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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• Agentenmodellierung – Agentic Workflows
• HR-Assistant - Chatbotaussagen mit rechtlicher Relevanz managen
• Erhalten Sie Fachwissen in agentenbasierten Frameworks zur Lösung komplexer Probleme
• Diskutieren Sie, wie man Agenten in Aktionsmodelle umwandelt

Reserviert für Partner

 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?