SUNNYVALE, KALIFORNIEN / LONDON (IT BOLTWISE) – eGain bringt nächste Woche beim Solve26 in Chicago Führungskräfte aus KI, Customer Experience und Wissensmanagement zusammen. Im Fokus steht der Aufbau vertrauenswürdiger Wissensgrundlagen, auf die Unternehmen ihre KI im Alltag stützen. Die Veranstaltung läuft am 13. und 14. Oktober 2026 im Hyatt Regency O’Hare und kombiniert Keynotes mit technischen Deep-Dive-Sessions. Zusätzlich untermauert eine IDC-Session den aktuellen Reifegrad: 95 % der befragten 520 Organisationen evaluieren oder nutzen bereits KI in Wissensmanagementprozessen.
Wenn Unternehmen KI in Kundenservice und interne Abläufe integrieren, verlagert sich der Schwerpunkt von der Modellwahl auf die Daten- und Wissensschicht. Genau diese Verschiebung nimmt eGain als Leitmotiv für Solve26 auf: Die Konferenz am 13. und 14. Oktober 2026 im Hyatt Regency O’Hare in Chicago richtet sich an Führungskräfte und Praktiker aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Customer Experience (CX) und Wissensmanagement (KM). Das Thema ist bewusst eng gefasst, denn in der Praxis entscheidet häufig nicht die Performance des KI-Modells, sondern ob Antworten aus einer verlässlichen, für das Unternehmen geeigneten Wissensbasis kommen. Solve26 versucht deshalb, die Lücke zwischen KI-Entwicklung und Wissensengineering zu schließen, indem Fachleute entlang des gesamten Wegs sprechen: von den Konzepten bis zu technischen Umsetzungen in der Organisation.
Technisch betrachtet knüpft das Programm an mehreren Stellen an etablierte Muster der KI-Nutzung im Enterprise an: Die Konferenz stellt Wissensgrundlagen als „Instruction Layer“ in den Mittelpunkt und nimmt dabei Themen wie Ontologien als Baustein für die LLM-Automatisierung auf. So findet sich am ersten Tag unter anderem eine Session mit dem Titel „Knowledge is the Instruction for AI“, die den Zusammenhang zwischen strukturierter Wissensrepräsentation und konsistenter KI-Antwortqualität adressiert. Daneben wird diskutiert, wie Ontologien helfen können, Begriffe, Beziehungen und Regeln in eine Form zu bringen, die sich besser in Workflows einbetten lässt als unstrukturierte Dokumente. Für Teams, die bereits KI-Piloten gestartet haben, ist das relevant, weil sich dort oft zeigt: Je stärker der Einsatz in unterschiedliche Kunden- und Prozesskontexte hineinwächst, desto wichtiger wird das Mapping von Domänenwissen in Maschinen-verständliche Strukturen.
Market-seitig ordnet sich Solve26 in eine Phase ein, in der viele Organisationen ihre KI-Programme in Richtung Betriebsfähigkeit ausrollen. eGain formuliert das im Wortlaut von CEO Ashu Roy: „Jedes Unternehmen investiert mittlerweile in KI, und die größte Herausforderung ist nicht das Modell, sondern das vertrauenswürdige Wissen dahinter.“ Die Konferenz setzt diesen Satz praktisch um, indem sie neben Keynotes Kundenpräsentationen, praxisorientierte Masterclasses und technische Deep-Dive-Sessions anbietet. Tag 1 ist dabei stärker auf Erfahrungsberichte ausgerichtet, während Tag 2 mit speziellen Tracks wie „AI Knowledge Ops“, „Agentic Studio and AI Agents“ und „AI Knowledge Engineering“ in Richtung operativer KI-Arbeitsabläufe geht. Ergänzend gibt es branchenspezifische Programme für das Gesundheitswesen sowie für Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen – also genau jene Branchen, in denen Wissen häufig stark reguliert, historisch gewachsen und in heterogenen Systemen abgelegt ist.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Reifegrad von Wissensmanagement im Kontext von KI. Amy Machado, Forschungsdirektorin bei IDC, hält am ersten Tag eine Session über den Status quo. Die zugrundeliegende Studie basiert auf 520 Organisationen und kommt zu dem Ergebnis, dass 95 % inzwischen KI in ihren Wissensmanagementprozessen evaluieren, in Pilotprojekten testen oder aktiv einsetzen. Entscheidend ist dabei weniger die Zahl allein als die Differenzierung der Ergebnisse: Laut Studie fällt der Nutzen je nach Organisation unterschiedlich aus, wobei Vorreiter bei Kennzahlen zu den geschäftlichen Auswirkungen rund doppelt so große Verbesserungen erzielen wie Nachzügler. Für Entscheider ist das eine klare Botschaft, denn sie legt nahe, dass „KI nutzen“ nicht automatisch „KI wirksam nutzen“ bedeutet, sondern ein abgestimmtes Vorgehen bei Daten, Prozessen und Governance erfordert.
Für die Praxis ist auch der Kreis der Referenten ein Signal: Neben Ashu Roy und Frank Coyle von der UC Berkeley sind unter anderem Führungskräfte aus Country Financial, Healthfirst, Rogue Credit Union, Worldpay/Global Payments, Florida Blue und Philip Morris International angekündigt. Solche Kundenbeiträge sind vor allem dann wertvoll, wenn sie über Architekturdiagramme hinausgehen und erklären, wie Teams Wissensworkflows in den Alltag übertragen. Genau darauf verweist eGain in der eigenen Positionierung: Das Unternehmen bezeichnet sich als Anbieter für KI-gestützte Lösungen im Wissensmanagement sowie für die Automatisierung der Kundenerfahrung und verweist dabei auf einen Ansatz, Inhalte zu bündeln, Wissensworkflows zu automatisieren und einen messbaren KI-ROI über Frameworks und Methoden zu erreichen. Wer innerhalb eines Unternehmens gerade die nächsten Schritte vom Pilot zur Skalierung plant, kann aus diesen Konferenzformaten besonders profitieren, weil Solve26 sowohl technische Details (z. B. Deep-Dive-Sessions) als auch Umsetzungsfragen (z. B. Masterclasses und Kundenpraxis) zusammenbringt.
Für Unternehmen, die in den kommenden Quartalen KI im Service und in betrieblichen Abläufen ausbauen wollen, liefert Solve26 damit einen strategischen Referenzpunkt: Es geht um den Aufbau vertrauenswürdiger Wissensgrundlagen, um damit Antworten, Automatisierung und Agentenfähigkeiten in einen kontrollierten Rahmen zu bringen. Gleichzeitig deutet das Programm darauf hin, wie sich die Diskussion weiterentwickelt: Von der Frage „Welche KI?“ hin zur Frage „Welche Wissensarchitektur und welche operativen Routinen?“ Das URL zur Agenda und Anmeldung ist in der Ankündigung unter https: //www.egain.com/egain-solve-26-chicago/ hinterlegt. Damit bleibt das Format für Entscheider vor allem dann spannend, wenn sie ihre eigenen Wissensprozesse bereits evaluieren oder konkrete nächsten Schritte in Richtung KI-Produktionsbetrieb planen – denn dort entscheidet die Qualität der Wissensbasis häufig über Akzeptanz, Effizienz und Skalierbarkeit.
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