ACP Engineering arbeitet intensiv mit LLMs, um in einem kleinen Team produktionsreifen Code zu schreiben. Was diese Arbeit ermöglicht, sind nicht die Modelle selbst, sondern die Vorarbeit, die vor ihrem Einsatz geleistet wurde: ein Portfolio von Python-Projekten mit denselben Tools, derselben Struktur, denselben Tests, derselben CI und denselben Lintern. Also genau jene Voraussetzungen, die den Code bereits für Menschen leicht verständlich und gut navigierbar gemacht haben.
Diese Grundlage treibt den aktuellen Aufbau von ACP-M voran, der industriellen IoT-Plattform von ACP für Kunden aus der Fertigung, sowie einen frühen Prototyp eines agentischen Loops, der intern bereits im Einsatz ist. Der nächste Schritt besteht darin, Kunden zu befähigen, ihre eigenen Abläufe auf dieselbe Weise zu automatisieren. Dafür braucht es auf Kundenseite dieselbe Art von Vorbereitung: fragmentierte Betriebsdaten müssen in Knowledge Graphs, einheitliche Namensräume und typisierte semantische Schichten überführt werden, damit Agenten auf Informationen zugreifen, die kurz, fokussiert und zuverlässig sind.
Sobald diese Umgebung vorhanden ist, wird das Modell zur Commodity. Entscheidend sind dann Unternehmensprozesse und Domänenwissen, nicht welches Modell in einem bestimmten Quartal gerade im Trend liegt. Die Teilnehmenden erhalten eine konkrete Möglichkeit, einzuschätzen, ob ihre eigene Umgebung überhaupt bereit für Agenten ist und was nötig ist, um dorthin zu gelangen.
Talk: Wenn Modelle zur Commodity werden
Datum: Dienstag, 26. Mai 2026, 17:30–19:30 Uhr CEST
Ort: Technopark Winterthur AG
