Künstliche Intelligenz ist ein integraler Bestandteil von datengesteuerten Organisationen. Eine der Hauptherausforderungen besteht jedoch darin, eine neue Denkweise und Kultur im Umgang mit KI-bezogenen Technologien und Produkten zu kultivieren. In diesem Workshop konzentrieren wir uns auf diese Problematik und diskutieren Strategien und Erfahrungen, um diesen lebenswichtigen Aspekt der HR zu verbessern und zu optimieren.

•  Entwicklung von generativer KI-Kompetenz in den Managementteams
• Data Governance an der Schnittstelle zwischen Datenarchitektur und HR
• Zugriffsrechte, Datenverantwortung und Integration, Steuerung der Zugriffe
• Umgang mit gängigen mentalen Blockaden, wie der Angst, in naher Zukunft durch KI ersetzt zu werden. Berücksichtigung der kulturellen Anpassung
• Schaffung der richtigen Erwartungen im Projektmanagement im KI-Kontext, Entwicklung eines Risikobewertungsrahmens für generative KI-Projekte und Identifizierung von Projekten mit geringem Aufwand und hoher Wirkung
• Chancen und Risiken beim Einsatz von „Out-of-the-box“-KI-Werkzeugen

While GenAI has been at the top of the Hype Cycle over the last year, we are still only scratching the surface of how to deliver tangible impact from this within HR. Join this session if you are curious on strategic considerations for HR when embedding GenAI into the workplace, and want to explore best practices and potential challenges in integrating generative AI into HR

Martin Barner

Head People & Organization Operations & Digital Solutions
Sandoz AG

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• Introduction:
• HR transformation needs robust data strategies to fully leverage Generative AI (GenAI).
• Product-driven data strategies combined with GenAI drive sustainable success in HR.
• GenAI in HR: Challenges and Opportunities
• Challenges: Data silos and poor-quality data hinder HR teams from utilizing GenAI effectively.
• Opportunities: o Implementing Data Mesh and treating data as a product can enhance data quality and access for GenAI applications, especially in Learning and Development (L&D).
• A Product-Driven Data Strategy for HR Transformation
• Data as a Product in L&D:
• Manage learning data as a product with clear quality standards and defined use cases.
• GenAI applications benefit from consistent, high-quality data, enabling personalized learning paths and skill assessments.
• Decentralized Data Ownership in L&D:
• L&D teams own and manage their data, optimizing it for GenAI to drive innovation.
• Teams can continuously refine learning pathways and create better development programs.
• Benefits of Combining Data Mesh and GenAI for HR Transformation
• Faster Innovation and More Accurate Decisions:
• Structuring L&D data as products allows for faster, data-driven decision making, with GenAI suggesting tailored learning recommendations.
• Improved Collaboration and Compliance:
• Cross-functional teams share data products, enhancing collaboration.
• Federated governance ensures compliance with data protection standards.
• Long-Term Transformation with GenAI:
• Product-driven data strategy + GenAI = sustained HR transformation success.
• Personalized learning pathways, powered by GenAI, align skill development with organizational goals.
• Summary and Conclusion
• Key Takeways
• A product-driven data strategy ensures GenAI delivers accurate insights for L&D.
• Decentralized data ownership fosters agility, innovation, and better decision-making.
• Final thought
• Combining GenAI with Data Mesh is essential for long-term HR transformation success

Dr. Mariana Hebborn

Global Head of HR AI & Data Governance
Merck Gruppe

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Reserviert für IBM

 Strategische Neuausrichtung von HR durch KI: Die Rolle generativer KI bei der

• Transformation von HR - Was sind die Skills der Zukunft?
• Business Cases in HR - Kostenoptimierung und Effizienzsteigerung durch Gen AI early adoption bis hin zu value creation
• Ressourcenplanung für zukünftige Projekte
• Technologische Herausforderungen und Lösungen bei der Integration von generativer KI in bestehend (HR-)Systeme, Ermöglichung datengesteuerter Entscheidungen und Automatisierung von Routineaufgaben
• Ethik, Datenschutz und Mitarbeiterakzeptanz – Hürden oder Chancen?

Dr. Bettina Volkens

CEO
great2know

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• The importance of people experiences is undisputed.
• AI holds tremendous potential to rethink how we create meaningful experiences for our
•  people.
• But AI also carries the risk of undermining or diminishing those experiences.
• Agentic networks could be part of the solution — but we need to prepare ourselves to use
• them properly

Michaela Schütt

P&O (People & Organization) Digitalization Strategy, Innovation and AI
Siemens

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• Set up einer eigenständigen GPT HR Instanz für Knowledge Retrieval

• Pulse Survey und Nutzung einer Analyse AI für die Ergebnisauswertung

• POC für die Nutzung eines Agent Assist im SSC

• POC eines AI Assistenzen in unserem Analytics Tool

Dr. Robert Lieglein

Executive Director Global Business Services
Linde PLC

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Christian Sonnleitner

Director Global HR Services
Linde AG

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• Lessons Learned - we started using GenAI capabilities for first small use cases

• Inside I – enabling shoring of operations with the DTSE Translation Suite

• Inside II – speeding up civil servant processes by supporting aggregation of documents.

• Scaling up – our next step to scale GenAI capabilities for HR Service

Oana Gaman

Head of Employee Business Development
Deutsche Telekom Services Europe SE

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David Hören

HR Services
Deutsche Telekom Services Europe SE

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• Video Interviewing: Analyse von Kandidatenverhalten und mögliche Vorhersagen

• Chatbots für verbesserte Kandidatenerfahrung und verkürzte Time-to-hire

• Skill Management für die Talentsuche

• Augmented Writing für einen diversen und vielversprechenden Kandidatenpool

• Conversational AI für automatisierte Rekrutierungsprozesse

Reserviert für Partner

Der Weg von der Hotline zum digitalen HR Assistenten

• Retrieval Augmented Generation, Wissensmanagement und weitere Funktionen

• Vorstellung Technik-Konzept: Architektur & Masterbot

• Technische und rechtliche Herausforderungen bei der Einführung

Richa Bhasin

Senior Consultant HR Devices, Chatbot & AI
Lidl Stiftung

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Alexander Berger

Teamleiter HR User Experience & HR ChatBot/KI
Schwarz IT

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• Integration von multimodalen Daten als Option

• Einsatz von fortgeschrittenem Natural Language Understanding (NLU)

• Adaptives Lernen und Personalisierung

Claus Peter Schründer

Head of HR Connect Germany
Covestro

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• Automatisierung des Screening-Prozesses

• Verbesserung der Kandidatenauswahl durch präzise Datenanalyse

• Minimierung von Verzerrungen: Anwendung von Techniken, die Bias in der KI-gestützten

 Auswahl reduzieren und Diversität fördern

• Anpassung and bestehende Systeme

• Datenschutz im KI-Recruiting: Einhaltung der DSGVO

• Interaktion zwischen Kandidaten und KI: Gestaltung natürlicher Dialoge

Reserviert für Partner

• Leveraging Cutting-Edge Technologies: AI, ML, and Automation for Enhanced Value

• Beyond Cost Savings: Prioritizing Process Improvements and User Experience

• Navigating the Hybrid Work Environment: Revolutionizing Employee Experience

• Future outlook: agentic AI in HR

Dirk Rudolf Hein

VP, Head of SSC Finance & HR Operations Germany & Alps
Deutsche Post

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