Dr. Alexander Nichau, Geschäftsführer der niologic GmbH, bringt es auf den Punkt: 'Bei hochspezialisierten B2B-Softwarelösungen sehen wir oft, dass Support-Personal viel Fachwissen und Geduld mitbringen muss – und das lässt sich kaum beliebig skalieren. Unser Ansatz ist es, mit Hilfe von KI diesen Support clever zu ergänzen und mittelfristig auch zu automatisieren, indem relevante Infos schneller auffindbar sind und strukturierte Antworten vorbereitet werden.'
Die synava Gruppe, beheimatet in Karlsruhe, bündelt Firmen wie medavis, epiNET und andere, die insbesondere im Bereich der medizinischen Bildgebung tätig sind. Weil die Software sehr spezifisch ist, müssen Supportmitarbeiter sich tief in die Materie einarbeiten, was die Ausweitung der Supportteams erschwert. Genau hier setzt das gemeinsame Projekt an: Mithilfe künstlicher Intelligenz wurde zunächst der Ist-Zustand analysiert und anschließend ein erster interner Support-KI-Agent gebaut. Dieser unterstützt das Team nun, indem er blitzschnell relevante Antworttexte samt Kontext zum jeweiligen Kundenfall liefert.
So reduziert sich einerseits die Bearbeitungszeit und andrerseits bleibt die Qualität der Antworten hoch, unabhängig davon, wie lange ein Mitarbeiter schon dabei ist. Natürlich – das Gesundheitsumfeld lässt in Sachen Datenschutz keine Spielräume zu; gerade beim Umgang mit sensiblen Patientendaten. Die KI-Lösungen entstehen deshalb nach strengsten Anforderungen. Perspektivisch wird an neuen Funktionen und Verbesserungen gearbeitet, begleitet von niologic, die beratend und entwicklungstechnisch zur Seite stehen. 'Wir haben jetzt die Grundlage geschaffen, auf der sich künftige KI-basierte Supportsysteme aufbauen lassen', bilanziert Dr. Nichau und blickt in die Zukunft.
Die Zusammenarbeit von niologic und synava bringt einen Paradigmenwechsel im Support hochspezialisierter Healthcare-IT-Software: Statt aufwendiger, personengebundener Bearbeitung übernimmt ein KI-Agent die erste strukturierte Recherche und Antwortvorbereitung und hilft den Mitarbeitern, schneller und effektiver Probleme zu lösen. Das System wurde nach einer Ausgabe- und Testphase in die produktive Nutzung gebracht; es verarbeitet technische und kundenbezogene Kontextdaten, achtet dabei kompromisslos auf Datenschutz und vereinfacht die Arbeit selbst bei sehr komplexen Softwarelandschaften. Neue Features werden laufend entwickelt, um weitere Supportprozesse zu automatisieren und die Qualität, unabhängig von Erfahrung oder Verfügbarkeit des Personals, stabil hochzuhalten.
Aktuelle Entwicklungen aus der Branche bestätigen den Trend, KI und Automatisierung verstärkt in IT-gestützten Medizinprozessen einzusetzen, um drängende Herausforderungen wie Fachkräftemangel, Effizienzdruck und wachsende Anforderungen an Sicherheit zu adressieren. Laut *t3n.de* wird der KI-Einsatz bei Healthcare-Software als starker Innovationstreiber angesehen, wobei Datenschutz und IT-Sicherheit weiterhin oberste Priorität behalten müssen. Zudem berichten verschiedene Quellen über steigende Investitionen in KI-Lösungen für den Support in der Medizin-IT in Deutschland und Europa, was auf eine nachhaltige Entwicklung und Verbreitung solcher Systeme schließen lässt.
