Diese Prognose basiert auf der Analyse von über 1.000 Berufsbildern. Darunter viele entlang der Wertschöpfungskette der Life Sciences. Zwei Beispiele zeigen exemplarisch, wie generative KI wirtschaftlichen Mehrwert freisetzen kann.
Strategische Hebel entlang der Wertschöpfungskette
Eine Analyse im Rahmen der Studie „New Work, New World“ von Cognizant und Oxford Economics zeigt: Generative KI kann in zahlreichen Berufsprofilen, auch im Life-Sciences-Sektor, signifikanten wirtschaftlichen Mehrwert schaffen.
Zwei Beispiele machen dies deutlich:
Vertriebsmitarbeitende können generative KI nutzen, um das Verhalten von Ärztinnen und Ärzten zu analysieren, deren Informationsbedarfe zu verstehen und priorisierte, personalisierte Interaktionen über den bevorzugten Kanal zu ermöglichen. KI kann frühere Gespräche zusammenfassen, Kommunikationspräferenzen erkennen und gezielte Empfehlungen zur Ansprache geben. So entsteht eine intelligent gesteuerte, relevante Verbindung zu jeder einzelnen Fachperson über digitale und persönliche Kanäle hinweg. Auf diese Weise entwickelt sich der Vertrieb im Life-Sciences-Bereich von einem Push-Modell hin zu einem datengestützten, individualisierten Influencer-Modell.
Auch in der klinischen Forschung eröffnet generative KI neue Möglichkeiten. Studienleiter:innen können sie nutzen, um Protokolle schneller zu entwickeln, Studien dynamisch zu planen und effizienter zu verwalten. KI hilft bei der Auswahl geeigneter Teilnehmer:innen, überwacht den Fortschritt und identifiziert neue potenzielle Anwendungen existierender Wirkstoffe. Dadurch wird es für Unternehmen einfacher, in kleinere, spezialisierte Märkte einzutreten und neue Umsatzquellen zu erschließen, bei gleichzeitiger Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung.
Voraussetzungen für erfolgreiche KI-Implementierung
Viele Mitarbeitende nutzen bereits heute generative KI – informell, etwa für Texte, Recherchen oder Zusammenfassungen. Um daraus unternehmerischen Mehrwert zu schaffen, braucht es klare Rahmenbedingungen und einen strategischen Ansatz.
Vier Erfolgsfaktoren sind entscheidend:
Change Management & Weiterbildung: Jede Rolle, die sich durch KI verändert, sollte strategisch weiterentwickelt werden. Mit dem Ziel, Fachwissen zu stärken, nicht zu ersetzen.
Technologieinvestitionen: Unternehmen müssen bestehende Plattformen überdenken, da auch europäische Anbieter zunehmend generative KI integrieren. Etwa in CRM-Systeme, Medical Affairs oder Zulassungsprozesse.
Datenstrategie & IT-Landschaft: Um wirksame KI-Anwendungen zu ermöglichen, sind moderne Datenstrukturen notwendig. Und diese möglichst interoperabel, standardisiert und regelkonform (z. B. in Hinblick auf Datenschutz).
Transparenz & Kommunikation: Der Einsatz von KI sollte intern wie extern nachvollziehbar kommuniziert werden. Mit dem Ziel, Vertrauen bei Fachkräften, Patient:innen, Partnern und Regulierungsbehörden aufzubauen.
Fortschritt gestalten und Verantwortung übernehmen
Die Potenziale generativer KI sind bekannt. Jetzt geht es darum, sie konsequent in die Umsetzung zu bringen. Das bedeutet: Geschäftsprozesse neu denken, Kompetenzen aufbauen, Pilotprojekte starten und lernen, wie Mensch und Maschine produktiv zusammenarbeiten. Wer früh investiert, profitiert mehrfach; durch schnellere Innovation, höhere Qualität und eine differenzierte Marktposition.
Die Zukunft der Life Sciences wird von denen gestaltet, die heute beginnen, generative KI produktiv einzusetzen.
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