Juliette Schuster
Kernkompetenzen
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 Frameworks und der zugrundeliegenden Methodik beteiligt.
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Referenzprojekte
Generative AI Audit Framework
Entwicklung von strukturierten Audit-Verfahren für generative KI, mit Methodenentwicklung für Level 1 und Level 2 GenAI-Audits.
mehr...Entwicklung eines mehrdimensionalen „Blackbox“-Chatbot-Audit-Rahmenwerks zur Bewertung der Benutzererfahrung und des geschäftlichen Nutzens von Chatbots im Kundenservice. Die Audit-Methodik kombiniert strukturierte Use-Case-Tests mit qualitativen und quantitativen Bewertungsdimensionen, darunter Antwortqualität, Reaktionsgeschwindigkeit, Dialogqualität und Bewertung der Benutzeroberfläche.
Das Framework umfasst zudem Halluzinationstests und die Analyse von Randfällen, um die Robustheit und die Praxistauglichkeit zu bewerten. Das Projekt umfasste umfangreiche Markt- und Nutzerfrustrationsstudien, die Entwicklung von Methodiken, eine Pilotimplementierung sowie iterative Test- und Nachprüfungsphasen. Das daraus resultierende Audit-Rahmenwerk dient dazu, die Leistung von Chatbots zu bewerten, Optimierungspotenziale zu identifizieren sowie die Wahrscheinlichkeit der Nutzerbindung und die allgemeinen geschäftlichen Auswirkungen zu beurteilen.