Atos und AWS schulen 400 Ingenieure in dreitägigem Agentic-AI-Wettbewerb

Atos und AWS schulen 400 Ingenieure in dreitägigem Agentic-AI-Wettbewerb

Atos hat in diesem Jahr gemeinsam mit AWS ein dreitägiges „Agentic AI League“-Event für 400 Ingenieure durchgeführt. Ziel des Formats war es, die Teilnehmer von theoretischem Wissen zu praktischer Lieferfähigkeit im Bereich agentischer KI zu führen – ein Schritt, den Atos und AWS als bislang fehlende Zutat für effektive KI-Befähigung bezeichnen. Die Ingenieure bauten während der Veranstaltung Multi-Agenten-Systeme und traten auf einem Live-Leaderboard gegeneinander an, das sowohl Leistung als auch Effizienz bewertete. Konkret entwickelten die Teilnehmer autonome KI-Agenten, die ein Labyrinth durchqueren mussten; Punkte gab es für Abschluss, Effizienz und Feintuning. Zum Einsatz kamen reale AWS-Services wie Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore, Lambda, Kiro und SageMaker. Das Event knüpft an frühere praxisorientierte Upskilling-Formate der beiden Unternehmen an: AWS DeepRacer für Reinforcement Learning sowie die AI League 2025 für Modell-Feintuning. Der Hintergrund ist strategisch: Atos hat sich verpflichtet, bis 2026 eine vollständig KI-fluente Belegschaft zu erreichen, und hatte im März dieses Jahres die „Atos Sovereign Agentic Studios“ gestartet – ein Betriebsmodell für den sicheren Übergang von Agentic-AI-Piloten in Produktion. Nach Angaben des Unternehmens halten Atos-Mitarbeiter über 5.800 AWS-Zertifizierungen und 11 Golden Jackets. Das neue Event-Format soll diese Basis um praktische Erfahrung ergänzen. Klassische Online-Kurse und Zertifizierungsprogramme vermitteln zwar Grundlagen, führen aber oft zu geringem Engagement, wenig praktischer Übung und einer Lücke zwischen theoretischem Verständnis und realer Anwendung. Teams können Zertifikate erwerben, ohne das nötige Selbstvertrauen oder die Erfahrung für den Einsatz von KI in Geschäftsproblemen zu haben. Das AI-League-Format wurde deshalb gewählt, weil es unmittelbare praktische Anwendung, Wettbewerbsmotivation und messbare Ergebnisse durch reale AWS-Services kombiniert. Am Ende wurde ein Champion 2026 in einem Finale der Top Drei gekürt.

Vom Einsteiger bis zum Praktiker: Teilnehmer-Mix und trainierte Techniken

Die Vorkenntnisse der 400 Teilnehmer waren nach Angaben von Atos und AWS heterogen: 5 Prozent hatten keinerlei Vorwissen im Bereich agentischer KI, 25 Prozent verfügten über Grundwissen, 50 Prozent verstanden das Thema, hatten aber keine praktische Erfahrung, und 20 Prozent brachten bereits Praxiserfahrung mit. Auch die Rollen unterschieden sich deutlich: Einige Teilnehmer waren Entwickler mit bestehender AWS-Erfahrung, andere nutzten AWS erstmals, wieder andere kamen aus weniger technischen Funktionen wie Product Owner oder Projektmanager. Inhaltlich trainierten die Ingenieure den Aufbau von Multi-Agenten-Systemen mit Pfadfindung, Guardrails, Gedächtnis und feinabgestimmten Modellen. Das Live-Leaderboard bewertete dabei sowohl die Leistung der gebauten Systeme als auch deren Effizienz. Dieser Ansatz kombiniert nach Darstellung der Veranstalter unmittelbare praktische Anwendung, Wettbewerbsmotivation und messbare Ergebnisse: Die Teilnehmer bauten autonome Agenten, die ein Labyrinth durchqueren mussten, und erhielten über das Leaderboard direktes Feedback zu Leistung und Effizienz ihrer Systeme. So wird die Lücke zwischen theoretischem Verständnis und realer Anwendung geschlossen. Die Wahl des Formats begründen Atos und AWS damit, dass praxisnahes Lernen die fehlende Zutat für effektive KI-Befähigung sei. Der breite Skill-Mix spiegelt die reale Zusammensetzung der Belegschaft wider; Atos verfolgt das Ziel einer 100-prozentig KI-fluenten Belegschaft bis 2026, und das Format soll Engagement skalieren, praktische Fähigkeiten beschleunigen und alle Rollen motivieren, KI in realistischen Szenarien anzuwenden.