Ralf Richter
Director Consulting Expert, Cloud Solution Architect, Azure&AI MVP @CGI
Director Consulting Expert, Cloud Solution Architect, Azure&AI MVP @CGI
Munich, Germany
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Ralf Richter is a renowned IT expert with over two decades of professional experience, specializing in cloud technologies. He has demonstrated his expertise across various industries, including medical technology, finance, automotive, and manufacturing. As a consultant, Ralf has worked on cloud projects at various levels, from strategic to methodical aspects, advising both executive boards and developer teams.
Ralf has been repeatedly honored as a Microsoft Most Valuable Professional (MVP), underscoring his profound knowledge and significant contribution to the IT community. He serves as a Cloud Solution Architect and is also active as a coach and trainer for cloud and software technologies. Ralf is known for always being at the forefront of technology, particularly in the field of artificial intelligence, where he develops and implements innovative solutions.
Additionally, Ralf engages as a Community Leader, where he shares his knowledge and acts as a mentor for emerging professionals in the technology sector. His commitment and expertise make him a key figure in the world of IT and cloud technology.
Ralf Richter ist ein renommierter IT-Experte mit über zwei Jahrzehnten Berufserfahrung, spezialisiert auf Cloud-Technologien. Er hat sein Fachwissen in verschiedenen Branchen unter Beweis gestellt, darunter Medizintechnik, Finanzwesen, Automobilindustrie und Fertigung. Als Consultant hat Ralf auf verschiedenen Ebenen, von strategischen bis hin zu methodischen Aspekten, an Cloud-Projekten gearbeitet und dabei sowohl Führungskräfte als auch Entwicklerteams beraten.
Ralf wurde mehrfach als Microsoft Most Valuable Professional (MVP) ausgezeichnet, was seine tiefgreifenden Kenntnisse und seinen bedeutenden Beitrag in der IT-Community unterstreicht. Er fungiert als Cloud Solution Architect und ist zudem als Coach und Trainer für Cloud- und Softwaretechnologien tätig. Ralf ist bekannt dafür, stets an der vordersten Front der Technologie zu stehen, insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz, wo er innovative Lösungen entwickelt und implementiert.
Darüber hinaus engagiert sich Ralf als Community Leader, wo er sein Wissen teilt und als Mentor für aufstrebende Fachkräfte in der Technologiebranche fungiert. Sein Engagement und seine Expertise machen ihn zu einer Schlüsselfigur in der Welt der IT und Cloud-Technologie.
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Azure OpenAI & Azure Container Apps, Dapr: intelligent Apps state of the art
Build intelligent Apps state of the Art, using Azure Container Apps and Azure OpenAI. Focus on your code instead of dealing with security, resilience and maintainability best practices - Dapr provides built-in APIs for communication, state and workflows. Learn how to use Dapr to reduce complexity and bind Azure OpenAI to your app and let your developer work on business logic instead of dealing with implementation of cloud services.
See also best practices to safeguard your Azure AI setup.
What to expect:
- Introductory overview of Dapr
- Structure of the Dapr Binding for Azure OpenAI
- little bit of infrastucture
- little bit of IaC
- Demo Time: Chat in Action with Dapr and Azure OpenAI
- Time for your questions / discussion
Agent ohne Guardrails = Praktikant mit Adminrechten: Eine kurze Horrorgeschichte mit Happy End
CirrusCommander startete als PoC: Agent startet CI/CD, listet Ressourcen, reagiert auf VM-Ausfälle, Chat-Interface. In der Produktion wurden nicht Modellgrenzen, sondern Systemgrenzen spannend: Tool Calling vs. Halluzination, Kontextaufbau, Policies, Rollen, Guardrails. Ich zeige den Weg von „Prompt und Hoffnung“ zu „Agent mit Werkzeugkette, Zuständen, Audits und klarer Verantwortung“. Model Context Protocol wird dabei zum Arbeitsvertrag: Welche Tools/Daten sind erlaubt, was ist tabu, wie erzwingen wir das? Plus: zwei echte Fail-Momente und die Fixes.
Azure, AI, MCP, DevOps, Pipelines, Infrastruchture
AI - Back to the future
Let's take a seat in Doc Brown's DeLorean and explore the history of AI towards the future of AI
Spielst Du noch oder machst Du schon? Mit AI in Deinem Produkt produktiv gehen
AI all überall, Prompt Engineering ist das Ding und Automatisierung von ungeliebten Aufgaben und jeder spielt mal hier und mal da etwas mit AI herum.
Wenn Du AI in Deinem Produkt einsetzen möchtest, bist Du über das Spiel hinaus und Dich beschäftigen ganz andere Fragen:
Wie kann man AI in einem Produkt produktiv einsetzen?
Welche Kosten entstehen zusätzlich?
Wie kann man AI sicher einsetzen?
Kann man das testen?
Auf diese Fragen möchte ich einige Lösungsansätze mit Euch teilen und einen Weg zeigen, wie AI in einem Produkt produktiv zum Einsatz gebracht werden kann.
Was Dich erwartet:
- AI im praktischen Einsatz einer produktiv Umgebung
- Insight aus dem Alltag von AI Projekten
- Hands-On Demos
- Zeit für deine Fragen / Diskussion
KEYNOTE: Mensch, Maschine und Moral - Wie wir KI sicher und verantwortungsvoll gestalten können
Künstliche Intelligenz fasziniert und beunruhigt uns zugleich: Wir sprechen mit ihr wie mit einem Freund, doch gleichzeitig wachsen Ängste vor Jobverlust, Kontrollverlust und ethischen Herausforderungen. In dieser Keynote erkunden wir, warum wir KI vermenschlichen, welche Risiken wie Deepfakes und Halluzinationen uns beschäftigen und wie wir durch Innovation, Sicherheit und Transparenz eine vertrauenswürdige Zukunft mit KI gestalten können. Lassen Sie sich inspirieren, die Balance zwischen Fortschritt und Verantwortung zu finden
Dieser eine Prompt baut dir deinen persönlichen Jarvis.
AI-Agenten können heute erstaunliche Dinge. Und glaubt man diversen AI-Influencern, braucht es für den persönlichen Jarvis eigentlich nur noch den richtigen Agenten und diesen einen magischen Prompt.
Das habe ich ausprobiert.
Ausgehend von Hermes AI Agent habe ich begonnen, meinen eigenen AI-Assistenten zu bauen und mit GitHub Copilot weiterzuentwickeln – inklusive Sprachsteuerung mit Azure Speech.
Die Überraschung: Keiner der „ultimativen Prompts“ hat wirklich funktioniert.
Je weiter das Projekt kam, desto deutlicher wurde: Das Problem ist nicht mehr, Code zu erzeugen. Entscheidend sind Anforderungen, Kontext, Architektur, Tests und klare Grenzen für den Agenten.
In dieser Session zeige ich meine Reise vom Vibe Coding und Prompt-Experiment zu einem tatsächlich funktionierenden AI-Agenten – was erstaunlich gut funktioniert hat, was gescheitert ist und warum am Ende nicht der bessere Prompt den Unterschied gemacht hat, sondern der bessere Entwicklungsprozess.
Denn AI beschleunigt Entwicklung enorm. Ohne Struktur beschleunigt sie allerdings auch das Chaos.
Techstack: Azure Foundry, Azure IaaS, Github Copilot, VS Code
Jenseits des Hypes: Mit AI Apps in die Produktion
Künstliche Intelligenz ist überall. Prompt Engineering liegt im Trend, ungeliebte Aufgaben werden automatisiert, und jeder probiert mal hier, mal da ein KI-Tool aus.
Aber wenn du KI wirklich in ein Produkt integrieren willst, bist du längst über das spielerische Ausprobieren hinaus – und stehst vor ganz neuen Fragen:
- Wie kann man KI sinnvoll und produktiv in einem Produkt einsetzen?
- Welche zusätzlichen Kosten und Komplexitäten entstehen?
- Wie lässt sich KI sicher und verantwortungsvoll nutzen?
- Kann man KI überhaupt testen?
In dieser Session teile ich mit euch konkrete Lösungsansätze und zeige, wie KI erfolgreich den Schritt vom Prototyp zur produktiven Anwendung schafft.
Das erwartet dich:
- Praxisbeispiele für KI im produktiven Einsatz
- Einblicke aus dem Alltag realer KI-Projekte
- Hands-on Demos
- Raum für deine Fragen und Diskussion
Azure Static Web Apps mit Blazor
Azure Static Web Apps sind ein interessanter Ansatz für moderne Webanwendungen - ich zeige Euch in 30 Minuten:
- Was ist Azure Static Web App?
- kleines Tutorial: Deployen einer Static Web App
- Was ist interessant an Blazor?
- Ein paar insights die mir beim arbeiten mit Static Web Apps aufgefallen sind
Take Away:
- Verständnis was Azure Static Web App ist
- Lohnt sich ein Blick auf Blazor?
Sustainability
Man denkt in der Regel nicht sofort an Softwareentwicklung und IT, wenn man von Klimawandel hört. Dennoch hört man immer öfter von “sustainable applications” und “green software”. In dieser Session gibt es einen kurzen Überblick darüber, warum wir als Entwicklerinnen und Entwickler das Thema auf dem Schirm haben sollten, welche Fragen wir stellen sollten und was der erste Schritt in die richtige Richtung sein könnte.
Azure Static Web App & Blazor - Tools, Insights and Pitfalls - a Walkthrough
Azure Static Web App is a cool Thing to bring a modern App a live.
For me as a c# dev i'd love to do that in my favour programming language and though it cam be very powerfull and fast.
With Azure Static Web App you go serverless and benefit from a bunch of included technologies like an Azure Function.
In this session, I show u, what is in Azure Static Web Apps for you, what are the toolings and what are the pitfalls - if there are any.
I will also explain a little Blazor and a few specials when using Static Web Apps with it.
You cannot expect a deep dive - but you will see code, as well as pipelines.
Azure Container App und Dapr Walkthrough
Moderne Software Entwicklung findet heute oft mit Microservices statt und damit ergeben sich unterschiedliche Herausforderungen. Mehrsprachigkeit in einer Anwendung einzusetzen kann durchaus sinn machen.
In dieser Session gehen wir auf mehrsprachige Software Entwicklung mit Microservices ein und wie dapr uns dabei unterstützen kann.
Schon im eher theoretischen Anteil gehen wir auf verschiedene Aspekte ein um dann in einer Demo konkret die Implementierung zu zeigen.
In unserer Demo zeigen wir viele Aspekte von Azure Container Apps und dapr die Dir während der Entwicklung einer solchen Anwendung begegnen.
Das erwartet Dich in unserer Session:
- Herausforderungen von polyglotten Microservices
- Azure Container App (ACA) Übersicht + News
- Distributed Application Runtime (dapr) Übersicht
- Demo (Code und Portal)
- Best practices (Live und Theorie)
- Deployment
- Fehlerbehandlung (Live)
Experts Live Germany 2025 Sessionize Event
Global AI Bootcamp (Digital) Sessionize Event
AI Community Day Sessionize Event
Technical Summit 2024 EN Sessionize Event
SysAdminDay 2024 in Leipzig Sessionize Event
AI4U
Title: Predictive Maintenance für Windenergie - Algorithmenentwicklung für die Cloud
Abstract:
Die Vernetzung elektronischer Geräte erobert den Konsumermarkt im Sturm, womit sich zunehmend auch die Potentiale vernetzter Maschinen in der Industrie zeigen. Zum Beispiel bei der Vernetzung von Windenergieanlagen werden einerseits die immensen Vorteile ersichtlich, andererseits aber auch die speziellen Herausforderungen und Anforderungen. Wir zeigen den technischen Weg in die Cloud, samt Stolpersteinen und wertvollen Erfahrungen. Das beinhaltet Themen wie die automatisierte und parallelisierte Datensammlung und -aufbereitung, sowie die automatisierte Ausführung unterschiedlicher Berechnungsmodelle. Wir berichten auch über Visualisierungen samt Möglichkeiten für Experten mit den aktuellen Daten neue Modelle für die Cloud zu entwickeln. Wir zeigen Beispiele der ausgeführten Analysen, sowie einen Ausblick und Review für spannende Möglichkeiten für AI für Predictive Maintenance. Das von uns realisierte Projekt intelligente Windturbine bietet ein anschauliches und eindrückliches Beispiel über die Herausforderungen und Chancen von AI für Predictive Maintenance. Ausfälle und Wartungsarbeiten an den riesigen und oft schwer zugänglichen Windenenergieanlagen sind sehr kostenintensiv. Durch eine Vernetzung der Windenergieanlagen mit der Cloud ergeben sich daher sehr interessante Optimierungspotentiale, z.B. durch die Anwendung von Predictive Maintenance. Zur Erreichung dieses Ziels besteht die initiale Aufgabe darin die Anlagen zu vernetzen. Wir verwenden dieses Praxisbeispiel aus der Industrie zur Veranschaulichung der technischen Voraussetzungen für die Datenerhebung und den Einsatz fortgeschrittener Analysemethoden. Im Anschluss gehen wir auf die vielversprechenden Möglichkeiten von AI-Methoden für Predictive Maintenance ein. Dazu teilen wir unsere Erfahrungen zur Vernetzung der Windenergieanlagen mit der Cloud. Eines der Learnings aus dem Projekt ist, dass das Verarbeiten großer Datenmengen viele Fallstricke birgt. Durch geschickte Architekturentscheidungen sind diese aber lösbar. Damit wurden optimale Voraussetzungen für den Einsatz von AI-Methoden geschaffen. Wir stellen unsere Architektur, die es durch ihre Modularität erlaubt mit wenig Aufwand neue Berechnungsmodelle in die Plattform zu integrieren. Die Berechnungsmodelle können in C# oder Python implementiert sein. Es wird aufgezeigt welchen Einfluss ein Ingenieurs-Umfeld auf die Entwicklung von Berechnungsmodellen und AI-Methoden hat. Zusätzlich stellen wir Beispiele der eingesetzten Analysemethoden vor und zeigen Wege auf, wie durch direkten Zugriff auf produktive Daten die Entwicklung von neuen Algorithmen erleichtert wird. Abschließend geben wir einen Ausblick auf das enorme Potential von AI-Methoden für intelligente und optimierte Wartungsmethoden. Predictive Maintenance kann in Zukunft durch die Vernetzung von Maschinen mit der Cloud und mit Hilfe von AI die Industrie revolutionieren.
IoT slashTalk 2019
Titel: AI ♥ Cloud
Lightning Talk about AI and Cloud and why this combination is the enabler for the ongoing progress within AI Projects.
Big Data Analysis for SMEs in Industry 4.0
Title: Simulated data is good, real data is best
Abstract:
Working with simulated data at the beginning of a project is a good way to start a proof of concept.
Why real data is used at the latest at the beginning of the implementation of the minimum viable product is explained in our presentation based on a wind energy project.
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