Nvidia GTC Konferenz 2025: Unsere 4 Top Learnings

1. Agentic AI

„Die Ära der Agentic AI hat begonnen”, ist Martin Obermayr, Director Strategy & Consulting bei Netural, überzeugt. „Die Technologie ermöglicht es KI-Systemen, Anfragen autonom zu analysieren, mehrstufige Pläne zu entwickeln und diese durch spezialisierte KI-Agenten ausführen zu lassen. Dabei werden die Ergebnisse kontinuierlich kritisch geprüft und verfeinert.”

Bekannte technologische Ansätze wie Retrieval Augmented Generation (RAG) und das Konzept des Data Flywheel erhöhen die Treffsicherheit zusätzlich und treiben die kontinuierliche Verbesserung dieser Systeme voran.

Agentic AI birgt enormes Potenzial in vielen Unternehmensbereichen und Branchen:

• Kundenservice: KI-Agenten können dabei helfen, komplexe Anfragen selbständig zu bearbeiten, personalisierte Lösungen anzubieten und Eskalationen zu reduzieren.

• Projektmanagement: Aufgaben können mit AI Agents geplant, Ressourcen zugewiesen und Fortschritte überwacht werden.

• Logistik: Agenten können Lieferketten optimieren, Routen planen und auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren.

• Finanzsektor: Die Technologie kann bei der Betrugserkennung, Risikobewertung und automatisierten Erstellung von Berichten unterstützen.

• Produktion: KI-Agenten können Wartungsarbeiten planen, Qualitätskontrollen durchführen und Produktionsprozesse optimieren.

Unser #1 Learning: Agentic AI hat das Potenzial, die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und innovative Dienstleistungen zu ermöglichen.

2. (Robotic) World Understanding mit Vision Language Models (VLMs)

„Ein weiterer zentraler Aspekt der GTC war das verbesserte Weltverständnis durch KI, insbesondere durch VLMs”, so Martin Obermayr. KI versteht die Welt also immer besser – visuell und sprachlich.

VLMs heben Computer Vision auf ein neues Level und ermöglichen es KI-Systemen und Robotern, ihre Umgebung deutlich präziser zu interpretieren. Früher benötigte man immense Datenmengen für das Training, heute ermöglichen VLMs das Lernen mit deutlich weniger Beispielen. Dies eröffnet faszinierende Möglichkeiten für Anwendungen, in denen visuelle und sprachliche Informationen kombiniert werden müssen, um komplexe Sachverhalte zu erfassen und darauf zu reagieren.

Potenziale und Einsatzgebiete für VLMs sind vielfältig:

• Sicherheit: Mit VLMs kann die Einhaltung von Sicherheitsmaßnahmen (z.B. das Tragen von Schutzausrüstung) in Fabriken und Lagerhallen überprüft werden.

• Detection: VLMs helfen beim Erkennen von Vorfällen und Störungen in industriellen Anlagen – von Objekten, die die Fördertechnik einer Anlage stören, bis zu Gegenständen, die aus einem Regal-Lager gefallen sind.

• Barrierefreiheit: VLMs können alternative Textbeschreibungen für Bilder erstellen und ermöglichen so die barrierefreie Einbindung von Bildern im Web.

• Marketing:
  VLMs können den Inhalt eines Bildes beschreiben oder automatisch Content (z.B. Social-Media-Posts) generieren.

Unser #2 Learning: Vision Language Models sind ein wichtiges Tool zum Lösen komplexer visueller und sprachlicher Aufgaben.

3. Digital Twins und Physical AI

Zwei weitere wichtige Punkte, die bei der Nvidia GTC Konference diskutiert wurden: Digital Twins und Physical AI. Beide Technologien sind keine Zukunftsmusik mehr – schon heute werden sie in vielen Industrien eingesetzt.

• Digitale Zwillinge: 3D-basierte Simulationen von Produkten, Maschinen und Prozessen, die mithilfe von KI in Echtzeit abgebildet und analysiert werden können.

• Physical AI: Geht noch einen Schritt weiter und kombiniert KI mit physikalischen Modellen und realen Sensordaten. Das ermöglicht präzisere Vorhersagen, Echtzeitsimulationen und die Generierung von synthetischen Trainingsdaten.

Unser #3 Learning: Digitale Zwillinge und Physical AI revolutionieren die Simulation. Die Möglichkeiten zur Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung sind immens.

4. Datengetriebene Unternehmenssteuerung

Eine weitere klare Botschaft der Nvidia GTC Konferenz: Datengetriebene Entscheidungen werden in Zukunft unerlässlich sein, und Tools, die es ermöglichen, Daten in natürlicher Sprache zu befragen, zu analysieren und zusammenzufassen, werden immer wichtiger.

Der Fokus datengetriebener Unternehmenssteuerung liegt auf:

• der Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Quellen
• der Förderung von Data Literacy in allen Teams
• der Etablierung einer soliden Data Governance

Unser #4 Learning: Daten und KI werden zum Standard, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Optimierungspotenziale zu erkennen.

Unser Fazit

Die NVIDIA GTC hat uns eindrücklich gezeigt, wie rasant sich das Feld der Künstlichen Intelligenz entwickelt und welche vielfältigen Möglichkeiten sich für Unternehmen ergeben, die diese Technologien frühzeitig adaptieren.

„Wir bei Netural lassen diese Innovationsthemen laufend in unsere Projekte einfließen und unterstützen bereits zahlreiche Kunden dabei, die Potenziale von Agentic AI, World Understanding with AI, Digital Twins und datengetriebenen Entscheidungen optimal zu nutzen”, so Albert Ortig, CEO von Netural.

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