Schulung – ChatGPT – Pharma & Life Sciences

ChatGPT für Pharma und Life Sciences

ChatGPT sicher und produktiv im Arbeitsalltag nutzen: Projekte, eigene GPTs, Datenanalyse, Canvas und Datenschutz im Team-Workspace.

Dauer
6 Stunden, ein Termin
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

„ChatGPT für Pharma und Life Sciences“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Mitarbeitende in Regulatory Affairs, Qualitätssicherung und Qualified Persons und Clinical Operations und Medical Writing. Sie lernen ChatGPT nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Pharma & Life Sciences.

ChatGPT ist für viele Fachabteilungen das erste KI-Werkzeug im Alltag – doch zwischen gelegentlichen Fragen und echtem Produktivitätsgewinn liegt eine methodische Lücke. In diesem Praxistag lernen Sie, ChatGPT gezielt für wiederkehrende Aufgaben einzusetzen: Texte entwerfen und überarbeiten, Dokumente zusammenfassen, Tabellen auswerten und Entscheidungsvorlagen strukturieren. Sie arbeiten mit Projekten, die Dateien und Anweisungen bündeln, mit Canvas für die gemeinsame Überarbeitung längerer Texte und mit der Datenanalyse für Excel- und CSV-Dateien. Jede Übung orientiert sich an realen Aufgaben aus Ihrem Fachbereich.

Ein zweiter Schwerpunkt liegt auf Skalierung und Verantwortung. Sie bauen einen eigenen GPT, der Ihre Vorlagen, Tonalität und Prüfregeln kennt und den Kolleginnen und Kollegen im Workspace nutzen können. Außerdem klären wir, welche Daten in ChatGPT gehören und welche nicht, wie sich Team- und Enterprise-Workspaces von privaten Konten unterscheiden und welche Einstellungen zu Training, Speicher und Datenfreigabe relevant sind. Sie verlassen den Kurs mit einer persönlichen Prompt-Sammlung, einem funktionierenden GPT und klaren Regeln für den sicheren Einsatz im Unternehmen.

Pharma-, Biotech- und Medizintechnikunternehmen arbeiten in einem der am stärksten regulierten Umfelder überhaupt. Dokumentation, Validierung und Nachvollziehbarkeit bestimmen den Alltag von der Forschung über klinische Studien bis zur Produktion. Generative KI bietet hier große Potenziale: KI-Assistenten werten wissenschaftliche Literatur aus, unterstützen beim Verfassen von Studienprotokollen, Zulassungsdokumenten und SOPs, fassen Abweichungsberichte zusammen, helfen bei Pharmakovigilanz-Fallbearbeitung und bereiten medizinische Informationen für Fachkreise auf. Automatisierungen unterstützen Change Control, CAPA-Nachverfolgung und regulatorisches Monitoring. Zugleich gilt: Sobald KI GxP-relevante Prozesse berührt, sind Validierung, Datenintegrität nach ALCOA+ und klare Verantwortlichkeiten Pflicht. Erfolgreich ist der Einsatz, wenn Unternehmen zwischen nicht regulierter Unterstützung und GxP-Anwendung sauber unterscheiden und Qualitätssicherung frühzeitig einbinden.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Mitarbeitende in Regulatory Affairs
  • Qualitätssicherung und Qualified Persons
  • Clinical Operations und Medical Writing
  • Pharmakovigilanz und Arzneimittelsicherheit
  • Medical Affairs und wissenschaftliche Mitarbeitende in F&E

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Umfangreiche regulatorische und wissenschaftliche Dokumente in hoher Qualität erstellen
  • Abweichungen, CAPAs und Change Controls fristgerecht bearbeiten
  • Wachsende Literatur- und Regulierungsmengen systematisch auswerten
  • KI-Werkzeuge GxP-konform und validierbar einsetzen

Das können Sie nach dem Training

  • Sie formulieren strukturierte Prompts, die verlässlich brauchbare Ergebnisse für Ihre Fachaufgaben liefern.
  • Sie organisieren Ihre Arbeit in Projekten und überarbeiten längere Texte effizient mit Canvas.
  • Sie werten Tabellen und Dateien mit der Datenanalyse aus und prüfen die Ergebnisse kritisch.
  • Sie erstellen einen eigenen GPT für eine wiederkehrende Aufgabe und teilen ihn im Team.
  • Sie nutzen KI für Literaturrecherche, Medical Writing und regulatorisches Monitoring.
  • Sie unterscheiden nicht regulierte KI-Nutzung von GxP-relevanten Anwendungen und kennen die Validierungsanforderungen.
  • Sie sichern Datenintegrität, Vertraulichkeit und Patientendatenschutz beim KI-Einsatz.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Grundlagen und effektives Prompting
  • Funktionsweise von Sprachmodellen: Stärken, Grenzen und Halluzinationen
  • Aufbau wirksamer Prompts mit Rolle, Kontext, Aufgabe und Ausgabeformat
  • Iteratives Nachschärfen statt Neustart: Rückfragen und Korrekturschleifen
  • Modellauswahl, Websuche und Deep Research sinnvoll einsetzen
Modul 2 Projekte, Canvas und Dokumentenarbeit
  • Projekte anlegen: Dateien, Anweisungen und Chats thematisch bündeln
  • Lange Dokumente zusammenfassen, vergleichen und gezielt befragen
  • Canvas für die abschnittsweise Überarbeitung von Texten und Entwürfen
  • Vorlagen für E-Mails, Berichte, Protokolle und Präsentationsgliederungen
Modul 3 Datenanalyse mit Tabellen und Dateien
  • Excel- und CSV-Dateien hochladen, bereinigen und auswerten
  • Kennzahlen berechnen, Pivot-Logik nachbilden und Abweichungen erklären lassen
  • Diagramme erzeugen und für Präsentationen aufbereiten
  • Ergebnisse nachvollziehen: Rechenschritte prüfen und Plausibilitätskontrollen
Modul 4 Eigene GPTs für wiederkehrende Aufgaben
  • Anwendungsfälle für GPTs identifizieren und abgrenzen
  • Anweisungen, Wissensdateien und Gesprächseinstiege konfigurieren
  • GPT testen, verbessern und im Workspace freigeben
  • Pflege, Versionierung der Anweisungen und Verantwortlichkeiten im Team
Modul 5 Datenschutz, Workspaces und Governance
  • Unterschiede zwischen privaten Konten und Team- bzw. Enterprise-Workspaces
  • Einstellungen zu Modelltraining, Speicher, temporären Chats und Freigaben
  • Umgang mit personenbezogenen und vertraulichen Daten nach DSGVO
  • Interne Nutzungsrichtlinie und Qualitätssicherung für KI-Ergebnisse
Modul 6 Praxislabor: Pharma & Life Sciences
  • Literaturrecherche und Evidenz
  • Medical Writing unterstützen
  • SOPs und Schulungsunterlagen
  • Abweichungen und CAPA
  • Regulatorisches Monitoring
  • Pharmakovigilanz-Unterstützung
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Werden KI-Systeme in GxP-relevanten Prozessen eingesetzt, sind Computersystemvalidierung nach EU-GMP Annex 11 bzw. 21 CFR Part 11 sowie Datenintegrität nach ALCOA+ sicherzustellen. Studien- und Pharmakovigilanzdaten enthalten Gesundheitsdaten nach Art. 9 DSGVO und dürfen nur pseudonymisiert in freigegebenen Umgebungen verarbeitet werden.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Literaturrecherche und Evidenz

Ein KI-Assistent fasst wissenschaftliche Publikationen zusammen, extrahiert Studiendesign, Endpunkte und Ergebnisse in Tabellen und unterstützt systematische Reviews, wobei Fachleute jede Angabe gegen die Originalquelle prüfen.

Medical Writing unterstützen

KI erstellt Gliederungen und Erstentwürfe für Studienprotokolle, Studienberichte, Prüfarztinformationen oder Module des Zulassungsdossiers auf Basis freigegebener Vorlagen und Quelldaten, die Medical Writer anschließend fachlich ausarbeiten.

SOPs und Schulungsunterlagen

Aus Prozessbeschreibungen und Regelwerken entstehen SOP-Entwürfe, Schulungsfolien und Verständnisfragen, die anschließend über das validierte Dokumentenmanagementsystem geprüft und freigegeben werden und dort versioniert werden.

Abweichungen und CAPA

KI fasst Abweichungsberichte zusammen, strukturiert Ursachenanalysen, findet ähnliche frühere Fälle und schlägt CAPA-Maßnahmen vor, die die Qualitätssicherung bewertet und entscheidet.

Regulatorisches Monitoring

Automatisierungen sammeln neue Leitlinien und Veröffentlichungen von EMA, BfArM oder FDA, KI fasst Änderungen zusammen und ordnet sie betroffenen Produkten und Prozessen für eine Impact-Bewertung zu.

Pharmakovigilanz-Unterstützung

KI hilft, Fallberichte aus unstrukturierten Texten vorzustrukturieren, relevante Angaben zu Arzneimittel, Ereignis und Patient zu extrahieren und Duplikate zu erkennen, die medizinische Bewertung bleibt bei Fachpersonal.

Voraussetzungen

Sicherer Umgang mit Office-Anwendungen und Browser; Vorkenntnisse in KI sind nicht erforderlich. Bringen Sie gern eigene, nicht vertrauliche Beispielaufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag mit. Sie arbeiten in der Pharma-, Biotech- oder Medizintechnikbranche und kennen die GxP-Grundlagen Ihres Bereichs.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser und ein ChatGPT-Konto; für eigene GPTs, Projekte und Datenanalyse ist ein kostenpflichtiger Plan oder ein Team-/Enterprise-Zugang Ihres Unternehmens empfehlenswert.

Datenschutz & Compliance

Werden KI-Systeme in GxP-relevanten Prozessen eingesetzt, sind Computersystemvalidierung nach EU-GMP Annex 11 bzw. 21 CFR Part 11 sowie Datenintegrität nach ALCOA+ sicherzustellen. Studien- und Pharmakovigilanzdaten enthalten Gesundheitsdaten nach Art. 9 DSGVO und dürfen nur pseudonymisiert in freigegebenen Umgebungen verarbeitet werden.

Termine & Standorte

Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • München Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen

Häufige Fragen

Brauche ich für den Kurs eine kostenpflichtige ChatGPT-Lizenz?

Die Grundlagen lassen sich mit einem kostenlosen Konto nachvollziehen. Funktionen wie eigene GPTs, Projekte mit umfangreichen Dateien oder erweiterte Datenanalyse sind jedoch an bezahlte Pläne gebunden oder dort deutlich großzügiger. Ideal ist ein Zugang über den Team- oder Enterprise-Workspace Ihres Unternehmens, damit Sie direkt unter realen Bedingungen üben.

Darf ich vertrauliche Unternehmensdaten in ChatGPT eingeben?

Das hängt vom Plan, den vertraglichen Vereinbarungen und Ihrer internen Richtlinie ab. In Team- und Enterprise-Workspaces werden Inhalte standardmäßig nicht zum Training verwendet, dennoch gelten DSGVO und Geheimhaltungspflichten. Im Kurs lernen Sie, Daten zu klassifizieren, zu anonymisieren und die passenden Einstellungen zu wählen.

Was unterscheidet einen eigenen GPT von einem gespeicherten Prompt?

Ein GPT bündelt dauerhafte Anweisungen, Wissensdateien und optional Werkzeuge wie Websuche oder Datenanalyse in einem eigenen Assistenten. Kolleginnen und Kollegen nutzen ihn ohne Prompt-Kenntnisse und erhalten konsistente Ergebnisse. Ein gespeicherter Prompt muss dagegen jedes Mal kopiert und mit Kontext ergänzt werden, was fehleranfälliger ist.

Müssen KI-Tools in der Pharmaindustrie validiert werden?

Das hängt vom Einsatz ab. Unterstützen Sie Tätigkeiten ohne GxP-Relevanz, etwa interne Kommunikation oder Literaturübersichten, gelten allgemeine IT- und Datenschutzregeln. Fließen Ergebnisse in GxP-relevante Entscheidungen oder Aufzeichnungen ein, ist ein risikobasierter Validierungsansatz nötig. Wir zeigen, wie Sie Anwendungsfälle einordnen.

Wie stellen wir Datenintegrität sicher?

KI-Ergebnisse müssen zuordenbar, nachvollziehbar und überprüfbar sein. Das bedeutet: dokumentierte Eingaben und Prompts, eindeutige Verantwortliche für die Prüfung, Versionierung und Freigabe über Ihre validierten Systeme. Im Kurs besprechen wir, wie sich ALCOA+-Prinzipien auf KI-gestützte Arbeitsschritte übertragen lassen. Ergänzend gehören klare Regeln zur Aufbewahrung dazu.

Was kostet die Schulung „ChatGPT für Pharma und Life Sciences“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?

Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.

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