Warum brauchen Medizintechnik- und Healthcare-Device-Unternehmen in Dortmund ein gezieltes KI-Enablement?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Die lokale Herausforderung
Medizintechnik-Unternehmen in Dortmund stehen zwischen hoher regulatorischer Komplexität, anspruchsvollen Qualitätsanforderungen und dem Druck, interne Prozesse durch KI zu beschleunigen. Viele Teams wissen, welche Potenziale KI bieten kann, wissen aber nicht, wie sie Mitarbeiter praxisnah befähigen, sichere und compliant KI-Tools zu nutzen.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption kommt aus Stuttgart und reist regelmäßig nach Dortmund, um vor Ort mit Teams zu arbeiten. Wir sind nicht nur Berater, wir arbeiten wie Co-Founder: wir fangen nicht bei Folien an, wir bauen Tools, führen Workshops und coachen die Menschen, die mit der Technologie arbeiten müssen.
Unsere Arbeit mit deutschen Mittelständlern und Industriepartnern hat uns gezeigt, wie man regulatorische Anforderungen mit pragmatischer Produktentwicklung verbindet. In Dortmund treffen wir oft auf Teams, die von Fertigungs- und Logistikheritage geprägt sind — wir wissen, wie man dieses Wissen in digitale Workflows übersetzt und KI-gestützte Assistenzlösungen beziehungsreich einführt.
Wir reisen regelmäßig in die Region Nordrhein-Westfalen, arbeiten on-site mit Führungskräften und Abteilungen und gestalten gemeinsam Playbooks, Prompting-Frameworks und On-the-Job-Coaching, damit die Lösungen nicht nur technisch funktionieren, sondern im Arbeitsalltag angenommen werden.
Unsere Referenzen
Für Training und Enablement haben wir mit Festo Didactic an digitalen Lernplattformen gearbeitet und so Erfahrung gesammelt, wie man technische Schulungsinhalte didaktisch aufbereitet und skalierbar macht — ein direkter Transfer zur Medizintechnik-Ausbildung und Compliance-Schulungen.
Bei Industriekunden wie STIHL und Eberspächer haben wir Projekte begleitet, die von Produkt- und Prozessschulungen bis zu KI-gestützter Qualitätsüberwachung reichen; diese Projektarbeit liefert wichtige Erkenntnisse für Healthcare Devices, insbesondere bei Validierung und Nutzungsdokumentation. Für Beratung und Dokumentenrecherche haben wir mit FMG an KI-basierten Recherchetools gearbeitet — ein Erfahrungsschatz, der sich auf regulatorische Dokumentation und Audits in der Medizintechnik übertragen lässt.
Über Reruption
Reruption wurde mit der Idee gegründet, Unternehmen nicht nur zu beraten, sondern mit ihnen gemeinsam Produkte zu bauen. Unsere Co-Preneur-Mentalität bedeutet: wir übernehmen unternehmerische Verantwortung, arbeiten schnell und bringen technische Tiefe ein, um praktikable Prototypen und langfristige Plattformen zu liefern.
Für Medizintechnik in Dortmund bedeutet das: wir bringen Executive Workshops, Department Bootcamps, AI Builder Tracks, Enterprise Prompting Frameworks, Playbooks und On-the-Job Coaching zusammen, um nachhaltige, sichere und regulatorisch belastbare KI-Fähigkeiten im Unternehmen aufzubauen.
Möchten Sie Ihr Team in Dortmund für KI fit machen?
Wir planen Executive Workshops, Department Bootcamps und On-the-Job-Coaching maßgeschneidert für Medizintechnik-Teams. Wir reisen regelmäßig nach Dortmund und arbeiten vor Ort mit Ihnen – ohne vorzugeben, dort ein Büro zu haben.
Was unsere Kunden sagen
Hans Dohrmann
CEO bei internetstores GmbH 2018-2021
Das ist die systematischste und nachvollziehbarste Go-to-Market Strategie, die ich bezüglich Corporate Startups je gesehen habe.
Kai Blisch
Director Venture Development bei STIHL, 2018-2022
Extrem wertvoll ist dabei Reruptions starker Fokus auf die Nutzer*innen, deren Bedürfnisse und das kritische Hinterfragen von Vorgaben. ... und nicht zuletzt macht die Zusammenarbeit riesige Freude.
Marco Pfeiffer
Head of Business Center Digital & Smart Products bei Festool, 2022-
Reruption evaluierte systematisch ein neues Geschäftsmodell mit uns: besonders beeindruckend fanden wir die Fähigkeit auch komplexe Sachverhalte nachvollziehbar darzustellen.
KI-Enablement für Medizintechnik & Healthcare Devices in Dortmund: Ein tiefer Blick
Dortmunds Wandel von Stahl zu Software spiegelt sich in der lokalen Medizintechnik-Landschaft: kleine und mittlere Hersteller, Zulieferer und Dienstleister vernetzen physische Produktkompetenz mit digitalen Prozessen. Eine erfolgreiche KI-Strategie für Medtech in dieser Region muss beides verbinden: die tiefe Produktions- und Qualitätskompetenz mit pragmatischer, sicherer KI-Anwendung.
Die Nachfrage ist klar: Teams brauchen Hilfe, um KI-Lösungen nicht nur zu evaluieren, sondern sicher, dokumentiert und reproduzierbar in klinische Workflows, Serviceprotokolle und Manufacturing Execution Systems einzubetten. Genau hier setzt unser KI-Enablement an: nicht bei abstrakten Konzepten, sondern bei konkreten Fähigkeiten, die Kolleginnen und Kollegen täglich nutzen.
Marktanalyse und lokale Dynamik
Dortmund ist heute ein Tech- und Logistik-Hub innerhalb Nordrhein-Westfalens. Unternehmen profitieren von gutem Zugang zu IT-Talenten, Universitäten und Industriepartnern. Für Medizintechnik ergeben sich daraus Chancen: schnellere Integration von Software-Updates, Zugang zu Daten-Infrastruktur und eine Anwenderbasis, die mit Industrie-4.0-Themen bereits vertraut ist.
Gleichzeitig stehen die Hersteller unter Druck: strengere Regulatorik, Validierungsanforderungen für Software-as-a-Medical-Device (SaMD) und die Notwendigkeit, Nachvollziehbarkeit bei jedem KI-gestützten Eingriff zu gewährleisten. Ein Enablement-Programm muss daher regulatorische Schulung, technische Ausbildung und Change-Management integrieren.
Spezifische Use Cases für Medizintechnik
Vier Use Cases dominieren die Agenda: Dokumentations-Copilots, die Ärzten und Servicetechnikern Zeit sparen und Audit-Trails erzeugen; Clinical Workflow Assistants, die Pflege- und OP-Prozesse unterstützen; regulatorische Alignment-Tools, die Zulassungsdokumente und Nachweise automatisieren; sowie sichere KI-Modelle, die Daten anonymisieren und Zugriffskontrollen einhalten.
Für jeden Use Case entwickeln wir modulare Trainings: Executive Workshops für strategische Entscheidungen, Department Bootcamps für HR, Finanzen, Operations und Service, sowie einen AI Builder Track, der technische und nicht-technische Creator befähigt, Prototypen zu bauen. Enterprise Prompting Frameworks und Playbooks sorgen dafür, dass Wissen reproduzierbar wird.
Implementierungsansätze und technische Architektur
Wir empfehlen eine hybride Architektur: lokale, abgesicherte Infrastrukturen für sensible Patientendaten kombiniert mit Cloud-basierten Modellservices für nicht-sensitive Workloads. Damit lassen sich Modelle sicher betreiben, Monitoring und Audit-Logs zentralisieren und gleichzeitig Entwicklungszyklen beschleunigen.
Wichtig ist die Tool-Auswahl: sichere LLM-Inferenzen, eingeschränkte Prompting-Interfaces, Role-based Access Control und Versionierung von Prompts und Modellen. Unser Enablement lehrt nicht nur, wie man solche Komponenten bedient, sondern wie man sie verantwortungsbewusst einsetzt — inklusive Data Provenance und Reproduzierbarkeit.
Erfolgsfaktoren und häufige Fallen
Ein zentraler Erfolgsfaktor ist die Verbindung von technischer Weiterbildung und konkreten, arbeitbaren Artefakten — etwa einem Dokumentations-Copilot, den wir gemeinsam mit dem Serviceteam testen. Ohne greifbare Ergebnisse bleibt Training abstrakt und verliert Wirkung.
Häufige Stolpersteine sind fehlende Datenpipelines, unklare Verantwortlichkeiten und mangelnde Einbindung der Compliance-Abteilung. Unser Ansatz integriert Governance-Training von Anfang an und baut Playbooks, die Rollen, Prozesse und Eskalationspfade festlegen.
ROI, Timing und Skalierungserwartungen
Ein typisches Enablement-Programm erzeugt erste, messbare Effekte innerhalb von 6–12 Wochen: reduzierte Dokumentationszeiten, verbesserte Erstlösungsraten im Service und schnellere Audit-Vorbereitungen. Die volle Skalierung über Abteilungen hinweg ist eine 6–18-monatige Reise, abhängig von Datenlage, IT-Reife und regulatorischen Hürden.
ROI bemisst sich nicht nur in Kosteneinsparungen, sondern in schnellerer Time-to-Market für Device-Features, geringerer Fehleranfälligkeit und reduzierten Risikoaufschlägen bei Zulassungen. Wir setzen klare KPIs (z. B. Zeit pro Dokumentation, Nutzerzufriedenheit, Compliance-Score) und tracken diese gemeinsam mit Ihren Teams.
Team-Anforderungen und Rollen
Ein erfolgreiches Enablement braucht Cross-Functional-Teams: Fachexperten aus klinischen Bereichen, Produktverantwortliche, Data Engineers, Security/IT und Compliance. Unsere Bootcamps sind so gestaltet, dass diese Rollen gemeinsam arbeiten und in realen Use Cases lernen — das erhöht Akzeptanz und reduziert Übersetzungsverluste zwischen Fach- und Technikteams.
Wir schulen auch Führungskräfte: Executive Workshops helfen C-Level und Direktoren, Investmententscheidungen zu treffen, Risikoabwägungen zu verstehen und strategische Roadmaps zu priorisieren.
Technologie-Stack und Integrationsfragen
Der empfohlene Stack umfasst sichere Modell-Hosting-Optionen, MLOps für Versionierung und Monitoring, eine Dateninfrastruktur mit Audit-Logs sowie Integrationen zu bestehenden Dokumentenmanagement- und ERP-Systemen. Bei Healthcare-Devices sind Schnittstellen zu Qualitätsmanagement-Systemen besonders kritisch.
Herausforderungen entstehen meist bei Legacy-Integrationen und in der EMR/EPD-Anbindung. Wir beraten bei technischen Lösungen und begleiten Sie beim API-Design, Datenmapping und dem schrittweisen Rollout, damit die Integration risikoarm und kontrolliert erfolgt.
Change Management und Adoption
Technik ist nur ein Teil der Gleichung — Adoption entscheidet über Nutzen. Unsere Playbooks enthalten Kommunikationspläne, On-the-Job-Coaching-Sessions und Ambassador-Programme (Internal AI Communities of Practice), damit frühe Erfolge sichtbar werden und Kollegen die neuen Tools tatsächlich benutzen.
Langfristig unterstützen wir beim Aufbau interner Communities, die Wissen teilen, Prompt-Bibliotheken pflegen und Governance-Praktiken institutionalisiert. So bleibt das Know-how im Unternehmen und skaliert nachhaltig.
Bereit für ein erstes Gespräch zur KI-Strategie?
Vereinbaren Sie ein unverbindliches Gespräch. Wir skizzieren Use Cases, Zeitplan und einen Piloten, der schnelle Resultate liefert und regulatorische Anforderungen berücksichtigt.
Schlüsselbranchen in Dortmund
Dortmunds Geschichte beginnt mit Stahl, Kohle und Maschinenbau; doch der Strukturwandel hat die Stadt in ein Zentrum für Logistik und IT verwandelt. Diese Entwicklung prägt die Medizintechnik-Landschaft: Zulieferer und Hersteller profitieren von einer gut ausgebauten Industrieinfrastruktur und einem wachsenden Ökosystem digitaler Dienstleister.
Die Logistikbranche in Dortmund bringt spezifische Stärken mit: effiziente Supply-Chain-Lösungen, Erfahrung im Ersatzteilmanagement und enge Verbindungen zu Liefernetzwerken. Für Medizintechnik bedeutet das: schnellere Ersatzteilversorgung, robuste Rückverfolgbarkeit und logistikorientierte Servicekonzepte.
Die IT-Branche liefert das technische Rückgrat. Softwarehäuser, Systemintegratoren und Start-ups stellen die Expertise für Datenplattformen, Schnittstellen und Security bereit. Diese IT-Dichte macht Dortmund attraktiv für Device-Hersteller, die digitale Zusatzleistungen oder vernetzte Produkte entwickeln wollen.
Versicherer und Gesundheitsdienstleister in der Region formen zudem Nachfrage und Anreize — sie treiben die Einführung datengetriebener Lösungen voran, etwa für präventive Wartung oder Outcome-basierte Abrechnungsmodelle. Damit entstehen neue Geschäftsmodelle für Medizintechnik-Firmen.
Im Energiesektor liegt ein weiterer Vorteil: stabile Industrieinfrastruktur mit Fokus auf Versorgungssicherheit — relevant für die Produktion und den zuverlässigen Betrieb medizinischer Geräte. Energieeinsparungen und Nachhaltigkeitsziele spielen zudem eine zunehmende Rolle in Produktentwicklungen.
Die lokale Forschung und Weiterbildung verknüpfen traditionelle Ingenieurskunst mit digitaler Bildung. Institutionen und Bildungspartner liefern Fachkräfte, die sowohl mechanische Expertise als auch Software-Know-how mitbringen — ein entscheidender Vorteil beim Aufbau von internen AI-Teams.
Für Medizintechnik in Dortmund ergeben sich daraus klare Chancen: bessere Integration von Produkt- und Serviceangeboten, schnellerer Zugang zu Dateninfrastruktur und ein regionales Netzwerk aus Logistik- und IT-Partnern, das schnelle Piloten und skalierbare Rollouts ermöglicht.
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Wichtige Akteure in Dortmund
Signal Iduna ist ein großer regionaler Versicherer mit starken Verflechtungen im Gesundheitssektor. Als wichtiger Akteur beeinflusst Signal Iduna lokale Gesundheitsprojekte und fördert datengetriebene Services, die für Medizintechnik-Firmen relevante Absatz- und Kooperationsmöglichkeiten schaffen.
Wilo, bekannt für Pumpen- und Gebäudetechnik, hat sich zu einem Technologie- und IoT-getriebenen Anbieter entwickelt. Wilo steht exemplarisch für die Transformation von klassischen Maschinenbauern zu datenorientierten Produkt- und Serviceanbietern — ein Modell, das auch Medizintechnikhersteller inspirieren kann.
ThyssenKrupp hat jahrzehntelange industrielle Expertise in der Region aufgebaut. Obwohl das Kerngeschäft nicht Medizintechnik ist, liefert ThyssenKrupp Know-how in Fertigungsprozessen und Qualitätsmanagement, das in der Zulieferkette der Healthcare Devices von großem Wert ist.
RWE ist ein bedeutender Energieversorger und Partner für Industrieprojekte zugleich. Für Hersteller von Medizinprodukten sind stabile Energieversorgung und gemeinsame Initiativen zu Nachhaltigkeit und Energieeffizienz wichtige Faktoren, die RWE in Dortmund mitgestaltet.
Materna ist ein IT-Dienstleister mit Fokus auf Public Sector und Enterprise-IT. Materna steht für die regionale IT-Kompetenz, die Medizintechnikfirmen bei der Umsetzung von digitalen Gesundheitsanwendungen, Schnittstellen und Sicherheitskonzepten unterstützt.
Neben diesen großen Akteuren gibt es ein Netz aus Mittelständlern, Zulieferern und Start-ups, die spezialisierte Komponenten, Softwarelösungen oder Serviceangebote bereitstellen. Diese Vielfalt fördert Innovation und ermöglicht Kooperationsmodelle, in denen Medizintechnikfirmen schnell Pilotprojekte und MVPs realisieren können.
Die Kombination aus Industriegröße, IT-Expertise und Logistikkompetenz macht Dortmund zu einem attraktiven Standort für Hersteller von Healthcare Devices, die lokale Partnerschaften, Know-how und schnell verfügbare Infrastruktur nutzen wollen.
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Häufig gestellte Fragen
Erste, sichtbare Ergebnisse sind häufig schon nach 6–12 Wochen erreichbar. In dieser Phase geht es vor allem um Quick Wins: ein Dokumentations-Copilot, der Testprotokolle automatisch vorbereitet, oder ein Prompting-Framework, das Servicetechnikern hilft, Standardantworten zu formulieren. Solche Ergebnisse beweisen den Nutzen und schaffen Rückenwind für breitere Rollouts.
Der Schlüssel ist, die richtigen Use Cases zu wählen: sie müssen hohen Nutzwert haben, datentechnisch umsetzbar sein und regulatorisch unbedenklich. Unser Ansatz priorisiert diese Kriterien in den ersten Workshops, um schnelle, aber nachhaltige Erfolge zu ermöglichen.
Die vollständige Skalierung über Abteilungen hinweg dauert in der Regel zwischen 6 und 18 Monaten. Das hängt von IT-Reife, Datenqualität, Compliance-Aufwand und Change-Management ab. In diesem Zeitraum bauen wir Playbooks, Prompt-Bibliotheken und Trainingspfade auf, die die Adaption sichern.
Praktische Empfehlung: messen Sie früh mit klaren KPIs (z. B. Zeitersparnis pro Dokumentation, Nutzerakzeptanz, Compliance-Score) und setzen Sie auf On-the-Job-Coaching, damit das Gelernte unmittelbar im Alltag angewendet wird.
Regulatorische Compliance ist kein nachträglicher Schritt, sondern muss von Beginn an integraler Bestandteil jedes KI-Projekts sein. Das bedeutet: Designentscheidungen, Datenpipelines und Validierungsverfahren werden so gestaltet, dass Audit-Trails, Versionierung und Dokumentation jederzeit nachvollziehbar sind.
Unser Enablement inkludiert spezifische Module zu AI Governance Training, in denen Compliance-Teams, Produktverantwortliche und Entwickler gemeinsam Regeln, Prüfpfade und Verantwortlichkeiten definieren. Wir arbeiten mit standardisierten Playbooks, die typische regulatorische Anforderungen abbilden und auf Ihre Produkte zuschneiden.
Technisch sorgen wir für Data Provenance, Logging und kontrollierte Modell-Deployments. Bei sensiblen Workloads empfehlen wir abgeschottete Umgebungen oder on-premise Lösungen kombiniert mit strengen Zugriffskontrollen und regelmäßigen Validierungszyklen.
Praktischer Rat: integrieren Sie Compliance-Reviews in jede Sprint-Iteration und bilden Sie eine zentrale Stelle, die Modelländerungen freigibt und dokumentiert. So vermeiden Sie teure Nacharbeiten bei Audits oder Zulassungsprüfungen.
Ein tragfähiges Kompetenznetzwerk besteht aus mehreren Rollen: Data Engineers, die Datenqualität und Pipelines sichern; ML Engineers, die Modelle entwickeln und operieren; Fachliche Product Owner aus Klinik/Service, die Use Cases definieren; sowie Compliance- und Security-Expertinnen, die regulatorische Anforderungen überwachen.
Gleichzeitig sind nicht-technische Rollen wichtig: AI-Champions in Abteilungen, Trainer für On-the-Job-Coaching und Moderatoren für interne Communities of Practice. Diese Rollen sorgen dafür, dass die Technologie genutzt wird und das Wissen im Unternehmen bleibt.
Unser AI Builder Track zielt darauf ab, non-technical Creators zu befähigen, Prototypen zu bauen und sinnvoll mit Entwicklern zusammenzuarbeiten. Department Bootcamps bringen HR, Finance, Ops und Sales auf ein gemeinsames Verständnis, sodass bereichsübergreifende Projekte erfolgreich laufen.
Empfehlung: investieren Sie in kontinuierliche Weiterentwicklung und schaffen Sie Karrierepfade für Data- und AI-Kompetenzen, damit Ihr Unternehmen langfristig handlungsfähig bleibt.
Der Umgang mit Patientendaten ist streng reguliert und verlangt technische wie organisatorische Maßnahmen. Anonymisierung, Pseudonymisierung und strikte Zugriffskonzepte sind Grundvoraussetzungen. Zudem sollte jede Datenverarbeitung dokumentiert und auditierbar sein.
Wir empfehlen eine Zero-Trust-Architektur: weniger zentrale Freiheiten, stattdessen granulare Rechteverwaltung, Verschlüsselung in Ruhe und Transit sowie Monitoring. Für Modelle, die mit sensiblen Daten trainiert werden, sind On-Premise- oder VPC-Lösungen oft die sicherste Wahl.
Im Enablement schulen wir Teams in Datenschutz-Impact-Assessments, rollenkontrollierten Workflows und im sicheren Prompting, damit keine sensiblen Informationen unbeabsichtigt in generative Modelle gelangen. Praktische Übungen und Playbooks helfen, Fehlerquellen zu minimieren.
Zum Abschluss: binden Sie Ihre Datenschutzbeauftragten früh ein und etablieren Sie regelmäßige Reviews — das reduziert Risiken und schafft Vertrauen bei Partnern und Aufsichtsbehörden.
Für Medizintechnik sind besonders relevant: Executive Workshops, um strategische Prioritäten zu setzen; Department Bootcamps, um Abteilungen wie Service, Qualität und Regulatory zu befähigen; und der AI Builder Track, um technische und nicht-technische Creator zu schulen.
Darüber hinaus sind Enterprise Prompting Frameworks und Playbooks essenziell, damit Prompt-Engineering nicht Stückwerk bleibt. On-the-Job Coaching sorgt dafür, dass neues Wissen in realen Prozessen getestet und verankert wird.
Unsere Trainings kombinieren Theorie mit praktischen Übungen an Ihren Daten und mit Ihren Tools. So entstehen sofort nutzbare Artefakte — z. B. eine standardisierte Prompt-Bibliothek für Dokumentationsaufgaben oder ein getesteter Copilot für Serviceberichte.
Empfehlung: starten Sie mit einem Executive Workshop, gefolgt von einem fokussierten Bootcamp für die Abteilung mit dem höchsten Hebel (häufig Service oder Quality), und ergänzen Sie das mit On-the-Job-Coaching zur nachhaltigen Verankerung.
Ein Prompting-Framework ist mehr als eine Sammlung von Prompts: es ist ein Governance- und Qualitätsrahmen. Erfolgreiche Integration beginnt mit Standards für Prompt-Struktur, Eingabevalidierung, Output-Checks und Versionierung. Das reduziert Fehler und erleichtert Audits.
Technisch empfehlen wir ein zentrales Prompt-Repository mit Role-based Access Controls und einem Review-Prozess für Änderungen. Training und Playbooks helfen Anwendern, Prompts korrekt zu nutzen und anzupassen, ohne Compliance-Risiken einzugehen.
Im Enablement bauen wir gemeinsam mit Ihren Teams Prompts für typische Arbeitsabläufe (z. B. Dokumentationsvorlagen, Service-Checks) und führen Workshops durch, in denen Mitarbeiter die Prompts in realen Szenarien trainieren und optimieren.
Praktische Maßnahme: etablieren Sie eine Prompt-Review-Routine und messen Sie Qualität über definierte KPIs wie Genauigkeit, Nutzungsrate und Compliance-Konformität — so wird Prompting zu einem verlässlichen Teil des Arbeitsalltags.
Präsenzschulungen vermitteln Wissen, aber On-the-Job-Coaching sorgt für Anwendung. Gerade in der Medizintechnik, wo Prozesse stark reguliert und Kontextabhängig sind, ist das Lernen in realen Arbeitsfällen entscheidend, damit neue Tools korrekt und sicher genutzt werden.
Coaching begleitet Teams bei echten Aufgaben: Prompts werden an realen Dokumenten getestet, Copilots interagieren mit Workflows, und Compliance-Checks laufen live mit. Dieses Vorgehen reduziert das Risiko von Fehlanwendungen und erhöht die Akzeptanz.
Wir kombinieren Hands-on-Sessions mit Follow-up-Coaching, in dem wir Verbesserungen iterativ einbauen und Coaches in Ihren Teams befähigen, die Rolle langfristig zu übernehmen. Dadurch entsteht nachhaltiges Know-how und die Abhängigkeit von externen Beratern sinkt.
Konkreter Tipp: planen Sie nach jedem Bootcamp mindestens vier Wochen On-the-Job-Coaching ein, um die Lernkurve zu stabilisieren und erste Anpassungen an Prozessen und Tools vorzunehmen.
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Philipp M. W. Hoffmann
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