Im Vortrag "Trustworthy AI Chatbots – kann ich meinem Chatbot trauen?" auf der Shift/CX konzentrieren sich Dennis Guse von Merz Aesthetics und David Blumenthal-Barby von Dikonium auf die zentrale Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) in regulierten Branchen, insbesondere in der Pharmaindustrie. Die Diskussion umfasst die Herausforderungen und Chancen, die mit der Implementierung von KI-Technologien und insbesondere von Chatbots verbunden sind. Dabei wird deutlich, dass neben den technischen Aspekten besonders die rechtlichen und sicherheitstechnischen Anforderungen im Fokus stehen, um die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit der KI-Systeme zu gewährleisten. Diese Faktoren sind ausschlaggebend, um in sensiblen Bereichen wie der Medizin und Pharmazie Fehlinformationen und deren potenziell schwerwiegende Folgen zu vermeiden.

Darüber hinaus unterstreichen Dennis Guse und David Blumenthal-Barby die Bedeutung einer durchdachten, strategischen Vorgehensweise für die erfolgreiche Integration von KI in Unternehmensprozesse. Die Betonung liegt auf der Notwendigkeit, KI-Projekte innerhalb des Unternehmens umfassend zu kommunizieren und sorgfältig zu realisieren. Ein effektives Change Management und die Berücksichtigung der Mitarbeiterzufriedenheit sind dabei zentrale Aspekte. Dieser Ansatz soll nicht nur die Akzeptanz und Effizienz der KI-Technologien im Unternehmen fördern, sondern auch sicherstellen, dass die implementierten KI-Lösungen den hohen Standards an Sicherheit, Rechtskonformität und Qualität genügen.

Kerninhalte:

• Die Implementierung von KI und Chatbots in regulierten Branchen erfordert eine sorgfältige Berücksichtigung rechtlicher und sicherheitstechnischer Standards.
• Eine durchdachte, strategische Vorgehensweise ist für die erfolgreiche Integration von KI in Unternehmensprozesse unerlässlich.
• Umfassende Kommunikation und effektives Change Management sind entscheidend, um die Akzeptanz und Effizienz der KI-Technologien im Unternehmen zu fördern.
• Die Mitarbeiterzufriedenheit spielt eine zentrale Rolle bei der Implementierung von KI-Lösungen, um die Potenziale der Technologie vollständig auszuschöpfen und Risiken zu minimieren.