Grenzen und Risiken
KI im Kundengespräch II
im ersten Teil dieser Serie haben wir uns angeschaut, wo KI dich im Kundengespräch schon heute sinnvoll unterstützt — bei der Vorbereitung, nicht im Gespräch selbst. Teil 2 schaut jetzt genauer hin: Wo stößt KI an ihre Grenzen und warum ist blindes Vertrauen in generierte Inhalte z.B. im Gesundheitswesen besonders heikel?
So hilfreich KI in der Vorbereitung ist, sie kennt weder die Compliance-Vorgaben deines Unternehmens noch die Beziehung zu deinen konkreten AnsprechpartnerInnen. Genau hier beginnen die Risiken.
KURZUM: KI kann unterstützen. Haften, urteilen und Verantwortung tragen musst du.
Viel Freude beim Lesen. Wie immer freue ich mich über deine Rückmeldung, deine Fragen und deine eigenen Erfahrungen aus der Praxis.
Liebe Grüße,
dein Volker
DREI RISIKOFELDER
Wo KI im Kundenkontakt an Grenzen stößt
Fachliche Risiken
- KI-Systeme können überzeugend klingende, aber falsche oder veraltete Informationen liefern — sogenannte Halluzinationen.
- Beispielsweise im Gesundheitswesen ist das besonders heikel: Eine veraltete Studienangabe oder eine unsaubere Formulierung kann schnell in die Nähe eines Off-Label-Risikos rutschen.
- Die Sorgfaltspflicht und das Heilmittelwerbegesetz (HWG) gelten unabhängig davon, wie eine Aussage entstanden ist.
Rechtliche Risiken
- Kunden- und Patientendaten gehören grundsätzlich nicht in öffentliche KI-Tools.
- Die Zulassungskonformität von Kommunikationsinhalten bleibt in deiner Verantwortung.
- Ebenso die Nachvollziehbarkeit und Dokumentation dessen, was du im Gespräch sagst.
Menschliche Risiken
- Wer sich zu sehr auf KI verlässt, verlernt mit der Zeit, selbst zu urteilen — eine Art Skill-Erosion.
- Wenn viele KollegInnen dieselben Tools auf dieselbe Weise nutzen, entsteht schnell Austauschbarkeit und alle klingen gleich.
Bereits im 1. Newsletter schrieb ich über unseren Grundsatz bei Semper Avanti: Am Anfang und am Ende des Prozessen gehen wir Trainer alles Punkt für Punkt durch. In der Mitte kann die KI ihre Ideen gern liefern – und das sicherlich oft äußerst ideenreich und kreativ.
EIN KI-ERGEBNIS IST NUR EIN ROHENTWURF. MEHR NICHT.
PRAXISBEISPIEL
Die zitierte Studie, die es so nicht mehr gab
In einem Fall, den ich als Fieldcoach begleitete, hatte eine Außendienstmitarbeiterin eine KI-Zusammenfassung genutzt, um sich auf ein Gespräch mit einem Key Opinion Leader vorzubereiten — und zitierte dabei versehentlich eine veraltete Studienversion. Der KOL hakte ziemlich kritisch nach.
Das Ergebnis
Die Glaubwürdigkeit stand auf dem Spiel und nach dem Gespräch musste aktiv nachgebessert werden, denn das Vertrauen in die Außendienstmitarbeiterin war stark lädiert, wie sie mir später mitteilte.
Die Lehre daraus
Fachliche KI-Ergebnisse immer gegenprüfen (Primärquelle), bevor sie im Kundengespräch verwendet werden.
Übrigens: Auch ich bin diesen Fehler schon begangen und es war wirklich peinlich.
KI IM EINSATZ
Die Bedeutung für deinen Alltag
(Am Beispiel Pharmaindustrie)
Pharma-Außendienst
KI-Ergebnisse nie unmittelbar an KundInnen weitergeben, sondern immer selbst prüfen und in eigene Worte bringen.
Medical Science Liason ManagerIn
Die fachliche Verifikation gegen die Primärquelle ist Pflicht — gerade bei wissenschaftlichen Aussagen darf hier keine Abkürzung genommen werden.
Key Account Management
Verhandlungsstrategien und Preisinformationen sind hochsensibel. Sie haben in öffentlichen KI-Tools nichts verloren.
Reflexion
Für dein nächstes Gespräch
Nimm dir 5 Minuten und beantworte für dich:
- Wo verlasse ich mich zu sehr auf die KI-Antwort, ohne sie zu hinterfragen und zu reflektieren?
- Welche Informationen habe ich schon einmal in ein KI-Tool eingegeben, die dort eigentlich nicht hingehört hätten?
- Wie erkenne ich, wenn ein KI-Ergebnis eher glatt als richtig ist?
Konkret umsetzbar
Deine ToDos
▸ Lege für dich fest, welche Informationen niemals in ein öffentliches KI-Tool gehören — kläre Ungereimtes mit Compliance oder IT.
▸ Prüfe jede KI-generierte fachliche Aussage gegen die Primärquelle, bevor du sie im Kundengespräch nutzt.
▸ Übersetze KI-Ergebnisse bewusst in deine eigenen Worte und eigene Sprache, statt sie zu übernehmen.
▸ Sprich im Team offen darüber, welche Grenzen ihr euch beim KI-Einsatz setzt.