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KI im Krankenhaus organisieren - statt nur zu implementieren

Wenn in Krankenhäusern über Künstliche Intelligenz (KI) gesprochen wird, denken viele zuerst an technische Fragen: Welches System eignet sich? Welche Daten braucht es? Wie funktioniert die Integration in bestehende IT-Systeme? Aber ebenso wichtig ist es, KI im Krankenhaus zu organisieren. Technische Fragen sind zweifellos zentrale Themen, aber sie greifen zu kurz. Denn jedes KI-Projekt ist immer auch ein Organisationsprojekt.

Warum Technik allein nicht reicht

Ein KI-System kann noch so leistungsfähig sein, aber wenn niemand festgelegt hat, wer es betreut, wer die Ergebnisse prüft oder wie es in die täglichen Abläufe eingebunden wird, bleibt der Nutzen gering. Mit einem vielversprechenden Tool zu starten, nur um dann festzustellen, dass es nicht konsequent genutzt wird oder dass Unklarheit darüber herrscht, wie mit den Ergebnissen umzugehen ist, ist ineffizient.
Beispiel: Eine KI, die Rechnungen automatisch prüft, entlastet nur dann, wenn klar geregelt ist, wer bei Abweichungen entscheidet und wie die Ergebnisse dokumentiert werden. Fehlt diese Abstimmung, kommt es schnell zu Doppelarbeit oder die KI bleibt ungenutzt.

Rollen, Verantwortung und Entscheidungswege

Eine weitere zentrale Frage lautet: Wer trägt Verantwortung? In Krankenhäusern sind oft verschiedene Akteure beteiligt, von der IT, Verwaltung, Datenschutz, bis zu Fachabteilungen. Ohne klare Zuweisung von Zuständigkeiten entstehen Reibungsverluste, deshalb ist Transparenz hier entscheidend. Ein möglicher Ansatz sind KI-Gremien oder Steuerkreise, die regelmäßig über Projekte beraten, Entscheidungen bündeln und für Verbindlichkeit sorgen.
Das macht nicht nur Abläufe klarer, sondern gibt auch den Mitarbeitenden Sicherheit. Denn wenn nachvollziehbar ist, wer entscheidet und welche Prozesse gelten, steigt die Akzeptanz und gerade in sensiblen Bereichen schafft das Vertrauen.

Veränderung von Abläufen – Chancen und Widerstände

Die Einführung einer KI-Lösung bedeutet: Routinen werden automatisiert, Aufgaben verschieben sich, Rollen werden neu verteilt. Das sorgt zwar für Effizienz, kann aber auch Unsicherheiten auslösen, da sich der Arbeitsalltag verändert. „Macht die KI meinen Job überflüssig?“ oder „Verändert sich meine tägliche Arbeit?“ sind Fragen, die immer wieder auftauchen.
Hier ist Changemanagement gefragt. Mitarbeitende müssen verstehen, warum KI eingeführt wird, welchen Nutzen sie bringt und wie sich ihre Arbeit dadurch verändert. Dabei können Schulungen, Workshops und offene Kommunikation unterstützen. Denn nur wenn Akzeptanz entsteht, lässt sich die Technologie nachhaltig nutzen.

Standardisierung und Projektstrukturen

KI-Projekte sind komplex, aber sie lassen sich vereinfachen, wenn einheitliche Vorgehensweisen etabliert werden. Das beginnt bei Vorlagen für Projektpläne, reicht über klare Dokumentationspflichten bis hin zu standardisierten Prüfprozessen für Ergebnisse.
Gerade in großen Häusern laufen oft mehrere Digitalisierungsprojekte parallel. Wenn jedes Team eigene Wege geht, entstehen Ineffizienzen und Doppelarbeit. Standardisierte Strukturen dagegen ermöglichen Synergien, machen Erfolge vergleichbar und sichern Qualität.

Prozessanpassungen und Schnittstellen

Neben der Organisation müssen auch Abläufe im Veränderungsprozess berücksichtigt werden. Bestehende Prozesse müssen analysiert und, wenn nötig, verändert werden. Ein klassisches Beispiel: Eine KI-Lösung zur Dienstplanerstellung bringt wenig, wenn die dafür notwendigen Daten zu Personalverfügbarkeiten oder Qualifikationen gar nicht digital vorliegen oder an verschiedenen Stellen erfasst werden.
Das bedeutet: Schnittstellen zu Systemen und Daten sind ebenso wichtig wie klare Regeln für die Zusammenarbeit. Fehlen sie, entstehen Insellösungen und die Wirkung von KI bleibt begrenzt.

Organisatorische Hürden erkennen

Unter organisatorische Hürden fallen beispielsweise Ressourcenknappheit, unklare Verantwortlichkeiten oder Unsicherheit bei der Bewertung von Ergebnissen. Sensibilisierung und transparente Kommunikation helfen, potenzielle Stolpersteine zu erkennen, bevor sie zum Problem werden.
Hier könnte eine frühzeitige Analyse unterstützen, die nicht nur technische Voraussetzungen, sondern auch organisatorische Rahmenbedingungen prüft. Dabei wird klar: Wo stehen wir? Welche Rollen sind schon definiert? Wo braucht es zusätzliche Abstimmungen?

Organisation ist der Schlüssel

KI im Krankenhaus einzuführen, ist kein Thema, das nur die IT betrifft. Es ist ein Organisationsprojekt, das klare Strukturen, Verantwortlichkeiten und Kommunikation erfordert. Technik liefert zwar die Basis, aber erst die organisatorische Verankerung entscheidet über den Erfolg und den langfristigen Nutzen.
Oder anders gesagt: Wer KI einführt, ohne die Organisation und Veränderung von Beginn an zu berücksichtigen, riskiert Fehlinvestitionen und die Vorteile, die KI mit sich bringen soll, bleiben aus. Wer dagegen Strukturen schafft und Mitarbeitende einbindet, legt die Grundlage dafür, dass KI nicht nur Pilot bleibt, sondern fester Bestandteil des Klinikalltags wird.

Von der Idee zum KI-Projekt - KI im Krankenhaus einführen

KI im Krankenhaus erfolgreich einzuführen, bedeutet mehr als nur zu kaufen und zu installieren. Vielmehr entscheidend ist ein strukturierter Prozess, der sicherstellt, dass die Technologie echten Mehrwert schafft. Die Einführung von KI lässt sich in fünf zentrale Schritte gliedern, die wie eine Roadmap funktionieren und Orientierung geben.

1. IST-Analyse: Ausgangslage verstehen

Am Anfang steht eine Bestandsaufnahme. Dabei gilt es zu definieren: Welche Prozesse gibt es bereits, wie laufen sie ab, welche Systeme und Daten werden genutzt? Eine solche Analyse schafft Transparenz darüber, wo die größten Herausforderungen liegen. Ohne dieses Verständnis ist es kaum möglich, passende Lösungen zu entwickeln oder im Krankenhaus zu implementieren. Typische Fragen sind: Wo entstehen Engpässe? Welche Tätigkeiten sind zeitaufwändig oder fehleranfällig? Und welche Daten liegen überhaupt vor, in welcher Qualität und in welchem Format?
Gerade im Krankenhaus ist diese Phase besonders wichtig, weil IT-Systeme häufig historisch gewachsen und entsprechend komplex sind. Wer hier gleich zu Anfang sauber analysiert, schafft die Basis für fundierte Entscheidungen im weiteren Projektverlauf.

2. Konzept: Nutzen klar beschreiben

Auf die Analyse folgt die konzeptionelle Arbeit, wobei eine Problemstellung oder ein Verbesserungspotenzial beschrieben und eine erste Nutzenhypothese formuliert wird. Es reicht nicht zu sagen „Wir wollen KI nutzen“. Es braucht eine klare Hypothese: Welches konkrete Problem soll im Krankenhaus durch KI gelöst werden und welchen Mehrwert bringt das? Das macht ein gutes Konzept aus.
Beispiel: Statt allgemein „Wir wollen den Dokumentationsaufwand reduzieren“ zu sagen, könnte die Hypothese lauten: „Durch eine KI-gestützte Spracherkennung lässt sich die Zeit für Arztbriefe um 30 % verkürzen.“ Solche Hypothesen machen das Projekt greifbar und ermöglichen es, später den tatsächlichen Nutzen zu überprüfen.

3. Ausarbeitung: Lösungen konkretisieren

Im nächsten Schritt werden erste Lösungsansätze geprüft und konkretisiert. Das heißt: Welche Technologien gibt es am Markt? Welche Anbieter kommen infrage? Wie ließe sich die Lösung technisch und organisatorisch umsetzen?
Wichtig ist hier auch die Abstimmung mit IT, Datenschutz und Rechtsabteilung. Gerade bei KI spielen Fragen des Datenschutzes, der Datenqualität und der Anschlussfähigkeit an bestehende Systeme eine zentrale Rolle. Je früher diese Themen berücksichtigt werden, desto reibungsloser lässt sich das Projekt später umsetzen.

4. Changemanagement: Beteiligte einbinden

Kein KI-Projekt funktioniert langfristig, wenn es nur „von oben“ beschlossen wird. Mitarbeitende müssen verstehen, warum Veränderungen notwendig sind, welchen Beitrag KI leisten soll und wie sich ihre Arbeit dadurch verändert. Deshalb ist es wichtig, schon frühzeitig Beteiligte einzubinden, zu schulen und eine offene Kommunikation zu führen.
Changemanagement bedeutet dabei auch, Widerstände gegen die Veränderung ernst zu nehmen und aktiv mit Unsicherheiten umzugehen. Nur so lassen sich Akzeptanz schaffen und die Chancen nutzen, die in der Technologie stecken.

5. Ziel & Umsetzung: vom Plan zur Realität

Am Ende steht die konkrete Umsetzung: der Start eines Piloten oder die Einführung einer Lösung im Alltag. Hier ist wichtig, mit klar umrissenen Projekten zu beginnen, die schnell sichtbaren Nutzen bringen. Pilotprojekte reduzieren Risiken, sammeln Erfahrungen und schaffen Vertrauen. Erst wenn hier positive Ergebnisse erzielt werden, lohnt es sich, die Lösung auszurollen und auf weitere Bereiche auszuweiten.

Warum sich der strukturierte Weg lohnt

KI-Projekte sollten einer klaren Struktur folgen, denn jeder Schritt baut auf dem vorherigen auf – von der Analyse über das Konzept bis hin zur Umsetzung. Für Krankenhäuser bedeutet das: Wer diesen Weg strukturiert geht, verringert die Gefahr von Fehlinvestitionen und erhöht die Chance, dass KI nicht nur Pilotprojekt bleibt, sondern dauerhaft in den Alltag integriert wird.
Am Ende geht es neben der Technologie an sich auch darum, Vertrauen bei den Mitarbeitenden, bei den Verantwortlichen und letztlich auch bei den Patienten zu schaffen. Damit KI wirklich helfen kann, braucht es eine solide Grundlage, klare Strukturen und den Mut, den Weg Schritt für Schritt zu gehen.

ChatGPT: Vorteile der Integration mit der SAP BTP und S/4HANA.

Das KI-basierte Tool ChatGPT hat in den letzten Monaten viel Aufmerksamkeit bekommen. Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie es in Ihrem Unternehmen und mit SAP-Lösungen gewinnbringend einsetzen können.

Was ist ChatGPT?

ChatGPT ist ein kostenloser Chatbot, der auf Künstlicher Intelligenz basiert und auf sehr umfangreiche Daten- und Informationsbestände zugreifen kann. Dadurch lässt sich das Tool vielfältig einsetzen: Beispielsweise kann es Softwarecode schreiben, Texte erstellen oder Auskünfte und Vorschläge zu technischen, wissenschaftlichen, beruflichen und alltäglichen Fragen liefern.

Vorteile von ChatGPT für Unternehmen

Um die KI-Lösung in Ihrer Firma bestmöglich zu nutzen, sollten Sie zunächst geeignete Anwendungsfälle identifizieren. In Verbindung mit S/4HANA – dem ERP-System von SAP – wären folgende Einsatzmöglichkeiten denkbar:

Die fachliche Bildung der Mitarbeiter verbessern.
Die Prozesse im Unternehmen zuverlässiger gestalten und Ausfallzeiten vermeiden oder verringern.
Die Contenterstellung in bestimmten Fällen automatisieren. Dies können Produktbeschreibungen, Bedienungsanleitungen, technische Dokumentation oder Schulungsunterlagen sein.
Weitere Betriebs- und Geschäftsprozesse automatisieren.

Nachteile von ChatGPT

Viele Fragen zur Datensicherheit und zum Datenschutz sind noch nicht ausreichend geklärt.
Das KI-Modell ist nicht fehlerfrei – insbesondere bei Fragen und Aufgaben, die etwas fachspezifischer und komplexer sind. Daher sollte immer jemand da sein, der die Ergebnisse überprüft und gegebenenfalls nachbessert.

Integration von ChatGPT in SAP/S/4HANA

Um ChatGPT mit SAP S/4HANA und weiteren SAP-Lösungen zu integrieren, haben Sie grundsätzlich drei Optionen.

Sie können einen Chatbot programmieren, der die Kommunikation zwischen S/4HANA und ChatGPT übernimmt und gestaltet. SAP Build, eine Low-/No-Code Lösung, die auf der SAP Business Technology Platform (BTP) basiert, kann Sie dabei unterstützen.
Es ist möglich, Integrationslösungen für spezielle Tools und Services von Drittanbietern zu nutzen.
Sie können eine Schnittstelle (API) verwenden, die speziell für die Integration zwischen SAP-Lösungen und ChatGPT programmiert wurde.

Use-Cases: ChatGPT und die SAP Business Technology Platform

Die SAP Business Technology Platform (BTP) ist eine Innovationsplattform, die viele Services und Technologien vereint und bereitstellt. Unternehmen können damit Anwendungen entwickeln und betreiben und so ihre Transformation zum smarten Unternehmen vorantreiben. Die SAP BTP bietet auch zahlreiche Möglichkeiten, mit denen Sie Ihre SAP-Lösungen erweitern können. ChatGPT kann hierbei Input in Form von intelligent aufbereiteten Daten und Informationen liefern – und dadurch Ihre Betriebs- und Geschäftsprozesse weiter optimieren. So können Sie beispielsweise Ihr Lager- und Logistikmanagement mit S/4HANA oder auch in Kombination mit dem Zusatzmodul EWM (Extended Warehouse Management) verbessern. Die folgenden zwei Anwendungsfälle sollen einer Veranschaulichung dienen, wie Sie ChatGPT und die Business Technology Platform sinnvoll kombinieren können:

- ChatGPT und SAP Build. Mit SAP Build können Sie Low-/No-Code Anwendungen bauen. Ein Beispiel dafür wäre die Programmierung eines Chatbots, der Kunden Fragen über ihre Bestellung und den Auslieferungsprozess beantwortet. Die Daten des Chatbots könnten dann durch ChatGPT mit relevanten aktuellen Daten und Informationen von außen versorgt werden. Entsprechende Plug-ins machen das möglich. Beispielsweise können Sie Ihre Kunden informieren, ob sich die Lieferung etwa wegen eines Unwetters oder eines Streiks verzögern kann. Oder welche Änderungen es bei der Zollabwicklung und den Zollabgaben gibt.
- ChatGPT und die SAP Analytics Cloud (SAC). Die SAC – ein Bestandteil der BTP – vereint Analyse- und Planungstools und kann zusammen mit ChatGPT die Prozesse in Lager und Logistik weiter optimieren. Die Einsichten innerhalb eines Lagers, die beispielsweise durch SAP Warehouse Insights geliefert werden, können durch ChatGPT und SAC ergänzt werden. Beispielsweise können Sie so die optimalen Containergrößen oder Transportrouten mithilfe von KI individuell berechnen. Oder die passenden Transportdienstleister und Transportfahrzeuge finden.

Fazit

Eine Integration von ChatGPT in die SAP BTP und S/4HANA kann eine Reihe von Vorteilen haben. Es ist so möglich, viele Prozesse zu automatisieren und Kosten zu senken. Allerdings sollten Sie sich auch der Einschränkungen bewusst sein: Die Aufgaben dürfen nicht sehr spezifisch sein und die Ergebnisse sollten auf Fehler kontrolliert werden. Wenn Sie diese Punkte berücksichtigen, können Sie aus der Lösung Nutzen ziehen.

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