
QCon AI Boston 2026: Programm mit Fokus auf Agents, Inferenzkosten und AI im SDLC
Die QCon AI Boston 2026 findet am 1. und 2. Juni in Boston statt. Das nun veröffentlichte Programm gliedert sich in thematische Tracks rund um vier Schwerpunkte: Context Engineering, Inference Economics, Agent Reliability sowie den Einsatz von AI im Software Development Lifecycle (SDLC). Damit spiegelt die Konferenz aktuelle Prioritäten der Industrie wider – insbesondere die wachsende Bedeutung von Kosteneffizienz bei der Modell-Inferenz und die Herausforderungen beim zuverlässigen Betrieb von KI-Agenten in Produktionsumgebungen. Als Speaker sind Ingenieurinnen und Ingenieure von Unternehmen wie DoorDash, LinkedIn, Netflix, Apple und Red Hat angekündigt, was dem Programm einen starken Praxis-Fokus verleiht. Die Konferenz richtet sich primär an Software-Engineers und Architekten, die AI-Systeme in bestehende Entwicklungsprozesse und Produktionssysteme einbetten.
- Zweitägiges Format: 1.–2. Juni 2026 in Boston
- Vier inhaltliche Schwerpunkte: Context Engineering, Inference Economics, Agent Reliability, AI im SDLC
- Speaker-Companies: DoorDash, LinkedIn, Netflix, Apple, Red Hat
- Programm ab sofort online einsehbar
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Die QCon AI Boston 2026 findet am 1. und 2. Juni in Boston statt. Das nun veröffentlichte Programm gliedert sich in thematische Tracks rund um vier Schwerpunkte: Context Engineering, Inference Economics, Agent Reliability sowie den Einsatz von AI im Software Development Lifecycle (SDLC). Damit spiegelt die Konferenz aktuelle Prioritäten der Industrie wider – insbesondere die wachsende Bedeutung von Kosteneffizienz bei der Modell-Inferenz und die Herausforderungen beim zuverlässigen Betrieb von KI-Agenten in Produktionsumgebungen. Als Speaker sind Ingenieurinnen und Ingenieure von Unternehmen wie DoorDash, LinkedIn, Netflix, Apple und Red Hat angekündigt, was dem Programm einen starken Praxis-Fokus verleiht. Die Konferenz richtet sich primär an Software-Engineers und Architekten, die AI-Systeme in bestehende Entwicklungsprozesse und Produktionssysteme einbetten.
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- Vier inhaltliche Schwerpunkte: Context Engineering, Inference Economics, Agent Reliability, AI im SDLC
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