KI sicher einführen: Governance, Compliance und echte Use Cases im MedTech
Viele MedTech-Unternehmen experimentieren bereits mit KI, aber oft ohne klare Governance, eindeutige Verantwortlichkeiten oder ein strukturiertes Zielbild. Dadurch entstehen Risiken bei Compliance, Nachvollziehbarkeit und Skalierung und gleichzeitig bleiben viele Use Cases unter ihrem eigentlichen Potenzial.
Im Online Panel mit Nikoletta Kolb, Senior Consultant, von Drescher Consulting sprechen wir darüber, wie Unternehmen sinnvolle KI-Anwendungsfälle identifizieren, Governance pragmatisch aufbauen und KI sicher in bestehende Prozesse integrieren können.
Für wen ist das interessant
- Geschäftsführer und Entscheider im MedTech- und Life-Science-Umfeld
- Verantwortliche aus Qualitätsmanagement, Regulatory Affairs, IT und Compliance
- Unternehmen, die KI strukturiert, sicher und skalierbar einführen möchten
Das erwartet Sie
- Einordnung, ab wann KI-Nutzung klare Governance und ein strukturiertes Managementsystem braucht
- Impulse, wie Unternehmen relevante KI-Use-Cases identifizieren und sinnvoll priorisieren
- Diskussion, wie KI in bestehende Geschäftsprozesse integriert werden kann, ohne schlechte Prozesse nur zu automatisieren
- Überblick über zentrale Anforderungen an Verantwortlichkeiten, Freigaben, Human Oversight, Dokumentation und Risikomanagement
- Konkrete Empfehlungen, wie aus ersten KI-Piloten skalierbare und compliant aufgesetzte Lösungen werden
Kommende Webinare
Kann KI Qualität managen? Chancen und Risiken für MedTech-Unternehmen
Qualitätsmanagement in der Medizintechnik wird immer aufwendiger. Dokumentation, Audits, CAPA-Prozesse und regulatorische Anforderungen binden viele Ressourcen und werden durch fragmentierte Prozesse und Systeme zusätzlich erschwert. Gleichzeitig eröffnet KI neue Möglichkeiten, Aufgaben im Qualitätsmanagement effizienter zu unterstützen.
Buchhaltung ohne Bremsklotz: Wie Mittelständler Finanzprozesse endlich effizient machen
In vielen mittelständischen Unternehmen sind Finanzprozesse historisch gewachsen: manuelle Abstimmungen, doppelte Datenerfassung, Excel-Listen, Medienbrüche und lange Durchlaufzeiten prägen den Alltag. Was lange funktioniert hat, wird bei Wachstum, höherem Steuerungsbedarf und steigender Komplexität schnell zur Belastung.
