Schulung – Prompt Engineering – Pharma & Life Sciences

Prompt Engineering für Pharma und Life Sciences

Prompt Engineering herstellerneutral: Rollen, Kontext, Few-Shot, Prompt-Ketten, Prompt-Bibliotheken und systematische Qualitätsprüfung.

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

Das Training „Prompt Engineering für Pharma und Life Sciences“ richtet sich an Rollen wie Mitarbeitende in Regulatory Affairs, Qualitätssicherung und Qualified Persons und Clinical Operations und Medical Writing und zeigt Schritt für Schritt, wie Prompt Engineering im Bereich Pharma & Life Sciences produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

Ob ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini oder Le Chat: Die Qualität der Ergebnisse hängt maßgeblich davon ab, wie Aufgaben formuliert werden. Prompt Engineering ist die Fähigkeit, Sprachmodellen Ziel, Kontext, Rahmenbedingungen und gewünschtes Format so zu vermitteln, dass verlässlich brauchbare Ergebnisse entstehen. In diesem herstellerneutralen Praxistag lernen Sie bewährte Techniken, die in allen gängigen KI-Assistenten funktionieren: Rollen und Zielgruppen festlegen, relevanten Kontext auswählen, mit Beispielen arbeiten und komplexe Aufgaben in nachvollziehbare Teilschritte zerlegen. Jede Technik erproben Sie direkt an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag.

Der zweite Teil richtet den Blick auf Wiederholbarkeit und Qualität im Team. Sie entwickeln Prompt-Vorlagen mit Platzhaltern, bauen mehrstufige Prompt-Ketten für Analyse-, Schreib- und Prüfprozesse und legen eine gemeinsame Prompt-Bibliothek an. Sie lernen, Ergebnisse systematisch zu bewerten – mit Prüfkriterien, Testfällen und gezielter Selbstkontrolle durch das Modell – und typische Fehlerquellen wie Halluzinationen, Mehrdeutigkeiten oder unvollständigen Kontext zu vermeiden. Am Ende verfügen Sie über ein strukturiertes Vorgehen, das unabhängig vom eingesetzten Werkzeug funktioniert und mit neuen Modellen weiter trägt.

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 verstehen, wie Sprachmodelle Prompts verarbeiten, und leiten daraus wirksame Formulierungen ab.
  • Sie strukturieren Prompts mit Rolle, Kontext, Aufgabe, Rahmenbedingungen und Ausgabeformat.
  • Sie setzen Few-Shot-Beispiele und Prompt-Ketten für komplexe, mehrstufige Aufgaben ein.
  • Sie erstellen wiederverwendbare Vorlagen und bauen eine gemeinsame Prompt-Bibliothek auf.
  • 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 Wie Sprachmodelle Prompts verarbeiten
  • Grundprinzipien von Sprachmodellen: Wahrscheinlichkeiten, Kontextfenster, Grenzen
  • Warum Formulierungen, Reihenfolge und Beispiele das Ergebnis verändern
  • Ursachen für Halluzinationen und wie Prompts sie reduzieren
  • Unterschiede und Gemeinsamkeiten gängiger KI-Assistenten
Modul 2 Bausteine eines wirksamen Prompts
  • Rolle, Zielgruppe, Aufgabe, Kontext und Ausgabeformat festlegen
  • Rahmenbedingungen, Ausschlüsse und Qualitätskriterien formulieren
  • Strukturierte Eingaben mit Abschnitten, Trennzeichen und Markierungen
  • Gezielte Rückfragen des Modells einfordern statt Annahmen zuzulassen
Modul 3 Fortgeschrittene Techniken
  • Zero-Shot, One-Shot und Few-Shot: mit Beispielen Stil und Struktur vorgeben
  • Schrittweises Vorgehen und Begründungen für komplexe Aufgaben anfordern
  • Prompt-Ketten: Recherche, Entwurf, Prüfung und Überarbeitung trennen
  • Perspektivwechsel, Gegenargumente und Selbstkritik des Modells nutzen
Modul 4 Vorlagen und Prompt-Bibliotheken
  • Wiederverwendbare Vorlagen mit Platzhaltern und Variablen erstellen
  • Dauerhafte Anweisungen in Projekten, eigenen Assistenten und Agents hinterlegen
  • Prompt-Bibliothek im Team aufbauen, benennen, pflegen und teilen
  • Vorlagen dokumentieren: Zweck, Eingaben, erwartete Ausgabe, Verantwortliche
Modul 5 Qualitätsprüfung und verantwortungsvoller Einsatz
  • Prüfkriterien und Bewertungsraster für KI-Ergebnisse definieren
  • Testfälle anlegen und Prompts systematisch vergleichen und verbessern
  • Fakten, Zahlen und Quellen verifizieren; Vier-Augen-Prinzip etablieren
  • Datenschutz, vertrauliche Inhalte und Transparenz gemäß DSGVO und EU AI Act
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

Erste Erfahrungen mit mindestens einem KI-Assistenten wie ChatGPT, Claude, Copilot oder Gemini sind hilfreich; technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Sie arbeiten in der Pharma-, Biotech- oder Medizintechnikbranche und kennen die GxP-Grundlagen Ihres Bereichs.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser und Zugang zu mindestens einem KI-Assistenten, idealerweise dem in Ihrem Unternehmen freigegebenen Werkzeug.

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 Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen

Häufige Fragen

Funktionieren die Techniken mit jedem KI-Assistenten?

Ja, der Kurs ist bewusst herstellerneutral aufgebaut. Die Prinzipien – klare Aufgabe, relevanter Kontext, Beispiele, strukturierte Ausgabe und Prüfschritte – wirken in ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Le Chat und weiteren Werkzeugen gleichermaßen. Wo sich Assistenten im Detail unterscheiden, etwa bei Projekten oder eigenen Assistenten, zeigen wir die jeweiligen Entsprechungen.

Ist Prompt Engineering mit besseren Modellen nicht bald überflüssig?

Modelle verstehen unpräzise Anfragen zunehmend besser, doch sie können weiterhin nicht wissen, was Sie nicht mitteilen: Zielgruppe, Qualitätsmaßstäbe, interne Vorgaben oder relevanten Hintergrund. Gute Prompts sind daher vor allem gute Aufgabenbeschreibungen. Hinzu kommen Vorlagen, Prompt-Ketten und Qualitätsprüfung, die im Team auch mit neuen Modellen ihren Wert behalten.

Was ist eine Prompt-Bibliothek und wie pflegen wir sie im Team?

Eine Prompt-Bibliothek ist eine geordnete Sammlung erprobter Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben, jeweils mit Zweck, benötigten Eingaben, Beispielergebnis und Verantwortlichen. Sie lässt sich in einem gemeinsamen Dokument, Wiki oder direkt in Projekten des KI-Werkzeugs führen. Im Kurs legen Sie eine erste Bibliothek an und definieren einfache Regeln für Pflege und Freigabe.

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 „Prompt Engineering 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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