Die meisten Vorträge über KI reden über die Zukunft. Unser Workshop beim HER•izon Summit hat gezeigt, was heute schon funktioniert. Live, mit echten Daten, vor Publikum.
Beim HER•izon Women Summit 2025 in Bad Gastein war Soneo AI nicht nur Technologiepartner hinter Website und Buchungsplattform. Wir haben auch einen Workshop zu einem Thema gehalten, das uns täglich beschäftigt: AI Agents.
Der Workshop war bewusst praxisnah aufgebaut. Kein Frontalvortrag über die Zukunft der KI, sondern ein konkreter Einblick in das, was heute schon möglich ist. Und ein Live-Beispiel, das genau für diesen Summit gebaut wurde.
Vom Chatbot zum Agent: Der entscheidende Unterschied
Der wichtigste Aha-Moment im Workshop war die Unterscheidung zwischen einem einfachen Chatbot und einem echten AI Agent.
Ein Chatbot antwortet. Ein Agent handelt. Er plant Schritte, nutzt Tools, greift auf externe Quellen zu und trifft Entscheidungen auf dem Weg zum Ziel. Das ist der Sprung von "beantwortet meine Frage" zu "erledigt meine Aufgabe".
“Ein AI Agent ist dann überzeugend, wenn er nicht über KI redet, sondern einfach das tut, was gebraucht wird.”
Genau diese Unterscheidung entscheidet in der Praxis darüber, ob KI ein nettes Gimmick bleibt oder echten Nutzen stiftet.
Die Grundlagen: RAG und LLMs einfach erklärt
Damit AI Agents nicht abstrakt bleiben, haben wir die Bausteine dahinter erklärt. Verständlich, ohne technisches Vorwissen vorauszusetzen.
Wir haben gezeigt, wie ein Large Language Model (LLM) überhaupt funktioniert. Und was ein RAG-System ist: Retrieval Augmented Generation. Also wie eine KI auf eine eigene Wissensbasis zugreift, statt sich allein auf das zu verlassen, womit sie trainiert wurde.
“Ein LLM weiß viel. Ein RAG-System weiß, was in euren Dokumenten steht. Der Unterschied entscheidet über die Antwortqualität.”
Dieser Baustein ist der Grund, warum ein Agent auf aktuelle, unternehmensspezifische Informationen zugreifen kann, statt nur allgemeines Wissen wiederzugeben.
Das Praxisbeispiel: Ein Agent für die HER•izon Website
Der stärkste Teil des Workshops war das Live-Beispiel. Wir haben live gezeigt, wie wir einen AI Agent speziell für den HER•izon Summit gebaut haben.
Der Agent konnte zwei Dinge gleichzeitig:
Das aktuelle Programm abfragen. Welche Sessions finden wann statt? Welche Speaker:innen sind wann wo? Der Agent hat die Programmdaten der Website in Echtzeit abgerufen und direkt beantwortet. Kein statisches FAQ, sondern ein System, das die aktuellen Daten kennt.
Das aktuelle Wetter abrufen. Wer auf einen mehrtägigen Summit in den Alpen fährt, hat eine einfache Frage: Wie wird das Wetter? Der Agent hat auf Wetterdaten zugegriffen und die Antwort direkt in den Kontext eingebunden. Ein kleines Feature, das in der Demo für viel Begeisterung gesorgt hat.
Genau das war die Idee hinter diesem Beispiel: zeigen, dass ein Agent nicht abstrakt ist. Er verbindet reale Datenquellen mit natürlicher Sprache und liefert Antworten, die tatsächlich nützen.
Warum praxisnahe Workshops wirken
Der HER•izon Summit bringt Frauen aus Wirtschaft, Medien, Politik, Technologie und Gesellschaft an einen Ort. Ein Publikum, das keine akademische Einführung in neuronale Netze braucht, sondern konkrete Antworten auf die Frage: Was bringt mir das?
Genau dafür ist unser Workshop-Format gemacht. Wir erklären die Grundlagen so weit, dass sie tragen, und zeigen dann am lebenden Beispiel, was möglich ist.
Für Soneo AI war die Zusammenarbeit ein gutes Beispiel dafür, dass KI-Technologie nicht nur für große Konzerne oder den Maschinenbau relevant ist. KI ist dort sinnvoll, wo echte Probleme gelöst werden müssen. Und manchmal ist das ein Summit-Agent, der hunderten Teilnehmerinnen sagt, wann der nächste Workshop beginnt und wie das Wetter wird.
Ihr wollt eurem Team praxisnah zeigen, was mit AI Agents heute möglich ist? Wir halten Workshops, die nicht bei der Theorie stehen bleiben, sondern am konkreten Use Case ansetzen.
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Was ist ein AI-Agent-Workshop und was lernt man dort?
Ein AI-Agent-Workshop vermittelt praxisnah, wie KI-Agenten funktionieren und worin sie sich von einfachen Chatbots unterscheiden. Teilnehmer lernen, wie Agenten Schritte planen, Tools nutzen und auf externe Datenquellen zugreifen, um eigenständig Aufgaben zu lösen.
Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Chatbot und einem AI Agent?
Ein Chatbot beantwortet Fragen auf Basis vorgegebener Informationen. Ein AI Agent geht darüber hinaus: Er handelt eigenständig, plant Schritte, nutzt externe Tools und Datenquellen und trifft Entscheidungen auf dem Weg zum Ziel. Ein Agent kann beispielsweise gleichzeitig Programmdaten und Wetterdaten abrufen.
Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG) einfach erklärt?
RAG ist eine Technik, bei der eine KI auf eine eigene Wissensbasis zugreift, statt sich nur auf ihr Trainingsmaterial zu verlassen. Das System sucht relevante Informationen aus Dokumenten oder Datenbanken und nutzt diese als Kontext für präzise Antworten.
Wie baut man einen AI Agent für eine Business-Website?
Ein AI Agent für eine Website verbindet ein Large Language Model (LLM) mit einem RAG-System und externen Datenquellen. So kann der Agent auf die Inhalte der Website zugreifen, Echtzeitdaten abrufen und Nutzerfragen in natürlicher Sprache beantworten, statt nur ein statisches FAQ bereitzustellen.
Für wen eignet sich ein KI-Workshop von Soneo AI?
Unsere Workshops richten sich an Teams und Entscheider, die praxisnah verstehen wollen, was mit KI heute möglich ist. Wir setzen kein technisches Vorwissen voraus, erklären die Grundlagen verständlich und zeigen am konkreten Use Case, welchen Nutzen AI Agents im Alltag stiften.
