Visual AI muss man sehen, um sie zu verstehen.
Live-Demonstrationen, konkrete Beispiele und gerade genug technischer Hintergrund, um Möglichkeiten und Grenzen realistisch einordnen zu können.
Dabei geht es nicht nur um einzelne Bild- oder Video-Generatoren. Es geht zunehmend auch um die Frage, wie mehrere AI-Systeme, Software und menschliche Entscheidungen zu funktionierenden Workflows werden.
Live statt Hochglanzdemo.
Andreas Ebrahim zeigt aktuelle Systeme in Aktion.
Bilder werden erzeugt und verändert. Videos entstehen. Synthetische Realität wird sichtbar. Unterschiedliche AI-Systeme werden kombiniert.
Und ebenso offen wird gezeigt, wo AI halluziniert, physikalisch scheitert, inkonsistent wird oder überzeugenden Unsinn produziert.
Keine vorbereitete Zaubershow.
Sondern reale Systeme mit ihren Stärken und Grenzen.
Das Publikum darf fragen. Unterbrechungen sind ausdrücklich willkommen.
- Was Bild- und Video-AI heute tatsächlich kann
- Wie synthetische Bilder und Videos entstehen
- Wie aus einzelnen AI-Tools funktionierende Workflows werden
- Warum spezialisierte AI-Rollen oft besser funktionieren als ein Universalbot
- AI als Ideengeber und die Erweiterung kreativer Suchräume
- Deepfakes und synthetische Realität
- Warum AI manchmal erstaunlich gut und manchmal erstaunlich falsch arbeitet
- Wo heutige Systeme technisch noch scheitern
- Warum plausibler AI-Output nicht automatisch Wahrheit bedeutet
- Welche Aufgaben besser Software, AI oder Menschen übernehmen
- Warum Human Gate, Kontext und Verantwortung relevant bleiben
- Was Entscheider praktisch daraus ableiten können
Für wen?
Unternehmen, Führungskräfte, Verbände, Behörden, Organisationen und Teams, die generative AI realistisch verstehen möchten.
Technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.
Das Ziel ist nicht, aus dem Publikum AI-Spezialisten zu machen.
Das Ziel ist, dass anschließend wesentlich besser verstanden wird:
Was heute bereits möglich ist.
Wo die Grenzen liegen.
Und welche Konsequenzen daraus praktisch entstehen.
Andreas Ebrahim
Andreas Ebrahim verfügt über langjährige Erfahrung in internationalen Software-, Internet- und Technologieprojekten.
Seit mehreren Jahren beschäftigt er sich intensiv und praktisch mit generativer AI, insbesondere Visual AI, synthetischen Identitäten und AI-nativen Produktionssystemen.
Der Schwerpunkt liegt auf verständlichem Transfer statt akademischer Forschung:
Was bedeutet diese Technologie für Menschen und Organisationen, die sie nicht selbst entwickeln — aber mit ihren Möglichkeiten und Auswirkungen umgehen müssen?