fragen auf: Welchen Daten können sie vertrauen?

Wer legt die Regeln fest? Und wann sollte ein Mensch das Ergebnis prüfen? Bei unserer Breakfast Session in Zürich bringen wir diese Fragen zusammen. Nach einem kurzen Impuls zu Verantwortung und Governance stellen wir drei live vorgeführte Workflows vor, die wir mit Claude, Qlik und n8n entwickelt haben. Ein viertes Beispiel aus dem Banking zeigt, was passiert, wenn ein KI Agent eine betriebswirtschaftliche Kennzahl interpretieren soll.

Es bleibt Zeit, Ihre eigenen Prozesse zu diskutieren, Fragen zu stellen und gemeinsam zu überlegen, welche Ansätze für Ihr Unternehmen sinnvoll sein könnten.​

Vier praktische Perspektiven auf KI Agenten

1. Daten bereinigen und Vertriebsgebiete mit Claude zuordnen

Uneinheitliche Standortdaten können die Zuordnung von Vertriebsgebieten aufwendig machen. Dieses Beispiel zeigt, wie Claude Ausgangsdaten bereinigt, Postleitzahlengebiete den richtigen Gebietsverantwortlichen zuordnet und unsichere Fälle zur Prüfung kennzeichnet. Die Ergebnisse werden anschliessend für die Nutzung in Qlik Analytics aufbereitet. 

Ausserdem betrachten wir, wie Coding Agents die Entwicklung und Pflege von Datenpipelines unterstützen können.​

2. Ein vertrauenswürdiges Datenprodukt mit Qlik aufbauen

Teams müssen verstehen, was ihre Daten enthalten, welche Regeln angewendet wurden und ob sich die Daten für die jeweilige Aufgabe eignen. In dieser Demonstration zeigen wir, wie der Qlik Data Product Agent unterschiedliche Quellen zusammenführt, Geschäftsregeln anwendet und das entstandene Datenprodukt dokumentiert. 

Im Mittelpunkt steht, Datenqualität sichtbar zu machen und nachvollziehbar zu erklären, warum sich Teams auf die verwendeten Informationen verlassen können.​

3. Schnittstellen und Datenworkflows mit n8n automatisieren

Systeme miteinander zu verbinden erfordert häufig wiederkehrende Arbeit, besonders wenn sich Schnittstellen oder Datenstrukturen verändern. Wir zeigen, wie n8n, REST APIs und KI gemeinsam API Antworten interpretieren, passende Feldzuordnungen vorschlagen und Unstimmigkeiten kennzeichnen. 

Das Beispiel macht deutlich, wie sich Datentransfer und Validierung automatisieren lassen und an welchen Stellen menschliche Prüfung weiterhin notwendig bleibt.​

4. Ein Beispiel aus dem Banking: Was bedeutet „Ertrag“ für einen KI Agenten?

„Wie hoch war unser Ertrag im letzten Quartal?“ klingt nach einer einfachen Frage. Ein KI Agent muss dafür allerdings wissen, welche Definition gilt, welche Gesellschaften einbezogen werden und welche Datenquelle verbindlich ist. 

Wir diskutieren, wie ein Agent diese Reportingaufgabe unterstützen könnte und was er für eine belastbare Antwort benötigt. Das Beispiel verbindet fachliche Definitionen, vertrauenswürdige Daten und klare Verantwortlichkeiten. Diese Voraussetzungen sind überall dort relevant, wo Teams KI zur Vorbereitung von Entscheidungen einsetzen.​

Von den Live-Beispielen zu Ihren eigenen Use Cases

Gemeinsam diskutieren wir, wo diese Ansätze Ihr Team unterstützen könnten, welche Voraussetzungen wichtig sind und wie Sie einschätzen können, ob ein KI Agent oder ein klassischer Workflow die passende Lösung ist. 

Sie nehmen ein klareres Verständnis dafür mit:​

• Welche wiederkehrenden Aufgaben sich für die Unterstützung durch KI eignen.
• Welche Daten, Geschäftsregeln und Verantwortlichkeiten dafür nötig sind.
• Wo menschliche Beurteilung und Freigabe unverzichtbar bleiben.
• Wie aus einem vielversprechenden Beispiel eine Anwendung für den Arbeitsalltag werden kann.

Wer sollte an der Breakfast Session in Zürich teilnehmen?

Die Veranstaltung richtet sich an Fachkräfte und Führungskräfte, die konkrete Einsatzmöglichkeiten für KI prüfen. Dazu gehören Verantwortliche aus BI, Data & Analytics, IT, Data Engineering, Sales Operations, Finance und Digital Transformation.

Teilnehmende aus Banking und Wealth Management finden zudem ein eigenes Praxisbeispiel zu fachlichem Kontext und Verantwortung. 

Sie benötigen kein tiefes technisches Vorwissen. Die Session verbindet praktische Demonstrationen mit geschäftlichen Fragestellungen und offenem Austausch.

Ihre Gastgeber​