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Bei TechCrunch Disrupt 2026 werden KI-Sicherheit, Unternehmensanwendungen und physische Systeme in fünf Sitzungen behandelt.

Aktualisiert: 25.09.2026 · 3 Min. Lesezeit · 529 Wörter

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Bei TechCrunch Disrupt 2026 werden KI-Sicherheit, Unternehmensanwendungen und physische Systeme in fünf Sitzungen behandelt.
Ein moderner Technologie-Kongresssaal

Bei TechCrunch Disrupt 2026 werden KI-Sicherheit, Unternehmensanwendungen und physische Systeme in fünf Sessions behandelt. Die Veranstaltung findet vom 13. bis 15. Oktober im Moscone West in San Francisco statt. Zu der Veranstaltung mit 200+ Sessions werden mehr als 10,000 Gründer, Investoren, Führungskräfte und Technologieführer sowie 250+ Speaker und 300+ ausstellende Start-ups erwartet.

Die Sessions und die behandelten Themen sind wie folgt:

  • In der Session „What Anthropic Sees When Enterprises Actually Deploy Claude“ mit Cat de Jong, Leiterin für angewandte KI bei Anthropic, wird untersucht, welche Anwendungen erfolgreich sind, wenn Unternehmen von KI-Piloten in Produktionsumgebungen übergehen, und warum einige auch nach 18 Monaten noch in der Pilotphase verbleiben.
  • In der Session „The Agent Security Problem Nobody Is Talking About“ mit Ric Smith, Chief Product and Technology Officer bei Okta, sowie Gavriel Cohen, Mitgründer und CEO von NanoCo, geht es um die Zugriffsberechtigungen von KI-Agenten, die Schwächen anwendungsspezifischer Berechtigungsmodelle und Infrastrukturentscheidungen für die Sicherheit von Agenten.
  • Rudy Mitra, Vice President of Security Services bei AWS, Katie Moussouris, CEO von Luta Security, und die Cybersicherheitsexpertin Wendy Nather werden in der Session „Securing the AI Enterprise: Why the Cloud Just Got a Lot More Complicated“ die Sicherheits-, Governance-, Beobachtbarkeits- und Infrastrukturanforderungen für KI in Unternehmen bewerten.
  • Nathan Michael, Chief Technology Officer von Shield AI, Mikell Taylor, Director of Robotics Strategy bei General Motors, sowie Raquel Urtasun, Gründerin und CEO von Waabi, werden in der Session „Building AI Systems When Failure Is Not an Option“ erörtern, wann die Sicherheit autonomer Systeme als ausreichend gelten kann. Auch die Sicherheitskultur, Test- und Validierungsprozesse sowie regulatorische Hürden werden auf der Agenda stehen.
  • Les Karpas, Global Head of Physical AI bei Nvidia Inception, wird in der Session „Robots Are Waiting for Their ChatGPT Moment. Here Is What Is Standing in the Way“ den Datenmangel im Bereich Robotik, Datenpipelines, Simulationsumgebungen und Basismodelle untersuchen.

Für Tickets werden bis zum 25. September, 11:59 p.m. PT, Rabatte von bis zu 200 Dollar sowie 50 % Rabatt auf das zweite Ticket angeboten. Bei der Veranstaltung werden außerdem Fragen rund um künstliche Intelligenz, Sicherheit, Zuverlässigkeit und die Hindernisse für das Vertrauen in den Einsatz von Technologien in der realen Welt diskutiert.

Warum das wichtig ist

Das Programm zeigt, dass künstliche Intelligenz nicht nur anhand der Modellleistung bewertet wird, sondern auch danach, wie sie in Unternehmensprozesse integriert und mit welchen Befugnissen sie betrieben wird. Dieser Rahmen rückt für Unternehmen, die KI-Agenten einsetzen, sowie für Sicherheitsteams und Infrastrukturanbieter Fragen zu Zugriffsberechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Governance in den Vordergrund. Bei autonomen Fahrzeugen und Robotern machen die geringe Fehlertoleranz neben Test- und Validierungsmethoden auch regulatorische Bedingungen zu entscheidenden Faktoren. Gemeinsamer Kern der Diskussionen ist die Frage, ob technische Kapazität allein ausreicht, damit Systeme in der realen Welt zuverlässig eingesetzt werden können. Zu den offenen Themen gehört insbesondere, wie Datenmangel sowie Sicherheitslücken auf der Ebene von Simulation und Anwendung behoben werden können.

Hintergrund

Disrupt ist im FikirPilot-Archiv kein neuer Name: In den vergangenen 90 Tagen haben wir 12 Nachrichten veröffentlicht, in denen dieser Name vorkam; die jüngste datiert vom 24. September 2026.

Begriff: Agent

Ein KI-Agent ist eine Software, die nicht nur eine einzelne Antwort erzeugt, sondern durch den Aufruf von Tools mehrstufige Aufgaben ausführt, um ein Ziel zu erreichen.

Quelle: TechCrunch AI