In dieser Einheit erfahren Sie, was sich hinter dem Begriff „Künstliche Intelligenz“ verbirgt und welche Grundlagen für das Verständnis KI-basierter Systeme relevant sind. Sie erhalten einen Überblick über die geschichtliche Entwicklung der KI – von den theoretischen Anfängen bei Alan Turing über frühe Anwendungen wie ELIZA bis hin zu modernen Modellen wie AlphaFold. Zentrale Begriffe wie Intelligenz, künstliche Empathie und der Turing-Test werden eingeordnet und in ihren Zusammenhängen erklärt. Im Weiteren lernen Sie verschiedene Arten des maschinellen Lernens kennen, darunter überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen, sowie deren Bedeutung für die praktische Anwendung. Die Unterscheidung zwischen schwacher und starker KI, technischen Komponenten wie User-Interface, Datenbank und LLMs sowie die Rolle von Transparenz, Bias und Datenschutz bilden weitere Schwerpunkte. Darüber hinaus beleuchtet das Modul die Chancen und Risiken von KI im Gesundheitswesen und zeigt konkrete Anwendungsfelder in der Apotheke auf – von der Unterstützung in der Beratung über Marketing bis hin zur Medikationsanalyse. Abschließend erhalten Sie eine Einführung in das sogenannte Prompting, also die zielgerichtete Kommunikation mit KI-Systemen, und lernen anhand praxisnaher Beispiele, wie Sie eigene Prompts formulieren und optimieren können.

In dieser Einheit erfahren Sie, wie Künstliche Intelligenz die Kommunikation und Beratung in der Apotheke unterstützen und zur Gestaltung hybrider Versorgungsmodelle beitragen kann. Im ersten Abschnitt wird dargestellt, wie KI-gestützte Tools zur Verbesserung der patientenfreundlichen Sprache, zur Erstellung von Informationsmaterialien oder zum Training von Gesprächsführung eingesetzt werden können. Dabei wird auch auf die Überwindung von Sprachbarrieren eingegangen, etwa durch spezialisierte Übersetzungstools wie Deepl Pro oder Care to Translate. Im weiteren Verlauf lernen Sie, wie KI-Systeme als Entscheidungshilfen in der Beratung fungieren – sei es durch strukturierte Informationsbereitstellung, Leitlinienrecherche oder Kontraindikationsprüfungen. Tools wie ChatGPT, Perplexity.ai oder ClinicalKeyAI werden dabei hinsichtlich ihrer Möglichkeiten und Grenzen eingeordnet. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der hybriden Versorgung: Hier wird gezeigt, wie Apotheken durch KI-basierte Anwendungen wie Vitalparameteranalyse, Hautbildauswertung oder Symptom-Checker zu einer zentralen Schnittstelle zwischen Patient und Gesundheitssystem werden können. Abschließend werden die ethischen und datenschutzrechtlichen Herausforderungen sowie potenzielle Risiken wie Bias oder mangelnde Transparenz diskutiert. Praxisnahe Übungen und Tool-Demonstrationen runden das Modul ab und ermöglichen Ihnen einen direkten Einstieg in die Anwendung von KI im Apothekenalltag.

In dieser Einheit erfahren Sie, wie Künstliche Intelligenz die administrativen Prozesse in der Apotheke unterstützen und effizienter gestalten kann. Sie lernen verschiedene Anwendungsfelder kennen, in denen KI als Büroassistenz eingesetzt wird – etwa bei der automatisierten Erstellung von SOPs, der strukturierten Dokumentation per Spracheingabe oder der Erstellung von Meetingprotokollen in Echtzeit. Dabei werden konkrete Tools wie ChatGPT, Fireflies.ai oder Motion vorgestellt, die Kalenderverwaltung, Wissensmanagement und E-Mail-Kommunikation erleichtern. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie durch standardisierte Vorlagen, intelligente Assistenzen und automatisierte Abläufe Zeit eingespart und die Qualität der Verwaltungsarbeit verbessert werden kann. Ergänzend wird aufgezeigt, wie KI-Systeme dabei helfen, Informationen zu strukturieren, zu priorisieren und teamübergreifend nutzbar zu machen. Im letzten Teil des Moduls werden die Grenzen der Technologie thematisiert – etwa im Hinblick auf Datenschutz, ethische Verantwortung und die Notwendigkeit menschlicher Kontrolle und Validierung. Abschließend wenden Sie das Gelernte in praxisnahen Übungen an und entwickeln eigene Prompts für konkrete Aufgabenstellungen im Apothekenalltag.

In diesem Kapitel erfahren Sie, wie Künstliche Intelligenz zur Effizienzsteigerung im Apothekenalltag beiträgt – insbesondere in den Bereichen Kommunikation, Personalplanung, Einarbeitung und Prozessoptimierung. Sie lernen, wie KI-gestützte Tools dabei helfen, Mitarbeiterbriefings, QM-Updates oder To-do-Erinnerungen zu strukturieren und zu automatisieren. Im Bereich der Personaleinsatzplanung wird aufgezeigt, wie Schicht- und Urlaubspläne mit Hilfe intelligenter Systeme fair und dynamisch erstellt werden können. Auch für die Einarbeitung neuer Mitarbeitender bietet KI wertvolle Unterstützung, etwa durch interaktive Lerninhalte, individualisierte Onboarding-Prozesse und Wissensmanagement-Plattformen. Darüber hinaus beleuchtet das Modul den Einsatz von KI zur Optimierung von Einkaufsprozessen, Preisstrategien und dem Botendienst – jeweils mit konkreten Praxisbeispielen aus der Apotheke. Ergänzt wird dies durch die Vorstellung verschiedener Tools wie CustomGPTs, NotebookLM oder Botendienstsoftware. Die Einheit schließt mit einer Einordnung der technologischen Grenzen und einem praktischen Teil, in dem Sie eigene Prompts entwickeln und anwenden.

In diesem Kapitel erfahren Sie, wie Künstliche Intelligenz im Apothekenmarketing gezielt eingesetzt werden kann, um Sichtbarkeit zu erhöhen und Kunden langfristig zu binden. Sie erhalten einen Überblick über KI-gestützte Unterstützungsmöglichkeiten – von der strategischen Markenführung bis hin zur operativen Umsetzung von Kampagnen. Thematisiert werden unter anderem die Erstellung von Texten, Bildern und Videos, die Automatisierung von Redaktionsplänen sowie die Analyse und Auswertung von Marketingmaßnahmen. Dabei lernen Sie verschiedene Tools kennen, etwa Canva, Adobe Firefly, DALL·E oder Copy.ai, die kreative Inhalte effizient generieren und an das Corporate Design anpassen. Darüber hinaus werden Systeme zur Kundenanalyse und Personalisierung vorgestellt, wie HubSpot, Jasper.ai und DeepL Pro, mit denen sich gezielte, datengestützte Maßnahmen realisieren lassen. Ein besonderer Fokus liegt auf rechtlichen Rahmenbedingungen wie dem Heilmittelwerbegesetz (HWG), der DSGVO und dem Urheberrecht, die bei der Nutzung von KI im Marketing unbedingt zu beachten sind. Abschließend reflektieren Sie die Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologien anhand praxisnaher Beispiele und eigener Prompt-Übungen.

In dieser Einheit erfahren Sie, welche Chancen, Risiken und rechtlichen Rahmenbedingungen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Apotheke zu beachten sind – mit Blick auf zukünftige Entwicklungen und Ihre Rolle in der Apotheke 5.0. Zunächst erhalten Sie einen Überblick über die Grundlagen der KI, verschiedene Lernarten und die Einordnung von Intelligenz bei Maschinen. Auf dieser Basis wird das EU AI Act mit seinen zentralen Bestimmungen vorgestellt, insbesondere Artikel 4, der die Notwendigkeit von KI-Kompetenz in Betrieben betont. Sie lernen, wie sich KI-Systeme nach Risikoklassen einteilen lassen, welche Pflichten für Apotheken als Betreiber:innen bestehen und welche KI-Praktiken künftig verboten sind. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf den ethischen Fragestellungen im Umgang mit KI, wie Transparenz, Fairness, Bias und Datenschutz. Dabei wird auch auf die Grenzen aktueller Systeme eingegangen, insbesondere hinsichtlich Black-Box-Problematik und Haftung bei Fehlentscheidungen. Ergänzend dazu werden konkrete Einsatzmöglichkeiten von KI im Apothekenalltag vorgestellt – von automatisierten Dokumentationen über Transkriptions- und Planungssoftware bis hin zu Assistenzsystemen im Kundenkontakt. Abschließend lernen Sie, wie ein sicherer und verantwortungsvoller Umgang mit KI im Team gelingt und wie Sie durch gezieltes Prompt-Engineering den Nutzen der Systeme effektiv steigern können.

In dieser Einheit lernen Sie, wie Sie durch gezieltes Prompting die Leistungsfähigkeit von Künstlicher Intelligenz steuern und optimieren können. Sie erfahren, wie präzise formulierte Eingaben die Qualität, Relevanz und Zuverlässigkeit der KI-Antworten maßgeblich beeinflussen und wie Sie diese Technik effektiv in Ihren beruflichen Alltag integrieren.

Zunächst erhalten Sie eine Einführung in die Grundprinzipien des Prompt-Designs und lernen, welche Faktoren den Output von Systemen wie ChatGPT oder Bildgeneratoren bestimmen. Auf dieser Basis wird das CRISP-Framework vorgestellt – ein strukturiertes Modell, das als Leitfaden dient, um systematisch und effizient Prompts zu entwickeln, die zu klaren und reproduzierbaren Ergebnissen führen.

Anhand praxisnaher Beispiele wird gezeigt, wie Sie durch gezielte Fragestellungen, Rollenbeschreibungen und Kontextinformationen die KI zu maßgeschneiderten Antworten anleiten können. Dabei werden auch häufige Stolperfallen, wie Mehrdeutigkeiten oder überladene Prompts, aufgegriffen und praxisorientiert gelöst.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Anwendung im beruflichen Kontext: Sie erfahren, wie sich Prompting gezielt nutzen lässt, um Texte, Bilder, Lernmaterialien oder Kommunikationsinhalte effizient zu generieren – stets unter Berücksichtigung ethischer, datenschutzrechtlicher und qualitativer Aspekte.