Lernen Sie unser Team kennen
Juliette Schuster
Grundlegende Kompetenzen

- Digital Transformation
- KI-Governance
- Natural Language Processing
- Human–Technology Interactions
Juliette spezialisiert sich auf die Auswirkungen von KI auf Organisationen und die Menschen, die damit arbeiten. Auf Grundlage ihrer Berufserfahrungen im Personalwesen sowie ihres B.Sc. in Psychologie untersucht sie, wie KI-Technologien Dynamiken am Arbeitsplatz, Entscheidungsprozesse und die Employee Experience beeinflussen.
Ihre Arbeit zielt darauf ab, Organisationen bei der Implementierung von KI zu unterstützen, die nicht nur technisch fundiert, sondern auch sozial nachhaltig und auf die Bedürfnisse der Menschen abgestimmt ist. Sie trägt zur Analyse und Bewertung von KI-Anwendungen, zur Entwicklung und Kommunikation von Compliance-Ansätzen und zur Gewinnung forschungsbasierter Erkenntnisse über die Dynamik zwischen Mensch und KI-Systemen bei. Ihr besonderes Interesse gilt den Fragen des Vertrauens, der Verantwortung und der Selbstwirksamkeit in der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI.
Innerhalb des Teams stärkt Juliette die menschenzentrierte Perspektive von KI-Strategien und hilft dabei, aus technologischen Innovationen echten Impact für die Menschen, die damit arbeiten, zu kreieren.
Juliette war maßgeblich an der Entwicklung unseres 9senses Chatbot Audits und der zugrundeliegenden Methodik beteiligt.
Referenzprojekte
Chatbot Audit
9senses Produktenwicklung: Das Ziel bestand darin, eine Testmethodik zu entwickeln, um die Leistung von Chatbots in Geschäftsanwendungen mit einem standardisierten Tool zu messen und zu bewerten.
Conversational AI Audit & Benchmarking
Development of a multidimensional Blackbox Chatbot Audit framework for evaluating chatbot user experience and business value in customer service environments. The audit methodology combines structured use-case testing with qualitative and quantitative evaluation dimensions, including answer quality, response speed, dialogue quality, and user interface assessment.
The framework also incorporates hallucination testing and edge-case analysis to assess robustness and real-world usability. The project included extensive market and user-frustration research, methodology development, pilot implementation, and iterative testing and retesting phases. The resulting audit framework is used to evaluate chatbot performance, identify optimization potential, and assess user retention likelihood and overall business impact.