Warum ich KI nutze (und warum Sie es wahrscheinlich auch tun sollten)
Ich betrachte KI nicht als Science-Fiction oder Zauberei. Ich sehe sie als ein Werkzeug, das meine Handgelenke entlastet. InKI ohne BedenkenEntschuldigung, es scheint, dass der Text, den Sie übersetzen lassen möchten, fehlt. Bitte stellen Sie den Text bereit, den Sie übersetzt haben möchten, und ich helfe Ihnen gerne weiter.Künstliche Intelligenz ohne AngstIch betone genau diesen Punkt: KI ist bereits Teil unseres Alltags (von Gesichtserkennung bis hin zur Textvorhersage), daher besteht die Aufgabe darin, sie zu entmystifizieren und sie ruhig, ethisch und in verständlicher Sprache zu nutzen. Wenn Teams aufhören, das Akronym zu fürchten, und stattdessen einen nützlichen Arbeitsablauf erkennen, beschleunigt sich die Akzeptanz. Ein wenig experimentieren, Fragen stellen und durch praktische Anwendung lernen.
In der Pharmaindustrie funktioniert diese "Furchtlosigkeit" nur, wenn sie mit Regulierung und Empathie verbunden ist.Pharma-Marketing-DNAIch plädiere für ein patientenzentriertes Betriebssystem, klare und ausgewogene Informationen, echte Unterstützungsprogramme und kontinuierliche Feedback-Schleifen. Das ist nicht nur gutes Marketing; es ist gute Medizin.
Mein unverzichtbares Prinzip: Regulierung von Anfang an
KI hilft mir, schneller innerhalb der Regeln zu agieren, niemals um sie herum. Wir integrieren Compliance fest in unsere Eingabeaufforderungen und Vorlagen: Nutzen-Risiko-Abwägung, Indikationsumfang, Auslöser für unerwünschte Ereignisse und regionale Leitplanken. (Denken Sie an die FDA-Vorgaben zur fairen Balance in den USA, die Anforderungen der EMA in der EU, die Transparenzrichtlinien der EFPIA und die Genauigkeitsanforderungen der PMDA in Japan.)
Was einen echten Unterschied ausmacht, ist, dass KI nicht nur Entwürfe erstellt, sondern qualitativ hochwertige Entwürfe liefert.bereits mit den Vorschriften abgestimmtWenn ich das System korrekt briefiere, integriert es automatisch die richtigen Disclaimer, hebt obligatorische Sicherheitsinformationen hervor und erinnert mich an länderspezifische Einschränkungen (zum Beispiel das Verbot der Direktwerbung für verschreibungspflichtige Medikamente in Europa). Es ist, als hätte man einen Junior-Kollegen, der jedes SOP, jede Klausel im EFPIA-Kodex und jede Fußnote in unseren Schulungsunterlagen auswendig gelernt hat.
Intern intern bestehe ich auf SOPs, Prüfprotokolle und regelmäßige Schulungen. Kultur und Prozesse sind genauso wichtig wie der Inhalt. Hierbei ist KI erneut ein Verbündeter: Sie hilft mir, Einreichungen an MLR (Medizin, Recht & Regulierung) so zu strukturieren, dass sie dem vorgegebenen Format entsprechen, die richtigen Referenzen anzufügen und vorab zu überprüfen, ob eine Aussage ausgewogen ist, bevor ein menschlicher Prüfer sie überhaupt sieht. In der Praxis bedeutet das weniger „Hin-und-her“-Schleifen, kürzere Genehmigungszyklen und weniger Frustration für alle Beteiligten.
Wir führen proaktive Audits durch, arbeiten bei Bedarf mit den Regulierungsbehörden zusammen und nutzen Technologie, um Interaktionen und Genehmigungen zu dokumentieren. KI ist Teil dieses Workflows: Sie versieht automatisch Versionen mit Tags, protokolliert Quellen und hält eine nachvollziehbare Kette von der Referenz bis zur Behauptung aufrecht. Dadurch wird die Compliance transparenter und weniger bürokratisch.
Das Paradoxon besteht darin, dass Regulierung zwar wie eine Bremse erscheinen mag, aber der Aufbau von KI auf Grundlage von Verfahren und Vorschriften macht mich tatsächlich schneller. Es ist sicherer und ja, im Laufe der Zeit wirklich schneller.
In jedem Pharmaunternehmen wird MLR oft als das „Nadelöhr“ des Marketings betrachtet. Und das nicht ohne Grund: Hier treffen Wissenschaft, Recht und Regulierung aufeinander – drei Bereiche, die keine Abkürzungen oder Geschwindigkeit auf Kosten der Genauigkeit dulden. Aus meiner Erfahrung kann gut implementierte KI hier mehr als nur Unterstützung bieten; sie kann tatsächlich ein Katalysator für Qualität werden.
Wie KI mich im MLR unterstützt
- Vorprüfung von Materialien
Bevor ein Entwurf den MLR-Tisch erreicht, wird er von KI auf Folgendes überprüft:
- ob jede Aussage eine referenzierte Quelle hat,
- ob verpflichtende Risikoinformationen und Kontraindikationen enthalten sind,
- ob die Sprache Off-Label-Empfehlungen vermeidet.
Diese Vorabprüfung eliminiert viele Fehler im Voraus und verkürzt den Überprüfungszyklus.
- Automatisierung der Einhaltung von Verfahren
Sprachmodelle können unsere SOPs und regulatorischen Checklisten „lesen“ und diese direkt auf Entwurfsmaterialien anwenden. In der Praxis bedeutet dies, dass KI automatisch Haftungsausschlüsse, Sicherheitshinweise und Standardformulierungen einfügt, die genau so formatiert sind, wie es vom Ausschuss erwartet wird. - Dokumentation und Prüfpfad
Jede Version, Bearbeitung und Quelle kann automatisch protokolliert werden. Das Ergebnis ist eine transparente Prüfspur, die bei Bedarf den Regulierungsbehörden vorgelegt werden kann. KI schreibt nicht nur, sondern organisiert und archiviert auch. - Schulung und Einarbeitung
Für neue Teammitglieder fungiert KI als Mentor: Sie erläutertwarumeine Änderung erforderlich ist und weist auf das genaue Verfahren hin. Dies beschleunigt das Onboarding und fördert das Verständnis, anstatt eine „Checkbox“-Mentalität zu entwickeln.
Die praktische Wirkung
KI ersetzt nicht das MLR-Komitee. Menschliche Verantwortung und Urteilsvermögen bleiben zentral. Doch dank KI-Vorprüfungen und strukturierter Dokumentation werden weniger Entwürfe zur Korrektur zurückgeschickt, die Überprüfungszyklen sind kürzer, die Teams empfinden weniger Frustration und das endgültige Material ist konsistenter, robuster und leichter vor Regulierungsbehörden zu verteidigen.
Warum dies wichtig ist
Wenn KI „Hand in Hand“ mit Verfahren und Vorschriften arbeitet, hört MLR auf, ein Bremsklotz zu sein. Anstatt als „Buhmann“ zu agieren, wird es zu einem Prozess, der Sicherheit, Transparenz und Effizienz steigert. Für mich als Führungskraft beweist es, dass Technologie ein Partner sein kann und kein Risiko darstellt.
Was KI tatsächlich für mein Team leistet
1) Evidenzbasierte Inhalte in hoher Geschwindigkeit, mit einem menschlichen Touch.
Wir erstellen literaturgestützte Zusammenfassungen, ausgewogene Risikoerklärungen, FAQs und Claims-Module als wiederverwendbare Bausteine, die dann durch menschliche Nuancen und klinisches Urteilsvermögen ergänzt werden. Lesbarkeit ist eine Funktion, kein nachträglicher Gedanke.
Wir erstellen literaturgestützte Zusammenfassungen, ausgewogene Risikoerklärungen, FAQs und Claims-Module als wiederverwendbare Bausteine, die dann durch menschliche Nuancen und klinisches Urteilsvermögen ergänzt werden. Lesbarkeit ist eine Funktion, kein nachträglicher Gedanke.
2) Omnichannel, das persönlich wirkt, nicht aufdringlich.
Modelle helfen uns dabei, den optimalen nächsten Inhalt für HCPs, Patienten, Pflegekräfte und Kostenträger auszuwählen – weniger Lärm, mehr Unterstützung. Personalisierung basiert auf echten Bedürfnissen, nicht auf oberflächlicher Segmentierung.
Modelle helfen uns dabei, den optimalen nächsten Inhalt für HCPs, Patienten, Pflegekräfte und Kostenträger auszuwählen – weniger Lärm, mehr Unterstützung. Personalisierung basiert auf echten Bedürfnissen, nicht auf oberflächlicher Segmentierung.
3) Signalbriefe für den Außendienst.
Jeden Morgen erhalten Vertreter und Manager prägnante Einblicke in ihr Gebiet, Trendänderungen, Aktualisierungen von Richtlinien und genehmigte Materialien, sodass die Zeit in sinnvolle Gespräche und nicht in Tabellenkalkulationen investiert wird. Das ist die alltägliche Version von „KI als Partner“, die ich Führungskräften beschreibe.
Jeden Morgen erhalten Vertreter und Manager prägnante Einblicke in ihr Gebiet, Trendänderungen, Aktualisierungen von Richtlinien und genehmigte Materialien, sodass die Zeit in sinnvolle Gespräche und nicht in Tabellenkalkulationen investiert wird. Das ist die alltägliche Version von „KI als Partner“, die ich Führungskräften beschreibe.
4) Reputation-sicheres SEO und Patientenaufklärung.
Wir beantworten dietatsächlichFragen, die Menschen stellen, suchen nach verständlicher Sprache, sichtbaren Risiken und klaren Übergaben an Pflege-Hotlines oder offizielle Informationsblätter. Das Ziel ist Verständnis und Therapietreue, nicht Klicks.
Wir beantworten dietatsächlichFragen, die Menschen stellen, suchen nach verständlicher Sprache, sichtbaren Risiken und klaren Übergaben an Pflege-Hotlines oder offizielle Informationsblätter. Das Ziel ist Verständnis und Therapietreue, nicht Klicks.
5) Vorab-QS vor MLR, kein MLR-Umgehung.
Den menschlichen Aspekt bewahren (mein LIDER-Kompass)
Werkzeuge allein verändern keine Organisationen, Menschen tun es. In der pharmazeutischen Industrie ist es entscheidend, dass die Mitarbeiter die richtigen Ressourcen und Schulungen erhalten, um effektiv zu arbeiten. Highp und Veeva Approved Email sind leistungsstarke Instrumente, die den Kommunikationsprozess optimieren können, aber der wahre Wandel kommt von den engagierten Fachleuten, die diese Technologien einsetzen. Indem wir in die Weiterbildung und Entwicklung unserer Teams investieren, stellen wir sicher, dass wir nicht nur die besten Werkzeuge zur Verfügung haben, sondern auch die besten Menschen, um sie zu nutzen.Moderner Leader 4.0 (Nowoczesny Lider 4.0)Ich teile einen einfachen Leitfaden, den ich tatsächlich verwende:
- L - Menschen (People):Ich führe Menschen, nicht Projekte. Psychologische Sicherheit steht an erster Stelle; sie ist der Schlüssel, damit Wahrheit und Lernen zum Vorschein kommen.
- I - Innovation (Innovation): Translation:Ich belohne Neugier und kleine, schnelle Pilotprojekte; Stillstand ist das eigentliche Risiko.
- D - Dane (Daten):Intuition ohne Daten ist Raten; Daten ohne Reflexion sind Blindheit. Ich möchte sowohl die Zahlen als auch die Menschen dahinter verstehen.
- E - Empathie (Empathy):Vertrauen entsteht in Gesprächen, nicht in Dashboards. Radikale Offenheit, mit Sorgfalt.
- R - Wachstum (Growth):Kontinuierliches Lernen, Mikrogewohnheiten, Prompt-Bibliotheken und Coaching. Fähigkeiten entwickeln sich kumulativ.
Und ja, KI kann tatsächlich ein Partner für Führungskräfte sein: tägliche Signaltriage, vereinfachte Logistik und klarere Einblicke, während ich das menschliche Urteilsvermögen behalte.
Fünf Anwendungsfälle, die ich empfehle (und immer wieder betone)
- Patientenaufklärungszentrum:Die wichtigsten Fragen werden auf übersichtlichen, ausgewogenen Seiten beantwortet, mit klaren Unterstützungswegen. Dies stärkt das Vertrauen und reduziert Verwirrung.
- Modulare HCP Email Factory:Indikationsbezogene, referenzverknüpfte Blöcke, die über CRM sequenziert werden; Abmeldungen nehmen ab, während der Nutzen steigt.
- Feldkräfte-Briefings:Gebietsanomalien + nächste Schritte → effektivere Anrufe, bessere Nachverfolgung, weniger Verwaltungsaufwand.
- Reputationssicheres SEO:suchmaschinenoptimierte Inhalte, die Risiken in den Vordergrund stellen und in einer verständlichen Sprache kommunizieren.
- Vor-MLR-QA-Bot:erkennt Lücken in der Balance und Abweichungen von der zugelassenen Anwendung; macht Compliance zu einem Beschleuniger.
Was ich messe (damit ich nachts ruhig schlafen kann)
- Ergebnisnahe KPIs:Verständnis- und Adhärenzindikatoren, nicht nur die Klickrate (CTR).
- Qualität der Interaktion:Nutzen für HCPs und Übereinstimmung mit Richtlinien; Lesbarkeit und Vertrauen der Patienten.
- Compliance-Effizienz:MLR-Zykluszeiten, Wiederverwendungsrate genehmigter Module, Falsch-Negativ-Rate von KI-Markierungen.
Wie ich KI in 30 Tagen einführe
Woche 1 - Zeigen, nicht belehren.
Live-Demonstrationen in den bereits genutzten Tools; Einrichtung von Schwärzungs- und Quellen-Whitelists; Auswahl von drei Anwendungsfällen.
Live-Demonstrationen in den bereits genutzten Tools; Einrichtung von Schwärzungs- und Quellen-Whitelists; Auswahl von drei Anwendungsfällen.
Woche 2 - Leitplanken und Goldstandards.
Erstellen Sie Eingabeaufforderungen mit Akzeptanzkriterien; entwickeln Sie referenzgesperrte Vorlagen für Ansprüche und Risiken; definieren Sie, was wir niemals generieren.
Erstellen Sie Eingabeaufforderungen mit Akzeptanzkriterien; entwickeln Sie referenzgesperrte Vorlagen für Ansprüche und Risiken; definieren Sie, was wir niemals generieren.
Woche 3 - Pilotphase & Lernen.
Schattenbewertungen durchführen; Zykluszeiten, Fehlertypen und Lesbarkeit messen; eine „Fehlerüberprüfung“ abhalten und die Eingabeaufforderungen korrigieren.
Schattenbewertungen durchführen; Zykluszeiten, Fehlertypen und Lesbarkeit messen; eine „Fehlerüberprüfung“ abhalten und die Eingabeaufforderungen korrigieren.
Woche 4 - Versand & Skalierung.
Veröffentlichen Sie die Prompt-/Blockbibliothek; aktivieren Sie die Vor-MLR-Qualitätssicherung; planen Sie Sprechstunden ein, damit das Lernen sich verstärkt.
Veröffentlichen Sie die Prompt-/Blockbibliothek; aktivieren Sie die Vor-MLR-Qualitätssicherung; planen Sie Sprechstunden ein, damit das Lernen sich verstärkt.
Eine kurze Checkliste, die ich tatsächlich verwende
- Enthalten unsere Vorlagen/Templates regionale Vorschriften und PV-Hinweise?
- Werden die wichtigsten Patientenfragen in einfacher Sprache beantwortet und auf Lesbarkeit getestet?
- Beginnen Manager/Vertreter mit einem einseitigen Signalbrief und genehmigten Materialien?
- Erkennt das Pre-MLR-QA-System automatisch Ungleichgewichte und Abweichungen von der zugelassenen Indikation?
- Sind LIDER-Gewohnheiten in unserer Arbeitsweise erkennbar (Sicherheit, Neugier, Daten, Offenheit, Wachstum)?
Abschließendes Wort
Wenn sich KI wie ein weiterer Baustein im Tetris Ihrer Woche anfühlt, leihen Sie sich mein Mantra aus meinem Buch: Haben Sie keine Angst, experimentieren Sie, fragen Sie, lernen Sie. Dann führen Sie das Pharma-Marketing durch.Playbook, patientenzentriert, regelkonform, messbar und gesteuert mit modernen Führungspersönlichkeiten, damit die Unternehmenskultur mit den Vorschriften Schritt hält. So nutze ich KI, um menschlicher im großen Maßstab zu sein. Der Rest ist nur Werkzeug.
Sebastian Cudny
Sebastian Cudny – seit vielen Jahren eine führende Persönlichkeit auf dem polnischen Markt, Managementpraktiker mit umfassender Erfahrung in der Leitung von Teams und der Umsetzung von Veränderungsinitiativen. Autor von Büchern über Wirtschaft und Künstliche Intelligenz: „Künstliche Intelligenz ohne Angst“, „Führungskraft im Zeitalter der KI“ und dem kommenden „Der moderne Leader 4.0“. Schöpfer des proprietären LIDER-Modells (Menschen, Innovation, Daten, Empathie, Entwicklung), das empathische Führung mit datengestützter Entscheidungsfindung und der praktischen Anwendung von KI in der täglichen Arbeit eines Managers verbindet. Er verfügt über Erfahrung als Trainer und Redner, leitet Webinare und Workshops für Unternehmen und L&D-Teams. Regelmäßig veröffentlicht er zu den Themen Führung, Kommunikation und KI. Zu seinem Publikum gehören Führungskräfte des mittleren Managements, HRBPs und Teamleiter sowohl in KMU als auch in großen Konzernen. Er legt Wert auf einen praxisnahen Ansatz: Checklisten, Gesprächsszenarien und Werkzeuge, die ab morgen einsatzbereit sind.
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