KI-Assistenz in der Arztpraxis: Ende der Warteschleife? [>] Daniel Laiminger, One100

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Flener: Wann hast du das letzte Mal in einer Arztpraxis angerufen und versucht, einen Termin zu vereinbaren? Bist dabei nicht durchgekommen oder hast ewig in der Telefonschleife gewartet? Neue KI-Assistenzen für Arztpraxen versprechen hier Abhilfe. Wie diese funktionieren, möchte ich gerne genauer verstehen und daher spreche ich heute mit dem Co-Founder des Unternehmens onehundred, Daniel Leiminger.

Zu einer neuen Episode des Healthcare Changer Podcasts. Das ist deine hörbare Dosis Inspiration und Wissensvorsprung für das Gesundheitswesen von morgen. Mein Name ist Dominik Flehner. Ich bin Geschäftsführer der Healthcare Consulting Group und Host dieses Podcasts. In der heutigen Episode spreche ich mit Daniel Leiminger über das vielleicht nervigste Geräusch in einer Arztpraxis: das ständig läutende Telefon, das keiner abhebt beziehungsweise abheben kann.

Mit seinem Unternehmen One Hundred bietet er eine KI-Assistenz, die unter anderem die Terminvergabe und damit verbunden das Praxismanagement vereinfachen soll. Wir sprechen über die Herausforderungen bei der Entwicklung des Produktes. Wir diskutieren die zentralen Schritte bei der Implementierung in Arztpraxen und wir ermitteln, wo eine KI-Assistenz wirklich entlasten kann und wo ihre Grenzen liegen.

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Laiminger: Podcast-Player deiner Wahl und empfiehl ihn einer Freundin oder einem Freund in deinem Umfeld weiter. Und jetzt freue ich mich auf das heutige Gespräch mit Daniel Leiminger.

Flener: Hallo Daniel, herzlich willkommen bei mir im Podcast.

Schön, dass du Zeit hast, mit mir über dein neues Unternehmen OneHundreds zu sprechen. Ihr macht eine Telefon-KI, die Arztpraxen helfen soll, ihren All-- Arbeitsalltag, ihren Praxisalltag zu bewerkstelligen. Hast aber schon vieles vorher gemacht. Für meine Hörerinnen und Hörer einmal herzlich willkommen und wer bist du und was war so dein Weg bis zum heutigen Tag?

Laiminger: Ja, hallo und danke für die Einladung. Freut mich sehr. Äh, mein Name ist Daniel Leiminger, ich bin einer von den Gründer und Geschäftsführer bei OneHundred. Ähm, ursprünglich vom wunderschönen Attersee, ähm, und hab mich dann, äh, fürs Studium in Wien entschieden auf der Wirtschaftsuni, hab dann New York, äh, Miami noch Auslandssemester gemacht, ähm, war dann in Dänemark, ähm, für Projektmanagement und hab dann direkt eigentlich von der Uni heraus das erste Unternehmen gegründet.

Ähm, heißt Hockeyfy, ist a Jobplattform, haben wir 2015 gegründet, dann auf knapp hundert Mitarbeiter aufgebaut, ähm, und im Jahr Anfang 2024 verkauft, äh, an karriere.at und haben uns dann eben nach dem Exit überlegt, ähm, wohin wir jetzt unsere Energie investieren. Für uns war eins klar, dass wir wieder Unternehmen gründen wollen.

Die Branche war noch nicht ganz klar, aber wir haben schnell festgestellt, dass ja eigentlich immer alle unsere Ideen oder die meisten irgendwie an der Schnittstelle Gesundheit, Sport, Ernährung, also einfach den persönlichen Interessen gedreht haben und haben uns dann über ein-- einige verschiedene Präventionsversuche im Gesundheitswesen eigentlich zum Thema KI-Telefonie entwickelt und da stehen wir heute.

Flener: Mhm. Äh, du hast grad gesagt, ihr habt's ein, zwei Abbieger genommen am Weg zum heutigen Weg. Können wir vielleicht da ganz kurz noch drauf eingehen? Was sind so Dinge oder Ideen, die ihr verworfen habt auf dem Weg?

Laiminger: Also ich sag mal, die Grundidee war von uns de, die persönliche Erfahrung, wenn man beim Arzt rausgeht.

Wir haben viel probiert mit, mit Vorsorgeuntersuchungen, verschiedene Check-ups et cetera. dass die Experience digital sehr schlecht begleitet ist. Das heißt, man geht raus, man kriegt vielleicht irgendeinen Arztbrief mit fünf Zeilen drauf, ähm, im besten Fall E-Mail mit dem PDF zugeschickt, aber nix ist wirklich visualisiert, trackbar in Zeiten von Whoop und, und Garmin hat uns so die Connection zwischen dieser Lifestyle-Welt und der echten medizinischen Welt gefehlt oder fehlt uns immer noch.

Ähm, und so unsere Versuche waren eigentlich alle genau an dieser Schnittstelle. Also sage ich mal, der, der weiteste Versuch war a Vorsorgeuntersuchung 2.0 haben wir das genannt, wo wir mit Partnerlaboren gearbeitet haben, mit Partnerärzten gearbeitet haben. Das heißt, man hat sich so einen Vorsorgecheck online gebucht, ist dann zu einem Partnerlabor gegangen.

Äh, die Laborwerte sind direkt zu unserem Partnerarzt gegangen. Der hat das alles in einem Dashboard von uns visualisiert kriegt mit einer kompletten Lifestyle-Analyse, ähm, hinterlegt, wo der Arzt relativ simpel dann Gesundheitspläne komplett maßgeschneidert für den Patienten erstellen hat können. Hat er dann dem Patienten übermittelt.

Der hat dann ein Gespräch mit dem Arzt gehabt über den Plan und der Patient hat das Ganze natürlich auch schön in der App tracken können. Die Zukunft war dann, in Zukunft war geplant, das alles mit Whoop, Garmin noch weiter zu connecten und wenn ich den nächsten Arztbesuch mach, seh dann genau, ähm, wie hat sich das alles entwickelt?

Ähm, hab ich die Guidelines vom Arzt eingehalten und eigentlich so a bissl genudgegt wie a, meine Gesundheit schrittweise zu verbessern. Und wir sind eigentlich immer wieder am Business Model gescheitert. Also wir haben's dann schlussendlich als Privatleistung angeboten, haben gemerkt, dass selbst in unserer Bubble, wo alle irgendwie Bryan Johnson on Longevity et cetera, dann diese dreihundertfünfzig, vierhundert Euro, was wir verlangt haben, schon relativ teuer gefunden haben.

Und das war eigentlich noch quasi mit wenig Marge, ähm, von Acquisition Costs im Marketing noch ganz zu schweigen. Also da hat uns dann irgendwann die Fantasie gefehlt, dass man daraus wirklich a Business aufbauen kann. Ja, und gleichzeitig haben sich natürlich sehr durch die ganzen Partnerärzte sehr viel Gespräche entwickelt und da ist immer wieder das Thema Telefonie gekommen und dass das so mühsam ist.

Und wir haben's dann auch mitgekriegt in Amsterdam bei der Health Tech, dass da grad das voriges Jahr dann das Thema Voice AI ziemlich durch die Decke gegangen ist. Und ja, waren am Anfang ein bisschen skeptisch, ob's das überhaupt braucht. Ähm, wir selber buchen jeden Arzttermin online und wären nicht auf die Idee gekommen, irgendwo anzurufen, aber haben uns dann schon auch überzeugen lassen, dass es da echt noch 'n Need dafür gibt, ja.

Flener: Vergleichen wir mal ganz kurz die Personalwelt im Sinne der Digitalisierung noch zum Gesundheitswesen. Jetzt hast du ja vorher HR Tech gemacht, Recruiting, Portale etc. Jetzt würde ich behaupten, dass die HR-Welt schon sehr gut digitalisiert ist. Das wär mal so meine Bestandsaufnahme, zum, zumindest die Insights, die ich habe.

Wenn man dann in die Gesundheitsbranche wechselt, wie geht's einem da? Hat man das Gefühl, m-man reist ein paar Ja-Jahre oder Jahrzehnte in die Vergangenheit oder ist es in der Verhältnismäßigkeit gar kein so großer Unterschied?

Laiminger: Ich würd schon sagen, gefühlt wieder zu den Anfängen zurück. Also wieder wie 2015.

Es ist wieder, das sind dieselben Themen, die schon langsam sich in Recruiting aufgelöst haben, vor allem Thema Schnittstellen. Also das war schon, wir waren die erste Jobplattform, die gesagt hat, man kann sich mit einem Klick direkt bewerben. Was heißt das? Wir haben irgendwie die Bewerbungen in die Bewerber-Management-Systeme reinbekommen müssen und dafür hat Schnittstellen benötigt.

Und es ist eigentlich was Ähnliches wie heutzutage, wenn ich sage, ich möchte über einen KI-Telefonassistenten einen Termin buchen, da muss ich irgendwie den Termin in die Praxissoftware reinbekommen und mir kommt vor, das Thema Schnittstellen ist halt im Arzt- oder im Gesundheitsbereich so wie 2015 das Thema Schnittstellen im HR-Bereich.

Flener: Die Frage wäre, ich hab das einmal mit dem Felix Falty diskutiert, auch hier im Podcast, die Thematik Telefon als Übergangstechnologie. Also so im Sinne von, wir haben damals über vierzehn fünfzig diskutiert und er hat gesagt: "Wie gibt's das, dass ich im Jahr 2025 damals noch immer irgendwo anrufen muss, um eine Diagnose zu bekommen und dass das eigentlich nur ein übergangstechnologischer Schritt ist, bis alles digitalisiert ist."

Jetzt hast du auch gerade gesagt, deine Termine buchst du alle online, aber trotzdem brauchst du das Telefon. Wie verordnest du dann, sag ich mal, euer Service? Wir gehen auch im gleichen Detail noch mal darauf ein, aber ich rufe in einer Praxis an und ihr bietet dort bestimmte Dienste an. Im Vergleich zu eigentlich wirklich digitalen Lösungen wie einer Online-Terminvergabe, einer Online-Terminverschiebung et cetera.

Laiminger: Ich glaub, heutzutage ist hauptsächlich nur Zielgruppen, ähm, sag ich mal, Ungleichgewicht. Die Zielgruppe, die häufig beim Arzt anruft, ist in einem gewissen Alter, wo halt das Telefon schon noch der primäre Kanal ist. Ähm, und gleichzeitig ist die Ordinationshilfe, die in der Praxis arbeitet, aber in der jungen Zielgruppe, die eigentlich nicht mehr telefonieren möchte.

Und deshalb sehe ich schon, dass aktuell und ich glaub, das wird jetzt auch noch ein paar Jahre so weitergehen, das Telefon noch, Telefon ein sehr großer entscheidender Faktor noch im, im Praxisbereich ist. Aber ich sehe auch, dass ich nicht glaub, dass das für immer so sein wird. Nichtsdestotrotz glaube ich an Voice.

Also ich glaub, also wenn man sich anschaut, wo sich alles irgendwie hinentwickelt, glaube ich schon, dass man sehr viel mit Voice machen wird. Also man wird irgendwie wahrscheinlich seinem digitalen Assistenten in Zukunft einfach sagen: "Ich hätte gern einen Termin beim Lungenfacharzt in Wien" und der wird mir meinen Termin vereinbaren.

Und, ähm, im Hintergrund die Technologie ist aber sehr ähnlich wie das, was wir jetzt schon machen mit, ähm, unseren KI-Telefonassistenten, nämlich dass man irgendwie die Schnittstellen schafft, um dort mit Natural Language einen Termin zu buchen. Ähm, genau, und dahin sehe ich eigentlich die Entwicklung.

Flener: Das heißt, deine Hypothese wäre, dass, sag ich mal, die Eingabe in Zukunft noch viel stärker durch Stimme funktionieren wird und weniger durch Tippen, nur damit ich das ganz sicher richtig verstanden habe.

Laiminger: Genau. Und dass aber das nicht unbedingt eben passiert, da ich wo anruf, sondern dass ich das eigentlich meinem persönlichen Assistenten sag und der wiederum bucht das Ganze natürlich über Natural Language, über Schnittstelle zur KI oder KI von Agent zu Agent eigentlich. Ähm, und da ist die Technologie, aber die, die Basis dafür fast dieselbe, als würde das gleich direkt mit Voice machen.

Flener: Du hast vorher gesagt, ihr habt mit Ärzten gesprochen auf eurem Weg, sag ich mal, das richtige Business Model zu finden. Auch feststellen, dass der Privatmarkt in Österreich ein sehr harter Markt ist im Gesundheitswesen und daher Preise, die jetzt vernünftig und eigentlich wirtschaftlich tragfähig sein müssen, sich eigentlich nicht durchsetzen lassen.

Jetzt haben die Ärzte auf diesem Weg gesagt: "Ja, das Telefon ist ein Problem." Was haben die Ärzte euch da genau gesagt, dass ihr auf diese Idee auch final gekommen seid? Also was waren so die Herausforderungen, die die Ärzte an euch herangetragen haben?

Laiminger: Ich würd so, ich würd fast ein bisschen unterscheiden zwischen Kassenmedizin und Wahlärzten.

Also ich denk mal, bei Wahlärzten war schon das entscheidende Argument, ähm, wie sie beispielsweise der Felix, den du gerade angesprochen hast, ähm, uns erzählt hat, dass einfach jeder Anruf, den man da verpasst, natürlich potenzieller Umsatzentgang ist. Und, ähm, wenn man sagt, ähm, ich hab keine richtigen Studien dazu gefunden, aber was halt so Praxen erzählen, dass es schon mal passieren kann, dass zwanzig, dreißig Prozent der Anrufe nicht beantwortet werden, dann sind das potenziell schon sehr, sehr viele Termine beim Privatarzt, ähm, die er verliert und die womöglich ja schnell einmal, ähm, richtigen Umsatzbetrag ausmachen, wo sich so Telefon-KI sehr schnell auszahlt.

Im Kassenbereich ist das eher, glaube ich, aus dem Pain herausgetrieben, dass alle Seiten irgendwie unzufrieden sind. Das ist, der Patient ruft an, hängt fünfzehn Minuten in der Warteschleife. Ich kenne es selber, hab zwei Kinder, man ruft beim Kinderarzt an, ruft's erste Mal an, ruft's zweite Mal an, kommt nicht durch, ruft's dritte Mal an und ist außerhalb der Öffnungszeiten und irgendwie ist man frustriert, dass man sein Anliegen nicht losgeworden ist.

Jetzt wenn man dann durchkommt, dann ist man vielleicht auch nicht mehr die netteste Person zur Ordinationsassistentin oder Assistenten. Dementsprechend sind die auch unzufrieden und das wirkt sich auch wieder auf den Arzt aus, wenn irgendwie diese Praxisumgebung irgendwie, ja, da nicht ganz happy ist und gleichzeitig natürlich auch das, was wir immer wieder gehört haben, das Klingeln.

Also dass das einfach so ein Stressfaktor ist in einer Ordination, wenn die ganze Zeit das Telefon klingelt und man die ganze Zeit das Gefühl hat, man muss da jetzt abheben oder keiner hebt ab da, ähm, dass das eher aus dem heraus wirklich kommt, dass sie sagen: "Hey, wir müssen da irgendwie was ändern, wir müssen da was lösen."

Und vor allem, was noch dazu kommt, dass eben, was ich vorher schon gesagt habe, die jungen Leute dann echt sagen, sie wollen's nicht mehr. Also sie, sie tun sich schwer, wirklich die Personalressourcen zu finden, die den ganzen Tag das Telefon abheben. Und wenn man denen eine Lösung bietet, wo man sagt, okay, das meiste übernimmt die KI, die Technologie und ich ruf dann zurück, wenn's notwendig ist oder ich kann denen vielleicht auch schreiben oder nur was erledigen, ist es natürlich um einiges attraktiver dann auch, Personalressourcen zu finden.

Flener: Das Problem, dass ja die Arztpraxen mit Telefonaten bombardiert werden, sowohl jetzt privat als auch Kassa, ist ja nichts Neues. Die KI ist jetzt eine neuere Lösung. Hast du das Gefühl, dass dazwischen einer der Ärzte schon mal eine Idee hatte, wie er es trotzdem lösen kann? Oder haben die einfach, sage ich mal, in ihrem Leiden, äh, s-es halt einfach akzeptiert und haben gesagt: „Okay, es ist halt so."

Weil so wie du es schilderst, diese Thematik, ja, da ruft laufend jemand an, da läutet dauernd das Telefon et cetera. Das ist ja keine Erscheinung der letzten zwölf oder vierundzwanzig Monate, sondern das ist seit zehn Jahren ist das so. Subjektiv habe ich aber das Gefühl, dass bisher eigentlich niemand eine Antwort darauf hatte oder keine Lösung dafür hatte.

Laiminger: Nein, ich glaube, es hat schon sehr viele Versuche gegeben dafür Lösung. Also ich habe nur indirekt mitbekommen, aber allein schon die Ablehnung, was man heutzutage oft noch hört gegenüber so einem System, weil's halt zehn Jahre jetzt richtig schlechte Systeme gegeben hat, wie die ganzen Bots aus noch Facebook-Messenger-Zeiten und wo jeder irgendwie mal geklappt hat, jetzt kann man so schnell einmal einen Bot programmieren.

Und das hat, glaube ich, auch sehr viel Frustration dann für beide Seiten geschaffen. Ich denke, viele haben's halt versucht, über den Online-Weg zu lösen, also halt perfekte Online-Prozesse, Online-Buchung, alles online im Self Service. Und für manche Zielgruppen, glaube ich, die haben es auch geschafft, sehr, sehr hohe Raten damit abzudecken.

Also manche sagen ja, nein, neunzig Prozent ihrer Termine werden online gebucht. Ähm, wenn das halt dann zum Beispiel Kinderärzte oder, oder Leute mit sehr jungem Publikum, da funktioniert das gut. Aber ich glaube, beim klassischen Kassenarzt, ähm, Allgemeinmedizin ist das immer noch schwierig, ähm, selbst wenn man das perfekt online orchestriert hat, da nicht sehr viele Calls zu kriegen.

Flener: Nehmen wir das Stichwort Calls. Jetzt rufe ich an. Jetzt einmal die erste Hypothese: Ich vermute, ich kann, wenn ich jetzt mit der KI spreche, sieben Tage die Woche, vierundzwanzig Stunden am Tag anrufen. Fangen wir vielleicht mal ganz simpel an. Bin daher nicht mehr an Öffnungszeiten gebunden. Wie funktioniert jetzt dieser Prozess?

Also die Implementierung schauen wir uns ein bisschen später an, aber jetzt bin ich einmal der Patient. Jetzt rufe ich einen Arzt an. Was passiert dort jetzt? Kannst du uns da mal kurz durchführen? Wie hat's früher funktioniert vielleicht, wo dort noch die genervte Sprechstundenhilfe abgehoben hat? Und wie ist das jetzt neu, wenn der Arzt zum Beispiel euer System implementiert hat?

Kurze Unterbrechung, bevor Daniel auf meine Frage antwortet. Ich möchte euch nämlich gerne ein Beispiel für einen Anruf bei der digitalen Assistenz von One Hundred vorspielen. Daniel hat uns dieses File nach der Aufnahme zur Verfügung gestellt und ich denke mir, es gibt euch ein noch besseres Bild von der Umsetzung.

digitale Assistentin: Ärztezentrum Rundum Gesund. Ich bin Mia, Ihre digitale Assistentin. Möchten Sie einen Termin buchen oder haben Sie eine andere Frage?

Laiminger: Ich würde gerne einen Termin buchen.

digitale Assistentin: Für welchen Fachbereich oder welche Ärztin beziehungsweise welchen Arzt möchten Sie den Termin buchen? Wir haben Dr. Mariella Haas für Hals-Nasen- und Ohrenheilkunde, Dr. Sebastian Steiner für Haut- und Geschlechtskrankheiten und Dr. Doris Müller für Allgemeinmedizin. Wen bevorzugen Sie?

Laiminger: Äh Frau Müller, bitte.

digitale Assistentin: Welchen Termin möchten Sie bei Frau Dr. Müller? Zum Beispiel Akutbehandlung, Vorsorgeuntersuchung oder Infusions- und Schmerztherapie?

Flener: Ich möchte eine Vorsorge machen. Und damit zurück zum Podcast.

Laiminger: Ich würde vielleicht sagen, was gefühlt so my Best Practice jetzt ist, weil die Optionen sind von die KI hebt immer sofort ab und kann alles bis hin zu sie hebt nur sehr selten ab und kann ganz wenig.

Also ich kann ja das so customizen, wie ich das gern für meine Ordination habe. Also gefühlt a Best Practice, was sich jetzt durchsetzt, ist, es läutet in der Ordination, wenn jemand verfügbar ist an der Rezeption, hebt immer noch der Mensch ab. Weil natürlich ein Patient wird immer präferieren, dass vorher er mit einem Menschen sprechen kann.

Wenn aber dann für gewisse Zeit, sage ich jetzt mal fünfzehn Sekunden, niemand erreichbar ist, dann geht die KI ans Telefon während der Öffnungszeiten. Und während der Öffnungszeiten kann die KI auf der einen Seite über Zugriff in den Kalender einen Termin einbuchen, kann einen Termin stornieren, kann ihn verschieben, kann einen beantworten, wann der Termin ist, wenn die Leute vergessen haben, wann die genaue Uhrzeit zum Beispiel ist und kann Anfragen aufnehmen im Sinne von Rezepten, Fragen zum Befund, ich hätte gerne einen Rückruf.

Und diese Anfragen werden dann in ein Task Management, in ein Aufgabentool, was wir zur Verfügung stellen, übermittelt, wo die Rezeption das dann in ihrem eigenen Tempo und vor allem dann, wann sie wirklich Zeit dafür hat, abarbeiten kann. Außerhalb der Öffnungszeiten machen es die meisten Ärzte so, dass sie sagen, die direkten Aktionen sollen weiterhin möglich sein.

Das heißt, die können weiterhin einen Termin buchen, verschieben et cetera. Aber ich möchte nicht, dass außerhalb der Öffnungszeiten zum Beispiel irgendwelche Notizen kreiert werden für mein Team, weil was passiert dann am Montagmorgen nach einem langen Wochenende? Hätten die dann eine volle Inbox, was sie abarbeiten müssen, was erst recht dann irgendwie Stress verursacht.

Und das würde ich sagen, ist eigentlich aktuell so das Best Practice. Also man schafft auf der einen Seite eine vierundzwanzig Stunden Erreichbarkeit für die Dinge, die die KI direkt kann und auf der anderen Seite in den Stoßzeiten, wo kein Mensch abhebt, hebt dann die KI ab, kann dann bei den meisten Sachen direkt weiterhelfen und wenn sie nicht direkt weiterhelfen kann, dann nimmt sie das Anliegen verlässlich auf, dass sich nachher jemand darum kümmert und sich zurückmeldet.

Flener: Bleiben wir noch mal bei dem Thema, die KI hebt ab. Ich gehe das Beispiel, das du geschildert hast, noch mal durch. Also die Sprechstundenhilfe hatte, ist gerade beschäftigt, konnte in den ersten fünfzehn Sekunden nicht abheben, dann hebt die KI ab. Wie meldet sich die KI? Identifiziert sich die KI als KI und ist das notwendig?

Muss das sein? Wie ist da mal zum ersten Schritt die, die, diese, die Implementierung? Also da

Laiminger: gibt's ja eben den berühmten AI Act. Also von dem her muss man mal mitteilen, dass man, äh, KI ist. Wir machen es im Normalfall indem, dass man sagt: "Willkommen in der Ordination Mustermann. Ich bin Ihre digitale Assistentin Lisa.

Äh, wie kann ich Ihnen helfen?" zum Beispiel. Also aber diese, diese Willkommensnachricht kann natürlich jede Ordination genauso anpassen, wie sie das haben möchte. Tendenziell machen es dann auch viele so, dass sie versuchen, gleich einmal eigentlich den Mehrwert zu kommunizieren, indem sie zum Beispiel sagen: "Ah, leider sind gerade alle unsere Leitungen besetzt, ähm, aber ich, ich, deine digitale Assistentin, kann dir trotzdem helfen."

Also dass man eigentlich gleich mal schafft, das auch richtig zu positionieren gegenüber dem Patienten, was natürlich ganz wichtig ist, weil wie gesagt, der Patient wird immer lieber mit einem Menschen re, reden, bevor er mit einer KI spricht.

Flener: Jetzt ganz profan per du oder per Sie? Kann man sich auch

Laiminger: die- Per Sie.

Flener: Per Sie. Alles per Sie.

Laiminger: Eigentlich fast ausschließlich per

Flener: Sie. Ja, okay, gut. Jetzt sagt mir die KI: "Gut, ich, ich kann dir weiterhelfen. Jetzt möchte ich gerne einen Termin buchen." Jetzt habe ich die Erfahrung gemacht, dass die Ärzte oft sagen: "Ja, puh, was weiß ich. Und dann ruft die Frau Müller an und da wissen wir, bei der Frau Müller, die braucht immer besonders lang und die hat immer besonders viele Anliegen.

Der muss ich ein längeres Zeitfenster einräumen als dem Herrn Meier, der irgendwie, der kommt und ist sofort wieder draußen." Wie löst ihr das auf der anderen Seite? Gibt's da jetzt dann ganz simpel, jetzt bin ich mal beim Dermatologen als Beispiel, Muttermaluntersuchung dauert fünfzehn Minuten und daher wird fünfzehn Minuten eingebucht.

Also wie funktioniert das nur von der Logik her in diesem Terminvergabeschema? Ich meine, ich könnte sagen, wahrscheinlich ähnlich wie auch bei einer Onlinebuchung, aber wie weit entscheidet die KI, wohin gebucht wird und wie das funktioniert?

Laiminger: Also tendenziell, ähm, haben wir Integration zur Praxissoftware und aus der Praxissoftware kriegen wir schon die Termintypen zurück, die dort definiert wurden.

Und normalerweise ist dort schon hinterlegt, ah, die erste Untersuchung dauert bei uns zwanzig Minuten und die Folgeuntersuchung dauert bei uns x Minuten und die Blutabnahme dauert nur fünf Minuten oder die Impfung. Also das kriegen wir eigentlich schon so mit, was wir dann, äh, relativ umfangreiche Möglichkeiten haben, das dann auch wieder irgendwie zu verändern, weil oft sagt, ist das entwickelt worden für die Onlinebuchung und dann sagt aber der Arzt: "Ah, bei der Telefon-KI, da hätte ich gern den Termintyp nicht."

Oder der soll vielleicht ein bisschen anders heißen oder der soll eher, äh, da soll die KI dann hinkriegen, dass der dann und dann zu verwenden ist. Und diese Dinge können wir auf unserer Seite dann nur einstellen, ähm, aber normalerweise die Termintypen an sich sind fest definiert von der Praxissoftware.

Flener: Jetzt hast du über Spezialfälle gesprochen, der möchte das da ein bisschen anders haben als bei der Terminbuchung et cetera. In der Programmierung spricht man, glaube ich, immer vom H-Case, wo der Kunde immer sich siebzehn H-Cases wünscht und nicht auf den Haupt, sage ich, die Hauptaufgabe der Software fokussiert.

Wie ist da deine Erfahrung jetzt vielleicht auch in der Vergleich zu HR vorher bei den Ärzten? Die sind ja unter Ansicht alles Einzelunternehmen, haben immer eine sehr klare Vorstellung, wie die Dinge zu sein haben. Wie einfach tut man sich da, wenn man so von eurer Seite vielleicht mit einem definierten Prozess, mit einer definierten Idee kommt und dann sind hier Ärzte, die sehr viel Spezialwünsche haben.

Ich pauschaliere das jetzt mal ganz kurz. Aber diese Thematik Spezialwünsche versus dann doch standardisiertes Produkt.

Laiminger: Ja, ich glaube, das ist sicher einer von den größten Kämpfen, die wir aktuell auch austragen mit den Ärzten. Nämlich genau das, wie schaffe ich einen Standard und gleichzeitig, wie gehe ich auf die individuellen Bedürfnisse ein und wie mache ich es aber auch nicht zu kompliziert?

Weil ich glaube, das ist, sage ich mal, immer der Start eines Start-ups, wo man natürlich in einen Termin nicht reingeht mit "Das ist das Produkt", sondern auch sehr viel reingeht mit "Was würdet ihr euch denn wünschen? Wie soll es denn ausschauen?" Und jetzt sind wir an dem Punkt mit über siebzig Kunden, wo wir halt schon auch merken, wir müssen jetzt auch sagen, das ist es und so funktioniert es und nicht bei jedem wieder fragen, wie würde man sich es wünschen und davon eigentlich generisch was abzuleiten.

Und, äh, gefühlt funktioniert das dann gut, wenn man einen Standard vorgibt, aber den natürlich im Idealfall noch relativ leicht Anpassen kann, ohne dass es irgendwelche Individualprogrammierungen braucht. Und da haben wir, glaube ich, jetzt inzwischen sehr gute Architektur, dass man eben zum Beispiel so Dinge wie Terminarten oder, oder spezielle Regeln, also dass das alles sehr einfach anpassbar ist, aber man nicht von vornherein schon fragt, wie man es anpassen möchte.

Flener: Gut, also ihr geht sozusagen mit einer stärker vorgefertigten Struktur geht ihr dann in den Termin hinein, um dann dementsprechend das umzusetzen. Was mich aber dann zur Frage bringt, auch jetzt von den siebzig Kunden, die ihr habt: Wie gut sind die österreichischen Arztpraxen eigentlich organisiert? Weil das Volumen gerade in Kassenpraxen ist ja extrem.

Umgekehrt das Terminmanagement bei den Wahlärzten extrem wichtig. Wenn du jetzt dann draufschaust, ohne Anführungszeichen deine, deine Kunden da jetzt vielleicht zu diffamieren, aber so ein bisschen von den Gesprächen, die du auch geführt hast, wie gut organisiert sind die Arztpraxen in Österreich?

Laiminger: Ich würd's wahrscheinlich ein bisschen in die Gruppe einteilen Management geführt, also halt PVZ, Radiologie etc.

Oder halt wirklich nur Arzt geführt. Und man, man merkt halt natürlich schon, wo es halt jemanden gibt oder sogar ein ganzes Team gibt, das sich mit diesen Prozessen beschäftigt. Also im Radiologiebereich bin ich echt sehr positiv überrascht, wie extrem organisiert da alles ist und wie durchgetaktet und genaue, fast Art Prozessdiagramme, wo halt, ähm, jeder Call in a eigene Schublade gehört, was genau da zu sagen ist oder bei jedem Termintyp genau definiert ist, was da nachher für eine Nachricht kommen muss, was da für Vorbereitung notwendig ist etc.

Was wahrscheinlich auch einfach anders gar nicht möglich wäre. Und natürlich bei einer individuellen Praxis, wo es oft gar nichts gibt. Also da hat man halt den Onboarding Call und dann, ähm, entwickelt man es eigentlich eher gemeinsam. Was soll die KI sagen bei, wenn der Fall eintritt oder wenn der Fall eintritt und da gibt es oft die Prozesse noch nicht.

Flener: Wenn die Ärzte mit euch Kontakt aufnehmen, du, du hast im Vorgespräch gesagt, viele kommen über Empfehlung, dann werden die sagen: "Ah, der Kollege Meier hat das jetzt, ich hätt das auch gerne." Was sind so vielleicht im ersten Schritt Vorurteile oder Vorannahmen oder falsche Erwartungshaltungen, die ihr ausräumen müsst?

Laiminger: Mhm. Ich sag, eine der, der, der Themen, die natürlich dann schwierig sind, wenn jemand glaubt, die KI ersetzt einfach alles. Also das ist heutzutage einfach noch nicht möglich und nicht realistisch, dass ich sage, okay, ich hab vorher das über externe Agentur gemanagt und jetzt, äh, setz ich einfach die KI hin und die kann mir jeden Case beantworten, ohne dass ich selber oder irgendeine Ordinationshilfe da jemals draufschauen muss.

Ähm, also da müssen wir einfach schon quasi Erwartungsmanagement richtig stellen und sagen: „Hey, es gibt Cases, die kann die KI direkt lösen und es gibt Cases, die kann sie aber nur mit Unterstützung lösen oder nimmt sie einfach nur zum Beispiel a Rezeptanfrage auf. Die kann das Rezept net direkt ausstellen."

Ähm, also das ist auf jeden Fall ganz wichtig. Dann denk ich, ähm, was a sehr wichtig ist, Patientenkommunikation und vor allem a Mitarbeiterkommunikation. Also wir haben Ärzte, die finden das cool, die unterschreiben das und, ähm, ja, gehen wir live und gefühlt an dem Tag vom Go Live hören die Mitarbeiter das erste Mal, dass jetzt a KI implementiert wird.

Natürlich sehr suboptimal, weil genau das ja die Leute sind, die tagtäglich dann damit arbeiten. Und wenn die halt wie in jedem Change-Prozess da net eingebunden waren, sind die natürlich prinzipiell eher skeptisch und, ähm, und die Prozesse, die gut funktionieren, da sind die halt voll mit eingebunden von Tag eins dabei, haben das eigentlich selber mitgestaltet.

Die kennen auch genau die verschiedenen Cases, die halt relevant sind und da ist die KI dann natürlich auch schon drauf vorbereitet. Ähm, also da muss man auf jeden Fall aufpassen.

Flener: Implementierung beginnt sehr früh. Also ich muss das Team mit an Bord holen oder so-

Laiminger: Idealvorstellung,

Flener: ja. Ich dreh das einfach auf versus ich muss es einfach in Ruhe implementieren.

Ich muss mich um die Prozesse kümmern. Ich muss da vielleicht auch ein bisschen aufräumen. Was mich aber noch mal zu der zweiten Frage bringt, diese Unterscheidung Praxiseigentümer, egal ob das jetzt eine Einzelpraxis ist oder ein PVZ versus den operativen Mitarbeitern. Weil die, die Telefonate sind ja bisher nicht beim Arzt gelandet, sondern im Normalfall sind die eben bei der Ordinationshilfe, bei der Sprechstundenhilfe gelandet.

Gibt's da noch so Punkte oder vor allem auch Wünsche, die jetzt von den Ordinationsmitarbeitern kommen? Weil da könnte ich mir jetzt vorstellen, entsteht ein ambivalentes Bild zwischen, "Ah super, endlich wird mir bei dem Thema geholfen", hin zu, "Oje, wenn die das gut macht, dann bin ich in drei Wochen meinen Job los".

Also wie ist dieser Balanceakt, der ja jetzt omnipräsent überall ist, aber hier vielleicht ein ganz eklatantes oder ganz plakatives Praxisbeispiel hat?

Laiminger: Voll, also genau so, wie du es gerade beschrieben hast, ist das. Es gibt die Gruppe, die eher sich sehr davor fürchtet und das merkt man auch. Und es gibt die Gruppe, die sagt: "Endlich, warum nicht schon viel früher wird mir da geholfen?"

Und, ähm, was wir halt dann feststellen, dass eigentlich erst in der Zusammenarbeit dann wirklich auch für die Gruppe, die Angst davor hat- Klar wird, dass es für sie a Unterstützung ist und dann auch schnell klar wird, also es wird jetzt nicht so schnell gehen, dass die KI alles lösen kann, ja. Und, ähm, umso mehr man die natürlich da mitnimmt und umso früher man die abholt, umso besser kann man die Bedenken auch ausräumen.

Weil das ist natürlich schon das, sag ich mal, schwierigste Onboarding, wenn man dann Mitarbeiter hat, die Angst haben und nicht abgeholt worden sind, ähm, und dann natürlich jeder Call, der da reinkommt, gleich einmal, ähm, sag ich mal, zerlegt wird, was man nicht alles besser machen könnte.

Flener: Ja, das, das ist ja das, was wir oft kennen bei E-Mail-Kampagnen dann, wenn der Außendienst doch sagt, der geht dann auch zum Kunden und sagt: "Kriegen Sie auch so komische E-Mails von uns", ne?

Weil er immer die Sorge hat, dass er sagt, das E-Mail könnte die Kommunikation des Außendienstes ersetzen und so. Na, haben Sie auch gerade vorher mit unserer komischen KI telefoniert, ne? Das könnte euch dann hoffentlich nicht passieren, aber so ein bisschen die Logik könnte dann, ähm, dahinter herrschen.

Was mich noch mal zu diesem Prozess auch der Implementierung zurückführt in der Thematik: Wie lange dauert das? Ja, also und, und was muss ich da noch mal berücksichtigen? Wir haben vorher gesagt, okay, der Prozess muss dementsprechend passen, aber jetzt wäre ich auch noch mal ganz plakativ zu sagen, es macht einen Unterschied, ob ich jetzt in Wien eine KI-Assistenz implementiere oder vielleicht in Vorarlberg jetzt allein dia-dia-dialektisch oder es ist eigentlich egal beziehungsweise wo steigt die KI dann aus?

Also breiter Wiener Dialekt geht das, breites oder wie das dann Vorarlbergerisch, Xibergerisch, dann geht das auch. Wie, wie, wie nähert ihr euch dort an? Weil das sind ja schon Spezifika, gerade wiederum beim Arzt, gerade ru... wiederum, wenn's um diese ältere Zielgruppe geht, die du vielleicht vorher angesprochen hast, die sich jetzt nicht denkt: Ah, okay, jetzt hebt eine KI ab, jetzt muss ich besonders deutlich sprechen.

Laiminger: Wohl, also tendenziell muss man schon sagen, dass die, also die Sprachmodelle und vor allem eben auch das, ähm, Speech-to-Text, ähm, Modell, das eigentlich ja das Audio in an Text umwandelt, immer besser wird und eigentlich der Großteil der Dialekte inzwischen sehr, wirklich sehr gut verstanden wird.

Natürlich, wenn man's, ähm, auf extrem Vorarlbergerisch forciert, wird's immer noch Schwierigkeiten haben, aber also da sehe ich jetzt wenig Unterschiede. Also egal eigentlich, wo man das jetzt einsetzt. Ähm, tendenziell ist natürlich fachrichtungstechnisch a Unterschied und vor allem praxissoftwaretechnisch.

Es gibt einfach Praxissoftwaren, da kann ich out of the box sehr viel machen. Die haben super Schnittstellen und es gibt Praxissoftwaren, die haben fast keine Schnittstellen oder gar keine Schnittstellen. Und das ist eher das, wo der Prozess sich unterscheidet. Ähm, und im Onboarding, so we-weil du gefragt hast, von der Zeit her, ich würd sagen, wenn man a Praxissoftware hat, die gute Schnittstellen bietet, dann ist so a klassische Onboarding-Zeit irgendwo zwischen Unterschrift und Go live zwischen zwei, drei Wochen.

Ähm, bissl Abstimmung mit der Telefonanlage, dass das alles richtig eingestellt ist. Im Normalfall reicht aber ein so ein 90-minütiger Onboarding-Termin, um das wirklich aufzusetzen.

Flener: Wär nur noch mal kurz technisch, weil du vorher gesagt hast, das ist sozusagen Speech to Text und umgekehrt. Wie funktioniert jetzt so ein KI-Modell noch einmal auch vielleicht für diejenigen, die sich jetzt denken: Hey, cooles Geschäftsmodell, das möchte ich auch in drei Wochen selber machen.

W-wo liegt denn ein bisschen der Hund begraben oder beziehungsweise wo sind die Details? Wenn ich dich jetzt richtig verstanden habe, wenn ich bei der KI, also ich rufe an, KI hebt ab, wird mein gesprochenes Wort in Text übersetzt, der Text analysiert und dementsprechend Sprachausgabe zurück. Habe ich das richtig verstanden?

Laiminger: Genau. Also es besteht eigentlich aus, kann man sagen, drei Komponenten. Das eine ist das Speech-to-Text-Modell, das andere ist die KI, das LLM, das analysiert und antwortet und vor allem auch Aktionen trifft. Und das vierte, äh, das dritte ist dann eigentlich das Text-to-Speech-Modell. Ähm-

Flener: Das wieder rückführt, sozusagen in, in gesprochene Sprache.

Laiminger: Genau.

Flener: Gut. Das ging jetzt einmal nicht kompliziert. So, wo ist jetzt aber dann der Zauber? Warum es dann ein Unternehmen wie euch gibt, das sich dann vielleicht auch differenziert von anderen Anbietern am Markt, die halt, sage ich jetzt mal, Telefon ganz allgemein machen, aber nicht für Arztpraxen spezifisch machen et cetera.

Also wo liegt sozusagen der Zauber jetzt begraben, warum wir Spezialisten wie euch brauchen?

Laiminger: Also ich denke vor allem dahingehend, ähm, eigentlich dieses System, einen Anruf zu transkribieren und darauf nach Regeln irgendwas zu antworten, das funktioniert mit, mit der heutigen Technologie out of the box sehr gut.

Was es schwierig macht, ist, dass die KI wirklich ganze Prozesse übernimmt und das bei so was wie Terminbuchung hört sich das noch relativ einfach an. Aber dann nehmen wir einfach mal ein normales Arztzentrum, das hat zwanzig verschiedene Ärzte, das hat im Hintergrund dann mit zwanzig verschiedene Kalender oder noch mehr, ähm, hat jeder von den Ärzten hat noch fünf verschiedene Termintypen.

Alleine da jetzt mal den richtigen Termin zu finden und eigentlich die Guidance zu übernehmen, dass man halt in zehn von zehn Fällen oder sei es nur in neun von zehn Fällen mal den richtigen Termin selected, ist schon relativ schwierig. Ähm, und da braucht's relativ viel Backend-Orchestrierungslogik, um diese Prozesse sauber hinzukriegen.

Und da glaube ich auch, warum es in diesen, äh, Voice-KI, ähm, oder generell in KI, in der KI-Welt sehr viel Nischenprodukte geben wird oder Branchenprodukte, weil man dann halt tief in die Prozesse rein kann, äh, tief in die Integrationen rein kann. Weil nur dann kann sie einen echten Mehrwert geben und ist nicht einfach ein Anrufbeantworter, der jetzt a Nachricht für mich aufnimmt, sondern halt echt eine Aktion treffen kann und im Idealfall den Prozess End-to-End abschließen.

Flener: Mhm. Jetzt haben wir unterschiedliche Use Cases. Wir haben vorher darüber diskutiert. Also ich kann einen Termin buchen, ich kann ein Rezept anfordern, ich kann Öffnungszeiten erfragen. Was sind-- Sind das die Haupt-Use-Cases oder gibt's da noch Dinge, die ich vielleicht jetzt gar nicht gedacht habe, die man mit der KI eigentlich, mit der KI wunderbar abdecken kann?

Laiminger: Ich würde sagen, so ganz grob gesagt, von hundert Anrufe drehen sie irgendwie dreißig, vierzig um Termine. Also nicht nur Termine buchen, sondern eben Termine, Termine anfragen, Termine stornieren, Termine verschieben. Noch mal dreißig bis vierzig drehen sich um diese Art der Aufgaben nenne ich es jetzt einmal.

Ich habe eine Frage zu meinem Befund, ich möchte meine Röntgenbilder, äh, zugeschickt bekommen, ich möchte ein Rezept haben, ich brauche eine Überweisung, ich brauche eine Verordnung etc. Und, äh, der kleinere Teil, wo man oft glaubt, dass das sehr viel ist, sind dann eigentlich so diese FAQs. Also irgendwie fünfzehn, zwanzig Prozent geht es halt darum, ähm, so wie sind die Öffnungszeiten, wo ist der Parkplatz, kann ich öffentlich vorbeikommen.

Das sind natürlich die, die man am einfachsten lösen kann. Und in den anderen achtzig Prozent, da liegt eigentlich die Magie dahinter. Nämlich jetzt nehmen wir so was wie eine Rezeptanfrage. Das ist in einer Einzelordi, wo es einen Arzt gibt, kann man das vielleicht mit einer normalen Notiz noch ganz simpel lösen.

Wenn ich aber wieder ein Ärztezentrum habe, wo die Rezeptanfrage dann zum richtigen Arzt gehen soll, dann ist das schon wieder, braucht es schon wieder mehr Logik und dann reicht halt im Normalfall nicht, das einfach in einem Prompt dem LLM zu sagen: „Nimm doch den Dr. Huber", ähm, sondern da brauche ich halt irgendwie wirklich im Hintergrund, äh, quasi eine richtige Struktur, um den richtigen Arzt zu selecten, dass das A, dass das LLM, also die KI, den richtigen Arzt selecten kann, dass die vielleicht, äh, abfragen kann, ob das ein Bestandspatient ist, weil sonst kriegt er kein Rezept, ähm, und diese Arten von, von Logiken.

Flener: Mhm. Wenn ich als Patient anrufe und einen Termin habe und den Termin verschieben möchte, wie identifiziert ihr, dass ich der richtige Patient bin? Ist da meine Sozialversicherungsnummer der Unique Identifier oder wie funktioniert das?

Laiminger: Das ist tatsächlich auch vom Arztsystem abhängig. Haben wir verschiedene Implementierungen.

Also so ein Klassiker wäre, dass die Telefonnummer, von der man anruft, einmal quasi bei uns im System ja schon landet, dass wir im Hintergrund dann gleich mal schauen können: Gibt's einen Patienten? Nur Ja, Nein, gibt's einen. Und, ähm, wenn's einen gibt, was ist der Identifier, mit dem ich ihn identifizieren kann?

Ist oft der Geburtsdatum oder Sozialversicherungsnummer. Und wenn ich unser System dann das in das Praxissystem reinschick, dann kriegt's zum Beispiel halt zurück: Ja, da gibt's einen existierenden Termin am 27. Juli um zehn Uhr. Und das kann ich dann wieder zurück kommunizieren und dann kann er auch zum Beispiel stornieren.

Flener: Was eben dann noch mal zurückbringt: Ihr braucht wesentliche Schnittstellen zu den Praxis-Software-Systemen. Was mir aber umgekehrt heißt, ihr werdet keine Praxissoftware machen. Das wäre ja dann eigentlich oft am einfachsten, dass man sagt, ein Task-Tool habt ihr schon, aber Praxissoftware selber wird's nicht werden.

Laiminger: Nein, also das, das sehen wir klar nicht, dass unsere Vision eine Praxissoftware zu sein, sondern eigentlich eine Patientenkommunikationslösung zu sein. Also wir machen inzwischen nicht nur Telefon-KI, sondern wir machen das Ganze ja Chat-basiert. Das heißt, man kann bei uns auch über WhatsApp zum Beispiel einen Termin buchen oder über einen, einen Web-Chat auf der Webseite implementieren, wo die Kernlogik genau das Gleiche ist, also das Brain das Gleiche ist, nur andere, andere Art von Interface.

Und das Aufgabentool entwickelt sich hauptsächlich deshalb, weil die meisten Praxissysteme so was nicht haben oder nicht anbieten. Wir haben aber genau dafür, wenn's, es gibt vereinzelt welche, die haben das, auch, ähm, äh, eine ganz strukturierte offene API, wo wir uns wieder oder die Praxissoftware sich an uns anbinden können und wir diese Tasks dann, die Rezeptanfrage beispielsweise, direkt ins System einspielen, was ja dann noch mehr Mehrwert für den, für den Arzt hat.

Flener: Könnt ihr dann eigentlich auch mit dem Patienten auch noch mal reagieren? Ich sage mal, es könnte jetzt umgekehrt sein: Der Arzt ist krank und es müssen daher alle Termine abgesagt werden. Sind das so Dinge, die dann die, die, die telefonische KI-Assistenz auch kann?

Laiminger: Ähm aktuell haben wir noch keine Outbound Calls in dem Sinn, ähm aber ist natürlich auch von unserer unmittelbaren Roadmap.

Also so zum Beispiel, ähm wenn ein Termin ausfällt, die Warteliste abzutelefonieren oder wenn äh Befund reinkommt, den Patienten anzurufen, Termin zu vereinbaren und so Dinge, was halt jetzt die Sprechstundenhilfe macht, dass das die KI in Zukunft auch übernehmen kann.

Flener: Da spielt der Datenschutz auch noch mal eine wichtige Rolle.

Also Daten, die ihr habt, Daten, die der Arzt hat, Daten, die ich weitergebe et cetera. Kannst du mir da noch mal kurz helfen, dieses ganze Datenschutzthema, AI Act hast du vorher auch genannt, das noch mal zu verorten. Was sind so Regularien, in denen ihr euch jetzt bewegen müsst? Aus HR-Tech kommend, wisst ihr, Datenschutz ist heilig.

Aber was hat's da vielleicht noch mal an zusätzlichen Themen gegeben? Oder was sind die relevanten Stellschrauben für den Thema Datenschutz jetzt bei so einem Gesundheitsprodukt?

Laiminger: Ja, ich sag mal natürlich, das, das Wichtigste ist, wir selbst sind jetzt einmal nicht eigentlich der Verantwortliche für die Daten, sondern der Arzt selber bleibt und ist Verantwortlicher für die Daten seiner Patienten.

Und wir sind eigentlich wie eine Praxissoftware Ähm, Auftragsverarbeiter für den Arzt. Das heißt, wir, wir verarbeiten nur im Namen, ähm, des Arztes die Daten, was wir, ähm, was wir bekommen von den Patienten. Ja, Hek haben wir schon angesprochen. Also man muss halt darauf hinweisen, dass das auf jeden Fall eine KI-Lösung ist, mit der man spricht.

Und natürlich haben wir mit, äh, Gesundheitsdaten jetzt noch mehr, äh, höhere Kategorie an Daten, als wie man das-- Wo, teilweise haben wir es auch im Recruiting gehabt, aber ich sage im Normalfall schon noch mal, äh, ähm, besonders geschützte Daten, die, die hier selbst bei einer Terminvereinbarung natürlich gesagt werden können, weil der kann anrufen und sagen, ich brauche einen Termin für meine XY und damit ist man eigentlich schon voll in einem Krankheitsbild oder irgendwo drinnen, was natürlich sowieso datenschutztechnisch, ähm, eingehalten werden muss.

Es muss alles in Europa gehostet werden. Also wir nutzen ausschließlich, äh, äh, Server, die in der EU stehen, Services, die in der EU laufen. Ähm, wir haben natürlich umfangreiche, äh, technische, organisatorische Maßnahmen, haben interne Kontrollrichtlinien. Ähm, also alles, was man, glaube ich, so im Recruiting gelernt hat mit 2018, das, ähm, da war ich ja selber hauptverantwortlich.

Dafür haben wir jetzt natürlich von Anfang an gescheit aufgesetzt, weil's halt jetzt noch wichtiger ist.

Flener: Die, weil ihr lange geprüft haben, welches LLM ihr dann wahrscheinlich nutzt, welches Modell ihr aufbaut. Jetzt in meiner Beobachterperspektive kommen alle Guten aus, aus überm Teich. Ich sage mal, es sind US-Produkte.

Wie war da eure Bestandsaufnahme? Ist es wirklich so, dass das so viel weiter vorne ist als alles, was aus Europa kommt? Wie geht's einem dann, wenn man ein europäisches Unternehmen ist, das hier alles hosten will, das ja auch, sage ich mal, mit sehr mit sensiblen Daten arbeitet, aber dann vielleicht trotzdem die Erkenntnis hat, das geht nur aus Amerika.

Kannst du da kurz Bezug drauf nehmen?

Laiminger: Ähm, auf jeden Fall. Also ich find, ähm, aus meiner Sicht ist es tatsächlich so, dass die US-Companies einfach da einen Vorsprung haben und die, die Möglichkeiten-- Also wir selber wollten uns auf keinen Fall abhängig von irgendeinem LLM- oder AI-Anbieter machen. Darum sind wir eigentlich komplett modelagnostisch.

Also bei uns kann ich im Job dann einfach irgendeines auswählen, was ich verwenden möchte. Wenn's noch nicht auf unserer sehr langen Liste mittlerweile ist, dann kann man's wahrscheinlich relativ leicht hinzufügen. Ähm, das heißt, rein theoretisch hat sogar die Praxis selber die Wahl zu entscheiden, welches LLM möchte ich verwenden.

Ähm, wir verwenden, wenn wir amerikanische Modelle verwenden, halt die Lösungen, die datenschutzkonform sind. Das heißt halt in Europa gehostet amerikanische Modelle und nicht direkt, ähm, über zum Beispiel OpenAI, ähm, machen wir das nicht. Ähm, und- Ähnlich genauso bei den Speech-to-Text oder Text-to-Speech-Modellen, ähm, wo es Möglichkeiten gibt, die guten Anbieter in Europa zu nutzen, ähm, und natürlich man aber auch auf europäische Lösungen ausweichen kann, wenn das zum Beispiel bei Krankenhäusern oder so einfach auch die interne Compliance zum Beispiel, äh, vorschreibt und sagt: „Okay, wir, das muss einfach alles ein europäisches Produkt auch sein, nicht nur in Europa laufen."

Flener: Jetzt musst du mir noch mal technisch helfen, damit ich das richtig verstehe. Du hast gesagt, ich könnte mir das Modell selber aussuchen jetzt. War in meinem bisherigen Verständnis ist es aber so, dass ich ja eine KI trainieren muss, dass ich auch die anlernen muss, damit sie besser versteht, was ich brauche, was ich tue et cetera.

Wenn ich jetzt das Modell wechsle, vielleicht lieg ich jetzt ganz falsch, aber würde ich da nicht unter Umständen vieles verlieren, was ich eigentlich schon gelernt hab?

Laiminger: Nein, weil das, äh, sagen wir mal, die Ganz, ähm, ich glaub, der richtige technische Ausdruck ist, a KI ist eigentlich stateless. Das heißt, wenn ich einer KI selbst in deinem ChatGPT, das du verwendest, wenn du da jetzt eine Nachricht reinschickst, dann ist das eigentlich wie die erste Nachricht, die du jemals geschickt hast.

Das Einzige, warum das für dich so wirkt, als würde die KI dich kennen, ist, weil zu deiner Nachricht nur ganz viel Information dazugeschickt wird. Ähm, und diese, äh, Art des Kontext ist eigentlich das, was auf unserer Seite passiert. Das heißt, wenn wir jetzt das Modell, ähm, von einem Gespräch auf das andere wechseln, verlierst du gar nichts an, an Wissen, ähm, sondern es ist eigentlich wie jedes Mal komplett neue Anfrage, nur dass der richtige Kontext mitgeschickt wird.

Flener: Okay, und der kommt sozusagen aus euren Systemen oder aus eurem System und das ist sozusagen die Herausforderung. Was mich ja noch zu der Frage bringt, wir haben's vorher kurz im Vorgespräch besprochen, das Thema Halluzinieren, ne. Das darf ja die KI in eurem Fall nicht, die Telefonassistenz muss sauber arbeiten.

Wie geht ihr damit um und wie weit ist das vielleicht auch im Verlauf der Monate, die ihr jetzt schon an dem Thema arbeitet, besser geworden?

Laiminger: Also man kann bei einem LLM nie sagen, dass es gar nicht halluziniert. Also ist einfach technisch nicht möglich. Ähm, was man natürlich versuchen kann, alles dahin zu trimmen, dass das nicht passiert.

Ich bin so einer der einfachsten oder simpelsten Dinge ist genau dieses Kontext Engineering. Also wie schaffe ich das Kontextfenster einer KI so zu nutzen, dass ich die Dinge, die ganz wichtig sind, das so platziere, dass sie die möglichst fast ganz sicher niemals halluzinieren kann. Ähm, sage jetzt ganz simpel gesagt, es sollte natürlich die niemals sagen, die Praxis ist an einem anderen Standort oder Leistungen oder Ärzte anbieten, die es nicht gibt und so.

Ähm, und es gibt aber vielleicht auch Dinge, das ist jetzt die, äh, was auf der Website auf der siebten Unterseite steht. Das muss jetzt vielleicht nicht im wichtigsten Kontextfenster sein, sondern es kann sich halt vielleicht die KI dann holen, wenn sie es braucht. Ähm, was aber natürlich dazu führt, dass sie vielleicht ein höheres Halluzinationsrisiko für diese Information hat.

Und das ist, glaube ich, genau unsere Aufgabe, das zu managen mit den Kontextfenstern, die aktuell am Markt verfügbar sind und mit den Informationen, die man von den Ordis bekommt. das Optimum rauszuholen.

Flener: Was strebt man da an? Also eine, eine Halluzinierungsquote von einem Prozent, null Komma fünf Prozent?

Gibt's da so a Benchmark, die man sich setzt?

Laiminger: Kenne ich jetzt, äh, kenne ich jetzt ehrlich gesagt nicht. Also natürlich im Idealfall gar keine, ähm, und vor allem halt bei den wichtigen Dingen keine. Und ich find's aber auch ganz wichtig zu sagen, man kann's nicht ausschließen. Drum ist es auch so wichtig, eigentlich Systeme in place zu haben, die's fast egal machen, wenn es mal passiert.

Ähm, was heißt das? Das heißt, es soll immer die Möglichkeit zum Beispiel geben, dass die KI im Idealfall an die Rezeption wieder zurückleiten kann. Also wenn der einfach frustriert ist, weil ihm nicht weitergeholfen wird, weil die KI sich verläuft, dann soll er die Möglichkeit haben, an die Rezeption zurückgeleitet zu werden.

Ähm, es gibt die Möglichkeit, dass ein, eine Aufgabe erstellt wird und jemand im Nachhinein drüberschaut und dann sagt, okay, da ist irgendwas schiefgelaufen, ähm, jetzt rufe ich den zurück und schaue, dass ich das richtig stelle. Und das sind so Dinge, die werden einfach laufend vorkommen und drum braucht's eigentlich eher a Struktur organisatorisch, sozusagen selbst wenn die KI mal irgendwas nicht richtig macht, gibt's nachher den Backup-Prozess, der das wieder auflöst.

Flener: Und man darf ja auch nicht vergessen, dass es immer die Voraussetzung, wenn man über die Halluzinierungsquoten von der KI spricht, geht man immer davon aus, dass die Sprechstundenhilfe davor nie einen einzigen Fehler gemacht hat und auch offen gestanden, bei allen Bemühungen der Sprechstundenhilfen war das ja auch nicht hundert Prozent richtig, sondern gab es ja dann auch dementsprechend Fehler.

Blicken wir mal ein bisschen nach vorne, wenn wir so Stand jetzt, du hast vorhin gesagt, Text, also, also Voice wird bleiben, die Texteingabe wird vielleicht weniger. So deine Vision in fünf bis zehn Jahren: Wie wird die Interaktion zwischen Patienten und Ärzten stattfinden?

Laiminger: Ich persönlich glaube schon stark an dieses ganze Thema, dass, dass man so irgendwie seinen Agenten in der Tasche hat und dass man in der Tasche, ob es dann eine Brille ist oder was auch immer für Interfaces, an denen gerade gearbeitet wird, ist.

Aber ich denke, man wird halt dann eine Terminvereinbarung wird halt irgendwie über den digitalen Assistenten laufen, den man selber hat. Der wird sie mit, der wird die richtige Praxis für einen suchen und den richtigen Arzt oder der wird eh schon wissen, bei wem er ist, wird den Termin vereinbaren. Wenn man in der Ordi, in die Ordi kommt, wird da schon der Kontext vorhanden sein.

Das heißt, ich weiß schon, wer da natürlich kommt, warum er das letzte Mal da war. Es wird eigentlich währenddessen, gibt es ja auch die, die diversen Anbieter gerade, ähm, auch eine KI mitlaufen, die das Gespräch transkribiert, wo der Arzt wahrscheinlich live schon irgendwie seine Empfehlungen kriegt, was das vielleicht sein könnte, ähm, Support bekommt und sich dadurch eigentlich noch viel stärker auf den Patienten konzentrieren kann.

So wie es am Anfang eigentlich auch die Rezeptionistin sich stärker drauf konzentrieren kann, weil halt das alles von der KI gehändelt wird und dann, wo sich der Kreis wieder so ein bisschen schließt zu unserem Präventionsprodukt, glaube ich auch, dass wenn man dann rausgeht beim Arzt, man im Idealfall eigentlich schon eine geguidete Health Journey bekommt, die sich aus diesem Arztgespräch entwickelt hat.

Also wo ich dann meinen Gesundheitsplan basierend auf dem Gespräch bekomme, wo irgendwie mit gut, ähm, visuell aufbereitet. Also bei uns war es zum Beispiel wie Instagram Story. Wenn man rausgegangen ist beim Arzt, hat man sie durchklicken können. Was sind die wichtigsten Werte? Was hat der Arzt gesagt? Was sind meine wichtigsten To-dos, damit ich mich verbessern kann?

Und so ähnlich stelle ich mir das eigentlich dann in Zukunft vor, der aber auch wieder in meinen digitalen Assistenten reinfiedelt und mir dann eigentlich jeden Tag wieder sagt, was heute am Programm steht. Muss ich irgendein Supplement nehmen? Muss ich irgendwelche Medikamente nehmen? Muss ich früher Abend essen?

Muss ich, ähm, mehr Sport machen? Also für die Basics wahrscheinlich.

Flener: Das kriegst immer ein Ja, ne? Es geht immer ein bisschen mehr Sport, es geht immer gesünder ernähren und diese Dinge. Jetzt haben wir über Kundengruppen ein bisschen gesprochen, aber können wir das noch einmal ein bisschen erörtern? Jetzt haben wir gesagt, okay, wir blicken nach vorne, Voice wird bleiben, wir sozusagen, der Agent wird viele Dinge dann für mich lösen.

Was für mich ja dann diese spannende Frage mit sich bringt, damit ist aber auch das Arzt-Praxis-Setting oft so ein PVZ-Thema, wo ich auch eher mehrere Ärzte habe oder so wie es zum Beispiel Helsi jetzt, wir haben ja mit Felix Faltin vorher gesprochen, so Ärztezentrum, sagen wir mal so. Wie ist eure Strategie zum jetzigen Zeitpunkt?

Oder auch wo seht ihr, wo ist der, wo ist der Need? Oder wo sind die Anfragen der Ärzte? Wer kommt auf euch zu? Sind es die Großen, die sagen okay, wir haben da richtig ein Thema, weil es auch ein irrsinniges Optimierungsthema ist? Oder wer, wer, wer ist auf eurer Roadmap drauf?

Laiminger: Tatsächlich vom Einzelarzt bis zum ganz großen, äh, Klinikum.

Aber unser Sweet Spot aktuell, würde ich sagen, ist wahrscheinlich genau irgendwo in der Mitte. Also so das PVZ, die Radiologieeinrichtung, wo halt wirklich viel Volumen drüber rennt, wo wir mit unserer Lösung all diese ganzen Komplexitäten abbilden können, wo man aber wirklich was zum Optimieren hat, also wo es jetzt nicht um fünf Anrufe am Tag geht, sondern eher um ein paar hundert Anrufe am Tag, weil natürlich sich da quasi das Investment noch viel mehr auch, auch auszahlt.

Ähm, das ist, glaube ich, unser Sweet Spot und da sehen wir jetzt, ja, sehr viel Potenzial in den Markt weiter zu wachsen. Ich glaube, die PVZs werden weiter wachsen, Gesundheitszentren werden weiter wachsen, ähm, und international ist das ähnlich.

Flener: Wenn ich jetzt ein Arzt bin, wann aus deiner Sicht so ein bisschen Benchmark, wann sollte ich mir überlegen, so eine Software zu machen?

Sind das zehn verpasste Anrufe am Tag? Du hast vorher natürlich auch ein bisschen darüber gesprochen, Wahlarzt und Kassenarzt, aber so ein bisschen in der, in der Selbst-, äh, analyse, wann, wann macht so was Sinn beziehungsweise was ist ein bisschen vielleicht auch euer Versprechen? Wie viel Effizienzsteigerung schaffe ich, wenn ich jetzt statt meiner Sprechstundenhilfe vorne, äh, die KI-Assistenz einsetze?

Laiminger: Ja, muss ich sagen, aber gleichzeitig finde ich es auch wirklich so, ähm, wenn ich ein Wahlarzt bin, würde ich es immer machen. Warum? Weil wenn ich nur den einen Termin im Monat kriege mehr oder zwei Termine, dann hat sich die Software normal schon, schon ausgezahlt. Ähm, und wenn ich jetzt irgendwie zum Beispiel irgendwelche Eingriffe mache und das ist vielleicht ein paar tausend Euro Operation, dann reicht es vielleicht, wenn ich eine, einen zusätzlichen Termin im Quartal bekomme oder, oder noch, äh, seltener.

Also da finde ich, gibt es eigentlich fast keinen Grund, es nicht zu verwenden. Wenn ich jetzt im Kassenbereich bin, dann ist wahrscheinlich einfach trotzdem ein bisschen die Frage, wie viel Pain bereitet es mir? Ähm, weil meistens ist da nicht die Challenge genügend Patienten zu bekommen, sondern die habe ich in vielen Fällen eh.

Also dann ist eher wahrscheinlich habe ich im Recruiting a Challenge und möchte einfach die Leute am Empfang supporten. Ähm, habe ich extrem schlechte Bewertungen, ähm, und, und die Patienten liegen mir immer im Ohr, dass sie nie bei mir durchkommen, ähm, dann ist es wahrscheinlich ein Thema, aber ich sage mal, Kassen hat, ist ja doch oft so, dass die meistens von Haus aus eh so viel Anrufe haben, dass es sich auch schon wieder fast immer auszahlt.

Flener: Ja. Ja, oder die machen das halt so wie viele Kassenärzte, die sagen halt einfach Sprech, also Tonband. So rufen Sie uns nicht an, wir sind ausgebucht die nächsten sechs Monate und gehen Sie bitte woanders hin und kommen Sie nicht zu uns. Meine Frage wäre noch mal, das wäre der Brückenschlag zu ganz am Anfang, die Thematik vierzehn fünfzig Telefonhotline, medizinische Beratung.

Ich könnte ja argumentieren, dass das ein logischer Schritt wäre, dass ich jetzt bei meinem Arzt anrufe, sage, ich hätte gerne einen Termin und mich dann eine KI aber fragt: „Ja, was hast denn eigentlich für ein Problem? Und bin ich überhaupt richtig beim Arzt?" Gerade wieder in der kassenärztlichen Medizin, wo man ja versuchen würde, viele Patienten eigentlich aus der Praxis fernzuhalten, weil man sie eh nicht therapieren kann.

Wie weit- Siehst du da Berührungspunkte? Weil es wird natürlich, da wird es natürlich heikel plötzlich, weil da bin ich vielleicht auch in der Diagnosestellung, da bin ich vielleicht in einer Beratungsleistung drinnen, Medizinproduktfragen et cetera. Aber ich vermute trotzdem, dass ihr es diskutiert habt, weil der Weg wäre ja jetzt rein technisch gesehen, ich sage immer simpel, wenn ich den Patienten schon in der Leitung habe, könnte ich ja oder zumindest auch so sinngemäß: „Ah, da haben Sie ein Thema, ich leite es hier an vierzehn fünfzig weiter", dass ihr es gar nicht selber macht, sondern es einfach diese Schnittstelle von euch dann hinübergibt.

Wie weit ist das ein Thema? Wie weit habt ihr das schon überlegt und diskutiert?

Laiminger: Es ist, äh, schon ein Thema. Also wir sind da in Gesprächen mit verschiedenen, ähm, Playern und Einrichtungen, an diesen Dingen zu arbeiten. Wie du ganz korrekt sagst, das ist wahrscheinlich vor allem auch ein rechtliches Thema.

Also wie kann ich das sauber abbilden? Wie schaffe ich eigentlich, das nicht wirklich rein KI-basiert, weil damit wird es nie hundert Prozent deterministisch sein, sondern es muss wahrscheinlich auch trotzdem regelbasiertes System dahinter sein. Dann habe ich Chancen, das Ganze auch, ähm, wirklich als Medizinprodukt, wenn's required ist, dann auch dementsprechend umzusetzen.

Und dann sehe ich schon viele Anwendungscases, weil dann ist es halt wirklich einfach ein System, was man halt am Anfang den Trichter kleiner macht und viele Fälle womöglich schon aus dem System nimmt, bevor sie irgendwo in der Notaufnahme aufschlagen und halt sehr viel Kosten produzieren, ähm, oder halt genau richtig routen und halt nur zum Hausarzt statt in Notaufnahme oder vielleicht sogar ganz zu Hause bleiben, bevor man zum Hausarzt geht.

Also da gibt's, glaube ich, Riesenbedarf und ich glaube schon, dass das kommen wird. Ist nur die Frage, wie es genau rechtlich und technologisch dann ausschaut, dass man diesen Sweet Spot findet.

Flener: Weil das ist die Frage, die sich dann für mich immer stellt. Das ist jetzt eine schöne Lösung. Es ist jetzt für ein Detailproblem eine Lösung.

Es wäre wieder schön, das Ganze zu machen, aber das Ganze ist wieder so komplex, dass man wahrscheinlich diesen Hinkelstein nicht über irgendeine Ziellinie hebt, sondern man muss einfach in der Detaillösung bleiben. Was aber vom Wachstum oder sage ich mal, von der Weiterentwicklung für euch, was bedeutet.

Jetzt kann man sagen, one hundred, gut, ihr habt jetzt siebzig Kunden. Wir haben in Österreich, äh, glaube ich, vierzig, zwanzigtausend niedergelassene Ärzte. Also da, da, da könntet ihr noch ein paar gewinnen, bis der österreichische Markt mal fertig ist. Aber was ist sozusagen auch ein bisschen die Vision? Ist es dann noch siebzehn zusätzliche Features oder noch drei zusätzliche Länder?

Was ist aus eurer Sicht der, der, der Pfad, wo ihr sagt, das macht einen Sinn? Weil jetzt würde ich mal behaupten, dass ich als Patient bei einem Arzt anrufe, ist in Österreich und in Deutschland wahrscheinlich ähnlich.

Laiminger: Also auf jeden Fall, ähm, glauben wir, dass wir mit dem Produkt so Patientenkommunikationslösung Was haben, was international relevant ist.

Also wir merken schon, dass natürlich die Competition in anderen Ländern oder in verschiedenen Ländern unterschiedlich ist, aber dass schon, nachdem die Technologie auch noch so jung ist, in fast allen Ländern eigentlich noch immer Potenzial ist. Und für uns ist es einfach a, a Fokusthema. Wir merken, dass in Österreich Riesenbedarf ist.

Ähm, wir starten grad in Deutschland, wir starten in der Schweiz, merken, dass dort auch Riesenbedarf ist, dass natürlich der und vor allem ein bisschen unterschiedlich sind, aber so das Kernprodukt schon das Gleiche ist. Und ich würd auf jeden Fall, weil du vorher aus der Frage von der Diagnostik kommen bist, ich würd sagen vorher auf jeden Fall diese Patientenkommunikationslösung international zu skalieren, bevor wir wirklich in irgendeine Diagnoselösung gehen würden.

Also einfach von der Komplexität ist hoch tausend, ähm, und ich glaub, da kommt man einfach net so schnell vom Fleck dann.

Flener: Ich blick noch mal kurz durch die immer sehr bescheidene österreichische Brille. Wie weit hat man als österreichisches Unternehmen in dem von dir gerade angesprochenen Wettbewerb? Ja, und ich mein, da geht's ja wirklich Big Money, wenn jetzt KI und, und, und auch Telefonlösungen.

Wie weit hat man da eine Chance? Also ich trau's euch zu, aber w-was sind auch die Erfolgsfaktoren? Was muss euch gelingen, damit ihr dieses internationale Match gewinnen könnt? Weil nur der österreichische Markt auf Dauer ist dann vielleicht auch zu klein.

Laiminger: Also ich glaub tatsächlich, dass er nicht zu klein ist, äh, für a sehr attraktives Unternehmen, aber wir, unsere Ambition ist schon größer.

Ähm, und ich glaub, da, man macht's ja als Österreicher vielleicht immer Zu klein oder man denkt auch zu klein, weil wenn wir auch mit, mit hokify, mit unserer Recruiting-Plattform schon in Deutschland am Markt waren, haben wir auch gemerkt oder haben eigentlich lange gebraucht, um das Selbstbewusstsein zu haben, wie wir aufgetreten sind und haben aber dann gemerkt, dass dort auch alle nur mit Wasser kochen.

Und genauso ist es in allen anderen Ländern. Also ich denke, wir haben jetzt ein Produkt, was definitiv konkurrenzfähig in quasi allen Ländern und ich glaube, wir müssten uns auch in Amerika nicht verstecken vor den, ähm, haben uns sehr viele dieser Produkte angeschaut, äh, was wir da können. Es ist wahrscheinlich einfach hauptsächlich ein Execution-Thema.

Also schafft man wirklich den Go-to-Market in die verschiedenen Länder schnell genug, bevor dort irgendwelche lokalen Player oder internationalen Player auftreten. Und damit wird es natürlich gleichzeitig auch wieder eine Finanzierungsfrage. Ähm, und ich glaube, dass da, man hat es jetzt in den letzten Finanzierungsrunden auch in unserem Bereich gesehen, die Möglichkeiten gibt's.

Also man kann sich, glaube ich, selber nachher nicht, äh, darüber aufregen und sagen, ich bin aus Österreich, das war der Grund, sondern ich glaube, die Möglichkeit hat man auch aus Österreich.

Flener: Was mich noch einmal zur Frage des Geschäftsmodells bringt oder d-d-des Vertriebsmodells: Wie gewinnt man Ärzte?

Also ich komme aus der Pharmaindustrie, also sehr viele Vertriebsmodelle. Dort sind wir gewohnt, wir haben Außendienste, die zu den Ärzten gehen und Produkte vorstellen. Das sage ich immer sehr plakativ, das muss man sich leisten können. Was ist jetzt, sage ich mal, in einem Start-up-Setting, auch in einem Digital Business, die Vertriebsmodelle?

Nur Brückenschlag, vielleicht bevor du antwortest. Wir haben es ja in Deutschland dann gesehen, wo es zum Beispiel um die digitale Gesundheitsanwendung geht, wo halt viele Unternehmen dann versucht haben, sehr digital zu den Ärzten durchzudringen. Das hat dort, formulieren wir es mal vorsichtig, eher nicht funktioniert.

Was ist da eure Vertriebsstrategie?

Laiminger: Also was mir jeder gesagt hat in dem Markt, dass halt in Ärzten ein großer Empfehlungssales, ähm, Markt ist. Das heißt, man muss eigentlich schauen, dass man Ärzte gewinnt, die so ein bisschen Meinungsmacher sind und die das Ganze dann weitertragen. Das merken wir auf jeden Fall, dass das funktioniert.

Was ich eigentlich nicht geglaubt hätte, dass funktioniert, ist, dass man echt auch kalt auf Ärzte zugeht. Ähm, und da merken wir aber, dass das auch funktioniert und ich denke, das hat zum einen sicher damit zu tun, dass sich gerade alle mit irgendwie KI-Telefonie und Telefonie beschäftigen und dass das wirklich ein Pain Point ist und zum anderen, dass vielleicht viele das gar nicht probieren, weil sie glauben, das kann ja eh nicht funktionieren.

Also...

Flener: Gut, und ihr habt ja gleich einen Proof of Concept, ne, dort wo ihr, ihr könnt sogar telefonische Kaltakquise machen, weil dort, wo es noch keine KI gibt, kommt ihr ja durch und könnt dann dementsprechend mit den Ärzten, äh, dann sprechen. Blicken wir doch einmal auf das Gesundheitswesen. Jetzt bist du gut vernetzt et cetera.

Gibt's aber trotzdem jemanden aus dem Gesundheitswesen, mit dem du gerne mal, äh, auf ein Getränk gehen würdest und sagst: "Okay, da würde ich mal ein paar Themen gerne besprechen, weil ich würde das gerne näher verstehen oder ich hätte da gerne noch ein paar Insights."

Laiminger: Oh ja, gibt's sicher viele. Also am, am, am meisten Mehrwert, so blöd wie es klingt, haben für mich grad immer nur die Gespräche mit den Leuten, die an der Front sitzen, also jetzt Praxismanagement von größeren Einrichtungen, die halt wirklich diese Prozesse tagtäglich sehen und die uns fast bei jedem Gespräch noch immer ein paar Insights geben, die wir noch nicht gehabt haben.

Ähm, und für, für mich natürlich aus Sell-Sicht, glaube ich, das Relevanteste sind gerade Eigentümer von großen Radiologieeinrichtungen, Privatkliniken, ähm, MVZ. Also gerade in Deutschland, wo wir noch nicht so gut vernetzt sind, in Österreich können wir inzwischen schon, äh, haben wir uns schon ganz gut durchgenetzwerkt, ähm, wär's natürlich super spannend.

Äh, konkrete Person kann ich da jetzt keine

Flener: nennen. Ja, passt. Super. Also, aber zu sagen, es steht einiges auf der Roadmap und damit sage ich, Daniel, vielen herzlichen Dank für die Einblicke in onehundred, eure KI-Telefonassistenz. Ich wünsche euch für den weiteren Weg alles, alles Gute. Bin gespannt. Wir selber betreiben einen telefonischen Außendienst, der bei Ärzten anruft und merken auch dort, die Zahl der Ärzte, die mit Telefon-KIs arbeiten, wird mehr und für uns ist eben die spannende Herausforderung , wie kommen wir an dieser KI dann dementsprechend vorbei?

Ähm, doch, das üben wir auf unserer Seite. Wünsche euch aber natürlich für euer Geschäftsmodell weiterhin sehr viel Erfolg, ja, viele Arztpraxen, die auf euer Modell aufsteigen und sage danke, dass du heute bei mir im Podcast warst.

Laiminger: Danke, danke für die Einladung. Hat wirklich Spaß gemacht.

Flener: Danke, dass ihr bei dieser Episode des Healthcare Changers Podcasts dabei wart. Es hat euch gefallen? Dann empfehlt den Podcast doch bitte in eurem Umfeld weiter und gebt mir eine Bewertung, gerne mit fünf Sternen im Podcast-Player eurer Wahl. Ihr habt Feedback oder Input für künftige Folgen? Dann schreibt mir an podcast@healthcarechangers.com.

Ich freue mich auf jeden Fall, wenn ihr auch bei der nächsten Episode wieder dabei seid. Bis bald, euer Dominik Flener.