Using Large Language Models – ChatGPT & Co. – in Occupational Medicine
Generative Artificial Intelligence (AI), such as ChatGPT, offers enormous potential for occupational physicians. It optimizes prevention work and streamlines daily tasks through efficient media creation, well-founded decision-making, and strategic planning. The article describes how AI can be used responsibly to redesign prevention, taking into account data protection and hallucinations.
Large Language Models – ChatGPT & Co. in der Arbeitsmedizin nutzen
Generative Künstliche Intelligenz (KI) bietet Arbeitsmedizinerinnen und -medizinern enorme Potenziale. Sie optimiert Präventionsarbeit und erleichtert den Arbeitsalltag durch effiziente Medienerstellung, fundierte Entscheidungen und strategische Planung. Der Beitrag beschreibt, wie KI verantwortungsvoll genutzt werden kann, um Prävention neu zu gestalten, unter Berücksichtigung von Datenschutz und Halluzinationen.
Kernaussagen
Einleitung
Die Arbeitswelt befindet sich im Wandel und damit auch die Werkzeuge für Beratende in der betrieblichen Prävention. Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere generative KI-Technologien, die in der Lage sind, neue Inhalte wie Texte, Bilder oder auch Ideen zu erstellen, bieten vielfältige Möglichkeiten, den Arbeitsalltag effizienter zu gestalten, präventive Maßnahmen zu optimieren, zu „brainstormen“ und präzisere Entscheidungen zu treffen. Dieser Artikel beleuchtet, wie Arbeitsmedizinerinnen und -mediziner sowie arbeitsmedizinische Fachkräfte solche Technologien sinnvoll einsetzen können, und welche Herausforderungen dabei aktuell zu beachten sind.
Prompten
Für effektive Ergebnisse mit generativer KI ist die Qualität der Eingaben – sogenannte Prompts – entscheidend. Generative KI-Technologien wie ChatGPT & Co. können vielfältige Aufgaben im Arbeitsalltag von Präventionsexpertinnen und -experten effizienter gestalten, von der Vorbereitung von Unterweisungen bis zur Erstellung von Protokollen. Um diese Potenziale voll auszuschöpfen und präzisere, individuell angepasste Ergebnisse zu erzielen, ist ein strukturierter Ansatz zur Optimierung der Zusammenarbeit mit der KI unerlässlich: das SOAR-Modell.
Das SOAR-Modell gliedert einen Prompt in vier wesentliche Komponenten, die der KI den notwendigen Kontext und klare Anweisungen liefern (s. auch ➥ Abb. 1):
Ein detaillierter Prompt nach dem SOAR-Modell führt zu deutlich hilfreicheren und individuell angepassten Ergebnissen als einfache, kurze Fragen. Die KI kann dabei als „Praktikantin“ betrachtet werden, die klare Anweisungen und Kontext benötigt, um eine Aufgabe richtig zu verstehen.
Während für schnelle, einmalige Anfragen kurze Prompts ausreichen können, ist die Anwendung des SOAR-Modells für wiederkehrende oder komplexere Aufgaben absolut sinnvoll, um kontinuierlich hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Es empfiehlt sich, eine Prompt-Bibliothek anzulegen, um diese effektiven Anfragen bei Bedarf schnell wiederzuverwenden.
Datenschutz – eine zentrale Herausforderung
So viel Potenzial generative KI auch bietet, der Datenschutz ist eines der größten Themen und muss unbedingt beachtet werden. Fachkräfte müssen sicherstellen, dass KI-Tools datenschutzkonform eingesetzt werden, insbesondere bei der Verarbeitung personenbezogener oder betriebsinterner Informationen.
Wichtige Hinweise zum Datenschutz:
Effektive Kommunikation und Medienerstellung mit KI
Generative KI ist perfekt geeignet, um Texte zu schreiben und kann so maßgeblich zur Arbeitserleichterung und zur kreativen Unterstützung beitragen.
KI kann professionelle, zielgruppengerechte und ansprechende Texte für Kommunikationsmaterialien wie E-Mails oder Broschüren erstellen. Mithilfe der passenden Prompts können so in kürzester Zeit ansprechende Einladungen für Seminare oder umfassende Kommunikationsstrategien für Veranstaltungen wie Gesundheitstage generiert werden, inklusive Zeitplänen, kanalspezifischen Zielen und Textentwürfen.
KI kann auch lange Texte zusammenfassen. Sie ermöglicht die effiziente Erstellung von strukturierten und professionellen Protokollen nach Begehungen oder Workshops, indem Stichworte diktiert und automatisch umgewandelt werden.
Bei der Einführung neuer Maßnahmen kann die KI sogar helfen, die Befürchtungen, Erwartungen und Ängste der Zielgruppe zu antizipieren und Argumentationshilfen sowie Formulierungen für die interne Kommunikation zu liefern (siehe Beispiel im Infokasten).
Viele Arbeitsmedizinerinnen und -mediziner wollen KI für die effiziente Erstellung von Präsentationen nutzen. Dabei ist zu beachten, dass diese Tools am besten arbeiten können, wenn sie mit viel Hintergrundwissen gefüttert werden, also Zielgruppe, zu erreichende Lernziele und geplanter Umfang.
ChatGPT, Gemini und Copilot können selbst auf dieser Basis gute Strukturen und didaktische Konzepte für Präsentationen, Unterweisungen und Seminare erstellen. Für die Erstellung einer PowerPoint-Präsentation sind spezialisierte Tools sinnvoller, um auch eine ansprechende grafische Aufbereitung zu erhalten. Dabei ist jedoch zu beachten, dass starre Corporate-Design-Vorgaben in der Regel schwierig einzuhalten sind.
Auch für die Visualisierung komplexer Themen gibt es spezialisierte KI-Tools, die Infografiken und Mindmaps auf Basis von Texten oder Aufzählungen generieren (➥ Abb. 2).
Besonders nützlich ist die Fähigkeit der KI, vorhandene Präsentationen an eine neue Zielgruppe anzupassen, indem sie Beispiele, Sprachstil, Struktur und Interaktivität entsprechend modifiziert.
Generative KI kann bei der Erstellung von Jahresplänen für das Betriebliche Gesundheitsmanagement (BGM) helfen, einschließlich Zeitplänen, Ressourcenverteilung und Kennzahlenanalysen. So können diese Technologien angewiesen werden, einen detaillierten Plan zu erstellen, der den Übergang von Einzelmaßnahmen (Betriebliche Gesundheitsförderung, BGF) zu einem systematischen, evidenzbasierten und nachhaltigen BGM strukturiert. Dazu gehört auch die Formulierung von SMART-Zielen (spezifisch, messbar, attraktiv, realistisch, terminiert), basierend auf verschiedenen Kennzahlensystemen wie der Arbeitsunfähigkeits-(AU-)Quote, Mitarbeiterzufriedenheit oder Arbeitsunfallrate. Dazu kann die KI wie eine Mitarbeiterin fungieren, die Strategien erarbeitet und dann gleich für die nächste Arbeitsschutzausschusssitzung die Unterlagen dazu vorbereitet.
Wissenschaftliche Recherche
Für die Recherche bietet KI Unterstützung, ist jedoch mit Vorsicht und Einschränkungen zu genießen. Dazu muss man zunächst wissen, wie generative KI funktioniert: Sie berechnet, grob gesagt, welches nächste Wort (oder welcher nächste Wortteil) die höchste Wahrscheinlichkeit hat. Sie „denkt“ nicht „logisch“ nach. Daher hat generative KI auch die Tendenz zu „Halluzinationen“, das heißt, sie erfindet überzeugend klingende, aber falsche oder irreführende Informationen. Die KI-Modelle versuchen immer mehr, auch ihre Angaben mit Online-Quellen zu hinterlegen, aber eine KI kann schlecht zwischen qualitativ hochwertigen und unbrauchbaren Quellen unterscheiden.
Deshalb sind drei grundlegende Tipps für die Recherche mit KI unerlässlich:
Gefährdungsbeurteilung und Maßnahmenentwicklung
Generative KI-Technologien bieten Präventionsexpertinnen und -experten vielfältige Möglichkeiten, ihren Arbeitsalltag effizienter zu gestalten und präzisere Entscheidungen zu treffen. Dies gilt insbesondere für die Bereiche der Gefährdungsbeurteilung an Arbeitsplätzen und der Entwicklung passender Maßnahmen. Dazu können die Systeme per Texteingabe angewiesen werden, um maßgeschneiderte Maßnahmenvorschläge für spezifische Risiken zu erhalten.
KI hat auch den Vorteil, dass große Datenmengen in kürzester Zeit analysiert und Muster erkannt werden können. Nicht nur bei Tabellen und Texten, sondern auch bei Bildern und Videos.
Es gibt bereits Apps, die Gefährdungen auf Basis von Arbeitsplatzfotos erkennen und passende Maßnahmen vorschlagen können. Mithilfe dieser Tools können die erkannten Gefährdungen dann dokumentiert und die relevanten Stakeholder darüber informiert werden, was den Prozess innerhalb von Organisationen deutlich vereinfacht.
Immer mehr Dokumentationsanbieter integrieren auch KI-Features in ihre Software, so dass beispielsweise weitere Maßnahmen von einer KI vorgeschlagen werden können.
Selbstverständlich muss vor allem bei der Verarbeitung von Fotos oder Videos auf den Datenschutz geachtet werden!
CustomGPTs für spezialisierte Aufgaben
CustomGPTs sind spezialisierte KI-Assistenten, die im Gegensatz zu allgemeinen KI-Modellen gezielt auf bestimmte Anwendungsbereiche, Branchen oder individuelle Bedürfnisse optimiert sind.
Sie können so trainiert werden, dass sie spezifische Sprachstile, Fachbegriffe und Arbeitsweisen übernehmen und sich optimal an die Anforderungen von Unternehmen oder an eine ganz spezielle Aufgabe anpassen.
CustomGPTs lassen sich mit firmeneigenen Datenbanken, Anleitungen oder Richtlinien verknüpfen und füttern, um umfangreiche Projekte effizient zu unterstützen. Dies ist ideal, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren oder auf spezifisches Hintergrundwissen zurückzugreifen.
Anwendungsbeispiele in der Prävention
CustomGPTs bieten eine höhere Präzision und bessere Anpassungsmöglichkeiten als normale KI-Modelle. Sie können auch mit Beschäftigten, Seminarteilnehmenden oder Kundinnen und Kunden geteilt werden, um individuelle Unterstützung abseits der persönlichen Betreuung durch die Präventionsexpertinnen und -experten zu bieten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI im Bereich der Gefährdungsbeurteilung und Maßnahmenentwicklung nicht nur eine Arbeitserleichterung ist, sondern auch eine kreative Sparringspartnerin und Lernbegleiterin sein kann.
Planung von Gesundheitstagen
Konkret kann generative KI bei der Planung und Kommunikation von Gesundheitstagen in folgenden Bereichen umfassend unterstützen:
Fazit und Ausblick
Künstliche Intelligenz, insbesondere generative KI-Tools, bietet Arbeitsmedizinerinnen und -medizinern ein großes Potenzial, den Arbeitsalltag zu erleichtern. Von der Automatisierung administrativer Prozesse über die Unterstützung bei der Medienerstellung bis hin zur strategischen Planung können diese Tools als wertvolle Assistenten, kreative Sparringspartner und Coaches dienen.
Der Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz liegt im bewussten und verantwortungsvollen Umgang mit der Technologie. Dies bedeutet, die Stärken der KI gezielt für die richtigen Aufgaben zu nutzen, klare Qualitätskontrollen für generierte Inhalte einzuführen und sich der Grenzen, insbesondere der „Halluzinationen“ und des Datenschutzes, stets bewusst zu sein.
Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung der eigenen KI-Kompetenz – angefangen bei einfachen Prompts bis hin zur Nutzung spezialisierter CustomGPTs – können Fachkräfte die Potenziale dieser Technologie optimal ausschöpfen und so einen echten Mehrwert für die betriebliche Prävention schaffen.
Interessenkonflikt: Die Autorin ist Geschäftführerin der Akademie „Pioniere der Prävention“. Weitere Interessenkonflikte liegen nicht vor.
Beispiel
Befürchtungen, Erwartungen und Ängste der Produktionsmitarbeiterinnen und -mitarbeiter
Befürchtung: „Ich werde überfordert, weil ich keine Erfahrung im Schweißen habe.“
Argumentation:
oder er nicht qualifiziert ist.
Formulierung für die Kommunikation:
„Wir wissen, dass Schweißen eine anspruchsvolle Tätigkeit ist. Deshalb werdet ihr gut vorbereitet: Es gibt Schulungen, Praxisübungen sowie erfahrene Kolleginnen und Kollegen,
die euch Schritt für Schritt begleiten. Ihr werdet erst dann aktiv mitarbeiten, wenn ihr
euch sicher fühlt.“
Sicherheit und Gesundheit bei der Arbeit
39. Internationaler A+A Kongress 2025
Die Autorin ist Referentin des 39. Internationalen A+A Kongresses, der vom
4. bis 7. November 2025 in Düsseldorf parallel zur A+A Leitmesse stattfindet.
Die Basi, Bundesarbeitsgemeinschaft für Sicherheit und Gesundheit bei der
Arbeit e. V., organisiert diese Veranstaltung, die zu den wichtigsten der Branche
weltweit zählt – mit aktuellen Themen rund um Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin.
Weitere Infos: www.basi.de
In eigener Sache
SAVE THE DATE
Am 22. Januar 2026 wird die Autorin Veronika Jakl im Rahmen eines ASU-Webinars ein „Live KI Prompting“ für die arbeitsmedizinische Praxis anbieten.
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