Schulung – Make – Pharma & Life Sciences
Make für Pharma und Life Sciences
Automatisierung mit Make (ehem. Integromat) und KI-Modulen: Szenarien, Router, KI-Bausteine und Datenschutz praxisnah umsetzen.
- 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
In diesem Kurs verbinden wir Make mit den typischen Abläufen im Bereich Pharma & Life Sciences. Die Teilnehmenden arbeiten an realistischen Szenarien und nehmen sofort einsetzbare Prompts, Workflows und Checklisten mit.
Make, früher bekannt als Integromat, ist eine visuelle Automatisierungsplattform, mit der Sie Anwendungen ohne Programmierung verbinden und wiederkehrende Abläufe automatisieren. In diesem kompakten Training lernen Sie, Szenarien systematisch aufzubauen: von Triggern und Modulen über Router und Filter bis zu Iteratoren, Aggregatoren und Datenspeichern. Sie verstehen, wie Daten durch ein Szenario fließen, wie Sie sie mit Funktionen umformen und wie Sie den Verbrauch an Operationen im Blick behalten. Alle Übungen orientieren sich an typischen Abläufen aus Ihrem Fachbereich.
Der zweite Schwerpunkt liegt auf KI: Sie binden Sprachmodelle über die KI-Module von Make und über Anbieter-Integrationen ein, um Texte zu klassifizieren, Informationen aus E-Mails und Dokumenten zu extrahieren, Antworten zu entwerfen oder Inhalte anzureichern. Sie lernen, Fehler mit Error-Handlern abzufangen, Szenarien zu testen und verständlich zu dokumentieren. Abschließend klären Sie Datenschutzfragen wie Hosting-Region, Auftragsverarbeitung und Datenminimierung, damit Ihre Automatisierungen im Unternehmen sicher betrieben werden können. Ihre Szenarien dienen danach als Vorlagen für weitere Projekte.
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 bauen eigenständig Make-Szenarien mit Triggern, Routern, Filtern und Datentransformationen.
- Sie verarbeiten Listen und Datensätze mit Iteratoren, Aggregatoren und Data Stores.
- Sie integrieren KI-Module für Klassifikation, Extraktion und Textgenerierung in Ihre Abläufe.
- Sie sichern Szenarien mit Error-Handlern, Validierung und menschlichen Freigaben ab.
- 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: Szenarien, Module und Datenfluss
- Aufbau der Oberfläche, Szenario-Editor und Ausführungsverlauf
- Trigger, Aktionen und Suchen: Modultypen und ihre Rolle im Szenario
- Bundles, Mapping und Datentypen verstehen und gezielt nutzen
- Zeitplanung, Webhooks und Sofort-Trigger sinnvoll einsetzen
Modul 2 Logik: Router, Filter, Iteratoren und Aggregatoren
- Router und Filter für Verzweigungen und bedingte Abläufe einsetzen
- Listen mit Iteratoren aufteilen und mit Aggregatoren zusammenführen
- Text-, Datums- und Mathematikfunktionen für die Datenumformung nutzen
- Data Stores und Variablen für Zwischenstände und Duplikatprüfung verwenden
Modul 3 KI-Bausteine in Make
- Sprachmodelle über KI-Module und Anbieter-Integrationen anbinden
- Klassifikation, Extraktion strukturierter Daten und Textgenerierung automatisieren
- Prompts mit Variablen aus dem Szenario aufbauen und Ausgaben als JSON verarbeiten
- KI-Agenten in Make mit Werkzeugen und Szenarien als Aktionen kombinieren
Modul 4 Integrationen, Fehlerbehandlung und Tests
- Gängige Business-Anwendungen sowie beliebige Schnittstellen per HTTP-Modul anbinden
- Error-Handler wie Resume, Ignore, Break und Rollback gezielt einsetzen
- KI-Ausgaben validieren und unbrauchbare Ergebnisse an einen Menschen weiterleiten
- Szenarien testen, Operationen optimieren und für das Team dokumentieren
Modul 5 Datenschutz, Governance und Betrieb
- Hosting-Region, Auftragsverarbeitung und Datenflüsse zu KI-Anbietern bewerten
- Datenminimierung und Pseudonymisierung in Szenarien umsetzen
- Verbindungen, Teams und Berechtigungen in der Organisation verwalten
- Freigabeschritte, Monitoring und Verantwortlichkeiten für den Regelbetrieb festlegen
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
Sie sollten sicher mit gängigen Büro- und Cloud-Anwendungen umgehen und erste Erfahrungen mit KI-Assistenten haben. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Sie arbeiten in der Pharma-, Biotech- oder Medizintechnikbranche und kennen die GxP-Grundlagen Ihres Bereichs.
Technische Voraussetzungen
Sie benötigen einen Laptop mit aktuellem Browser und einen Make-Account; ein kostenloser Tarif genügt für die meisten Übungen. API-Zugänge für ein Sprachmodell richten wir im Kurs gemeinsam ein.
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 Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Salzburg Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Berlin Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Augsburg Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Hannover Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Bremen Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Stuttgart Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Kaiserslautern Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Online Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
Häufige Fragen
Ist Make dasselbe wie Integromat?
Ja. Integromat wurde in Make umbenannt und dabei deutlich weiterentwickelt. Das Grundprinzip visueller Szenarien aus verbundenen Modulen ist geblieben, hinzugekommen sind unter anderem eine überarbeitete Oberfläche, zahlreiche neue Integrationen und KI-Bausteine. Wenn Sie früher mit Integromat gearbeitet haben, finden Sie sich schnell zurecht und lernen im Kurs die neuen Möglichkeiten kennen.
Wie behalte ich die Kosten für Operationen im Griff?
Jedes ausgeführte Modul verbraucht Operationen bzw. Credits, KI-Aufrufe zusätzlich Kontingent beim jeweiligen Modellanbieter. Im Kurs lernen Sie, Szenarien so zu gestalten, dass Filter früh greifen, unnötige Durchläufe vermieden und Daten gebündelt verarbeitet werden. So bleiben Ihre Automatisierungen auch bei wachsendem Volumen wirtschaftlich und planbar.
Kann ich Make datenschutzkonform einsetzen?
Grundsätzlich ja, wenn Sie die Rahmenbedingungen bewusst gestalten. Dazu gehören die Wahl der Hosting-Region, ein Auftragsverarbeitungsvertrag, die Prüfung angebundener KI-Dienste und das Prinzip der Datenminimierung. Im Kurs gehen Sie diese Punkte anhand einer Checkliste durch und lernen, sensible Daten in Szenarien gezielt zu filtern oder zu pseudonymisieren.
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 „Make 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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