Wenn die KI schon eine Antwort hat: Warum wir genauer nachfragen müssen

Bonsai BlogShopper ResearchMedia & AnalyticsBonsai Health

12. Nov.

Was KI-Vorwissen in der Apothekenberatung verändert – und wie AI-Probing hilft, über erste Antworten hinauszukommen.

Von Bettina Mertens-Danowski (Head of Bonsai Health) und Christian Dössel (Head of Bonsai Innovation)

Bettina Mertens-Danowski und Christian Dössel

Wer mit einer Frage in die Apotheke kommt, ist offen für eine Antwort. Wer bereits eine Antwort mitbringt, braucht möglicherweise ein anderes Gespräch.

Genau darin liegt eine Herausforderung von KI-Vorinformation: ChatGPT kann helfen, Beschwerden einzuordnen und Fragen vorzubereiten. Es kann aber auch dazu beitragen, dass aus einer Vermutung eine feste Erwartung wird. Die Beratung beginnt dann nicht bei „Was fehlt Ihnen?“, sondern bei „Warum empfehlen Sie mir etwas anderes?“. Uns hat daran eine doppelte Frage interessiert:

Was verändert KI-Vorwissen in der Selbstmedikationsberatung? Und was erfahren wir darüber, wenn wir in der Forschung nicht nach der ersten Antwort aufhören?

bonsAI OTC: Wenn KI auf KI trifft HIER ZUM DOWNLOAD

Deshalb haben wir 80 Apothekenleitungen befragt und dabei unser AI-Probing-Tool bonsAI live pilotiert. KI als Thema, KI als Methode – mit einer fachlich versierten, zeitlich stark beanspruchten B2B-Zielgruppe. Bewusst kein leichter Testfall. Mehr Information zu „bonsAI OTC: Wenn KI auf KI trifft” stellen wir Ihnen HIER zum Download zur Verfügung.

Nicht nur mehr Wissen – auch mehr Gewissheit

41 der 80 befragten Apothekenleitungen stehen Kundinnen und Kunden, die sich vorab mit KI informiert haben, eher oder sehr kritisch gegenüber. 21 positionieren sich neutral, 18 positiv. Doch daraus einfach „Apotheken gegen KI“ abzuleiten, würde zu kurz greifen.

Positive Stimmen beschreiben gezieltere Fragen und die Möglichkeit, auf vorhandenem Wissen aufzubauen. Kritische Stimmen beschäftigen dagegen feste Produktwünsche, fehlende Kontextinformationen und die Schwierigkeit, bereits überzeugte Kundinnen und Kunden für eine andere Einordnung zu öffnen.

Entscheidend ist also nicht nur, wie gut Menschen vorinformiert sind. Sondern auch, wie offen sie für Beratung bleiben.

Besonders deutlich wird das in einem Pilotdialog. Eine Apothekenleitung begründet ihre Skepsis zunächst damit, nicht gegen falsche KI-Informationen argumentieren zu wollen. Auf Nachfrage nennt sie höheren Zeitaufwand. Was dieser für die Beratung bedeutet, wird erst durch eine weitere Nachfrage sichtbar:

„Es geht weniger um das Problem des Patienten, als um die Aussage der KI.“

Das ist mehr als „KI macht Fehler“. Es beschreibt eine Verschiebung des Gesprächs: Statt das individuelle Anliegen zu klären, muss zunächst eine vorhandene Erklärung verhandelt werden.

Die Stärke der Apotheke liegt im individuellen Fall

Gerade hier wird deutlich, was professionelle Beratung leisten kann: allgemeine Information auf den individuellen Fall zu prüfen. Welche Symptome bestehen seit wann? Welche Medikamente werden eingenommen? Gibt es Vorerkrankungen, Wechselwirkungen oder Warnsignale?

Die befragten Apothekenleitungen benennen solche Kontextlücken als relevante Risiken. Zugleich kann KI-Vorwissen ein hilfreicher Anknüpfungspunkt sein.

Für uns folgt daraus: Vorinformation sollte weder ungeprüft übernommen noch reflexhaft abgewertet werden. „Was haben Sie bereits recherchiert?“ kann ebenso wichtig sein wie „Was möchten Sie?“.

Was das für OTC-Unternehmen bedeutet

Für Selbstmedikations-Unternehmen steckt darin eine Frage, die über klassische Produktkommunikation hinausgeht: Was kommt von einer Information an, wenn KI sie auswählt, zusammenfasst und mit einer persönlichen Frage verknüpft?

Ein Produktwunsch kann dann bereits entstehen, bevor die Apotheke den individuellen Kontext geklärt hat. In einem Pilotdialog weist eine Apothekenleitung darauf hin, dass dieser Wunsch sogar die Beratung selbst beeinflussen könne: Wichtige Fragen könnten „unter den Tisch fallen“.

Aus unserer Sicht lohnt es sich deshalb, die Informationsreise genauer zu erforschen. Welche Fragen stellen Menschen einer KI? Welche Erwartungen an Wirkung und Anwendung entwickeln sie daraus? Wann suchen sie fachliche Rückversicherung – und wann halten sie diese bereits für überflüssig?

Warum wir selbst genauer nachfragen

Auch in der Forschung erklärt eine erste Antwort oft weniger, als es scheint. „Fehlinformation“ kann falsche Dosierungen, unpassende Produktwünsche oder einen Vertrauenskonflikt meinen.

bonsAI.live setzt hier an: Das Tool bittet bei unklaren Eingaben um Erläuterung und vertieft anschlussfähige Antworten kontextbezogen. Im Piloten war die Zahl der Nachfragen bewusst begrenzt; 68 von 80 Fällen erreichten die Insight-Stufe. Das dokumentiert den Dialogverlauf, nicht automatisch dessen Erkenntnisqualität.

Den zusätzlichen Erkenntniswert haben wir im selben Fall untersucht: Erstantwort gegenüber vertieftem Dialog und anschließender KI-gestützter Verdichtung. Es gab keinen separaten Kontrollarm. Wichtig bleibt die Trennung:

Die Nachfrage erschließt Material. Die Analyse interpretiert es.

Beides braucht methodische Steuerung und menschliches Urteil. Unser Pilot ist explorativ, nicht repräsentativ. Er zeigt aber, warum wir diesen Ansatz weiterentwickeln: nicht um möglichst viel Text zu sammeln, sondern um besser zu verstehen, was eine Antwort bedeutet.

Nicht die erste Antwort entscheidet, sondern die Qualität der nächsten Frage.