KI-Workshops

Zunächst möchten wir Ihre besondere Position als Marketingverantwortliche im Bereich Life Sciences verstehen. Wie ist Ihr aktuelles Verhältnis zu KI? Experimentieren Ihre Teammitglieder im Stillen damit, oder gibt es im Unternehmen Zurückhaltung? Was treibt das Interesse an – Zeitdruck, Budgetbeschränkungen oder Wettbewerbsdruck?

Noch wichtiger ist jedoch, dass wir die Einschränkungen untersuchen, die generisches KI-Training ignoriert. Welches Maß an wissenschaftlicher Genauigkeit müssen Sie gewährleisten? Wie stellen Sie diese derzeit sicher? Welche regulatorischen Vorgaben müssen Sie beachten? Wie technisch versiert ist Ihre Zielgruppe? Was passiert, wenn Sie etwas veröffentlichen, das wissenschaftlich falsch ist?

Wir analysieren auch Ihre Content-Landschaft: Welche Marketing-Assets erfordern fundiertes wissenschaftliches Fachwissen (und sollten nicht an KI delegiert werden), und wo könnte KI tatsächlich wertvolle Zeit einsparen? Dies ist keine Standardlösung – sie wird individuell auf die technischen Fähigkeiten, die Risikobereitschaft und die Geschäftsziele Ihres Teams zugeschnitten.

Hier unterscheiden wir uns von herkömmlichen KI-Workshops. Anstatt theoretische Diskussionen über die „Zukunft des Marketings“ oder allgemeine „Anwendungsfälle“ zu führen, gehen wir mit unserem wissenschaftlichen Marketing-Aufgaben-Audit direkt zur Sache.

Wir begleiten Ihr Team durch eine systematische Überprüfung der tatsächlichen Arbeit – von wöchentlichen Social-Media-Posts und monatlichen Blogartikeln bis hin zur vierteljährlichen Kampagnenplanung und jährlichen Strategieüberprüfungen. Für jede Aktivität bewerten wir Folgendes:

Frequenz – Wie häufig findet diese Aktivität statt?
Zeitinvestition – Wie viele Stunden dauert es?
Geschäftswert – Wie wichtig ist dies für das Erreichen Ihrer Marketingziele?
Technische Komplexität – Wie viel wissenschaftliche Expertise ist erforderlich?
KI-Eignung – Könnte KI helfen, ohne die Genauigkeit oder die Markenbotschaft zu beeinträchtigen?

Dadurch entsteht eine personalisierte Prioritätenmatrix, die aufzeigt, wo KI den größten Mehrwert bei geringstem Risiko bietet. Im Gegensatz zu generischen Frameworks berücksichtigt unseres explizit die Anforderungen an die wissenschaftliche Genauigkeit – ein Whitepaper zur Proteomik erfordert eine andere Vorgehensweise als ein LinkedIn-Post über eine Produkteinführung.

Die Ausgabe? Eine übersichtliche, nach Priorität geordnete Liste von Möglichkeiten, die speziell auf Ihr Team und Ihr wissenschaftliches Fachgebiet zugeschnitten sind.

Hier trifft Theorie auf Praxis. Wir stellen Ihrem Team KI-Tools vor, die im technischen Marketing tatsächlich funktionieren – mit Live-Demonstrationen und angeleiteten Übungen.

KI-Werkzeugpalette für die Biowissenschaften

Wir präsentieren nicht nur die offensichtlichen Tools (ChatGPT, Claude, Gemini). Wir stellen die gesamte Palette an Tools vor, die wissenschaftliche Marketingfachleute benötigen:

Frontier-Modelle – Welches System gewährleistet die beste technische Genauigkeit bei unterschiedlichen Aufgaben?
Forschungswerkzeuge – KI für Literaturrecherchen, Wettbewerbsanalysen und wissenschaftliche Erkenntnisse
Content-Tools – speziell entwickelt für die Wiederverwendung technischer Inhalte, nicht für deren Erstellung von Grund auf
Design-Tools – zur Erstellung wissenschaftlicher Infografiken, Datenvisualisierungen und Präsentationsfolien
Workflow-Automatisierung – die Anbindung von KI an Ihre bestehende Technologieinfrastruktur (CRM, Marketingautomatisierung, Projektmanagement)

Wissenschaftliche Schnellentwicklung

Generische „ChatGPT-Prompts für Marketer“ funktionieren nicht, wenn es um CRISPR, Massenspektrometrie oder monoklonale Antikörper geht. Wir vermitteln daher speziell für wissenschaftliche Inhalte entwickelte Prompt-Frameworks.

Kontexteinstellung – wie man KI mit dem richtigen wissenschaftlichen Hintergrund ausstattet
Genauigkeitsbeschränkungen – wie man Zitate anfordert, Terminologie festlegt und technische Strenge wahrt
Ausgabestrukturierung – Wie man Ergebnisse für ein wissenschaftliches Publikum formatiert
Iterative Verfeinerung – wie man die Ergebnisse von KI-Systemen durch Nachfragen verbessern kann

Die Teilnehmer bearbeiten reale Szenarien aus ihren eigenen Marketingkalendern – keine allgemeinen Beispiele – sodass sie mit sofort anwendbaren Fähigkeiten nach Hause gehen.

Arbeitsablauf zur technischen Genauigkeit

Wir stellen unseren proprietären Ansatz vor: den Wissenschaftler-KI-Wissenschaftler-Workflow für wissenschaftliches Marketing. Dabei geht es nicht nur um die Überprüfung von KI-Ergebnissen – es ist ein systematischer Prozess, der sicherstellt, dass jeder Inhalt die wissenschaftliche Integrität wahrt:

1. Menschliches Fachwissen an erster Stelle – die technischen Anforderungen, Kernbotschaften und wissenschaftlichen Genauigkeitsstandards definieren
2. KI-Erweiterung – KI nutzen, um Entwurf, Recherche oder Formatierung zu beschleunigen
3. Menschliche Validierung – Überprüfung auf wissenschaftliche Genauigkeit, technische Präzision und Markenkonformität

Hier kommt das Team von kdm mit Doktortiteln ins Spiel und wird zu Ihrem Sicherheitsnetz (mehr dazu weiter unten).

Am Ende des Workshops unterstützen wir Ihr Team bei der Erstellung eines praxisorientierten 90-Tage-Implementierungsplans. Dieser beinhaltet:

Prioritäre Initiativen – Rangfolge nach Wirkung und Machbarkeit, basierend auf Ihrem wissenschaftlichen Marketing-Aufgaben-Audit
Werkzeugempfehlungen – spezifische KI-Plattformen, die auf die Bedürfnisse und das Budget Ihres Teams abgestimmt sind.
Workflow-Integration – wie man KI ohne Störungen in bestehende Prozesse integrieren kann
Risikominderung – klare Richtlinien, welche Inhaltsarten von Menschen erstellt werden müssen und welche KI-Unterstützung erfordern.
Erfolgskennzahlen – wie man die Zeitersparnis, die erhaltene Qualität und den erzielten ROI misst

Hero Content Framework

Ein entscheidender Bestandteil Ihrer Roadmap ist unser Hero Content Framework – eine klare Anleitung, wann KI eingesetzt werden sollte und wann nicht:

Von Menschen geführt (Heldeninhalte):

Whitepaper, Anwendungsberichte, technische Leitfäden
Fallstudien mit Kundendaten oder klinischen Ergebnissen
Meinungsführerartikel und Autorenbeiträge
Wissenschaftliche Präsentationen und Webinare
Regulierungs- oder Compliance-sensible Materialien

KI-gestützt (Sekundärinhalte):

Social-Media-Beiträge und Bildunterschriften
Blogartikel (mit menschlicher Überprüfung)
E-Mail-Marketing-Kopie
Wiederverwendung und Neuformatierung von Inhalten
Kampagnen-Brainstorming und Ideenfindung

Dieses Framework schützt Ihre Glaubwürdigkeit und beschleunigt gleichzeitig die Produktion von Inhalten mit geringerem Risiko.

Wir stellen VaaS vor: Validierung als Dienstleistung

Das unterscheidet kdm von anderen Anbietern von KI-Schulungen: Wir lehren Sie nicht nur den Umgang mit KI, sondern bieten Ihnen auch fortlaufende VaaS-Unterstützung.

Als spezialisierte wissenschaftliche Agentur mit promovierten Autoren aus verschiedenen Fachbereichen können wir Ihre technische Validierung übernehmen. Wenn Sie KI-gestützte Inhalte erstellen, kann unser Team Folgendes leisten:

Prüfung auf wissenschaftliche Genauigkeit – Terminologie, Methodik und Behauptungen prüfen
Technische Genauigkeit überprüfen – sicherstellen, dass komplexe Konzepte korrekt erklärt werden
Überprüfung der regulatorischen Auswirkungen – potenzielle Compliance-Probleme kennzeichnen
Markenkonsistenz bewahren – Stellen Sie sicher, dass die KI-Ausgabe mit Ihrer etablierten Stimme übereinstimmt.

Betrachten Sie es als eine Art Versicherung für Ihre KI-generierten Inhalte. Sie profitieren von Effizienzgewinnen ohne das Risiko, wissenschaftlich ungenaue oder markenfremde Inhalte zu veröffentlichen.

VaaS kann als monatliche Pauschalgebühr oder projektbezogen erworben werden und bietet Ihnen somit flexiblen Zugriff auf wissenschaftliches Fachwissen, wann immer Sie es benötigen.