Prof. Dr. Thilo Stadelmann als KI Speaker anfragen

KI-Professor und Speaker für verantwortungsvolle KI.

Prof. Dr. Thilo Stadelmann ist Professor für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen an der ZHAW School of Engineering in Winterthur. Er leitet dort das Centre for Artificial Intelligence sowie die Forschungsgruppe Machine Perception and Cognition. Als KI Speaker verbindet er aktuelle Forschung, technische Entwicklung und gesellschaftliche Verantwortung. Für Unternehmen schafft er Orientierung in einem Feld, in dem hohe Erwartungen, berechtigte Risiken und schnelle Fortschritte oft schwer voneinander zu trennen sind.

Sein fachlicher Hintergrund reicht von Multimedia-Analyse und Sprachbiometrie über Deep Learning bis zu industriellen und medizinischen Anwendungen. Vor seiner Hochschullaufbahn arbeitete Thilo Stadelmann in der Automobilindustrie an Software- und Fahrerassistenzsystemen und übernahm technische Führungsaufgaben. Diese Verbindung aus Forschung und Anwendung prägt seine Vorträge. Er erklärt nicht nur, wie Modelle funktionieren, sondern auch, welche Voraussetzungen Organisationen benötigen, um aus Künstlicher Intelligenz einen belastbaren Nutzen zu ziehen.

An der ZHAW hat Thilo Stadelmann mehrere Strukturen für Datenwissenschaft und KI mit aufgebaut. Neben seiner heutigen Leitung des KI-Forschungszentrums war er Mitgründer des ZHAW Datalab und der Data Innovation Alliance. Außerdem ist er Mitgründer und Verwaltungsrat von AlpineAI, das mit SwissGPT einen KI-basierten Zugang zu organisatorischem Wissen entwickelt. Damit kennt er die Fragen, die zwischen Forschungsergebnis und produktivem Einsatz entstehen: Datenqualität, Integration, Fachwissen, Akzeptanz, Sicherheit und ein realistischer Blick auf die Grenzen eines Systems.

Ein besonderes Merkmal seiner Arbeit ist der Ansatz einer „pro-human AI“. Thilo Stadelmann fragt, wie KI so gestaltet und eingesetzt werden kann, dass sie menschliche Fähigkeiten stärkt, statt Menschen auf ausführende Rollen zu reduzieren. Diese Perspektive geht über Effizienz hinaus. Sie berührt Lernfähigkeit, Urteilskraft, Verantwortung und die Qualität von Arbeit. Für Führungskräfte entsteht daraus ein hilfreicher Rahmen: Nicht jede technisch mögliche Automatisierung ist automatisch sinnvoll, und nicht jedes Risiko rechtfertigt Stillstand.

Seine Keynotes richten sich an Vorstände, Führungskräfte, Fachpublikum und Menschen ohne technischen Hintergrund. Thilo Stadelmann kann die Grundlagen von Machine Learning und generativer KI verständlich erklären, ohne den Inhalt zu vereinfachen. Er ordnet Chancen und Risiken ein, zeigt Anwendungsbeispiele und schafft Raum für eine sachliche Diskussion. Dadurch eignet er sich für AI Summits, Strategietage, Innovationskonferenzen, Kundenveranstaltungen und unternehmensweite Bildungsformate, bei denen ein gemeinsames Verständnis von KI entstehen soll.

Das Publikum nimmt vor allem Entscheidungsfähigkeit mit. Nach dem Vortrag lassen sich technologische Versprechen besser prüfen, Einsatzfelder klarer bewerten und offene Fragen präziser formulieren. Management und Fachbereiche erhalten eine gemeinsame Sprache für Daten, Modelle, Verantwortung und menschliche Wirkung. Statt einer Zukunftserzählung zwischen Euphorie und Angst vermittelt Thilo Stadelmann einen dritten Weg: technische Neugier, wissenschaftliche Sorgfalt und eine klare Orientierung am Menschen.

Besonders stark ist dieser Ansatz bei Veranstaltungen, die Technik und Organisation miteinander verbinden müssen. Entwickler erwarten fachliche Substanz, während Führungskräfte Auswirkungen auf Geschäft und Menschen verstehen wollen. Thilo Stadelmann kann beide Perspektiven aufnehmen und gegenseitige Missverständnisse verringern. Das schafft einen produktiven Ausgangspunkt für anschließende Strategieworkshops, Podiumsgespräche oder Diskussionen über konkrete KI-Vorhaben und ihre verantwortliche Gestaltung.

Warum Thilo anfragen? Thilo Stadelmann verbindet die Tiefe eines aktiven KI-Forschers mit Erfahrung aus Industrie, Aufbauarbeit und Unternehmensgründung. Er ist eine passende Wahl, wenn ein Publikum Künstliche Intelligenz wirklich verstehen und zugleich über ihre Folgen für Organisation und Gesellschaft nachdenken soll. Seine Differenzierung liegt in der Kombination aus Machine Learning, praktischer Umsetzung und einer menschenzentrierten Zukunftsperspektive.