KI in der Pharmaindustrie: Eine Branche im Wandel

Die Pharmaindustrie befindet sich in einem tiefgreifenden Umbruch. Früher stand die Laborarbeit mit langwierigen klinischen Studien im Vordergrund. Heute müssen sich Pharmaunternehmen zusätzlich durch enorme Datenmengen, strengere Budgets und stetig wachsende Erwartungen von Ärzt:innen und Patient:innen navigieren.

Big Data – von genetischen Sequenzen bis hin zu realen Patientendaten – wächst schneller, als es sich manuell auswerten lässt. Gleichzeitig fordern Investoren und Gesundheitssysteme kürzere Zulassungszeiten und geringere Kosten. Verschreibungsgewohnheiten verlagern sich zunehmend ins Internet und Ärzt:innen erwarten personalisierte digitale Interaktionen statt generischer Verkaufsgespräche.

In diesem komplexen Umfeld wird KI in der Pharmaindustrie zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor. Spezielle Pharma-Software und Künstliche Intelligenz bieten Lösungen, die Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Präzision vereinen und damit die Wettbewerbsfähigkeit sichern.

Inhalt:

• Wie KI Pharmaunternehmen verändert
• KI in der Pharmaindustrie: Neue Wege für Vertrieb, Marketing und Patientensupport
• Erfolgreiche Einführung: Anwendungen für KI in der Pharmaindustrie
• Ausblick: Eine neue Ära für die Pharmaindustrie

Wie KI Pharmaunternehmen verändert

Künstliche Intelligenz hat sich vom Modewort zur strategischen Priorität entwickelt. Besonders in der Pharmaindustrie zeigt sich, wie groß das Potenzial von KI ist:

• Wirkstoffforschung: Machine-Learning-Modelle analysieren Millionen von Molekülen in wenigen Tagen, um vielversprechende Kandidat:innen zu finden. Diese Aufgabe dauerte früher Monate oder Jahre.
• Generative KI: Optimiert chemische Strukturen und schlägt neue therapeutische Ansätze vor.
• Klinische Studien: KI hilft, geeignete Patient:innen schneller zu identifizieren, steigert die Rekrutierungsraten und verkürzt die Studiendauer.
• Produktion: „Digitale Zwillinge“ – virtuelle Abbilder von Fertigungslinien – erkennen Gerätefehler frühzeitig und verhindern teure Ausfälle.

Diese Entwicklungen zeigen: KI für Pharma bedeutet nicht nur mehr Effizienz, sondern auch bessere Sicherheit und Qualität in allen Phasen der Wertschöpfungskette.

KI in der Pharmaindustrie: Neue Wege für Vertrieb, Marketing und Patientensupport

Die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz reichen weit über das Labor hinaus. Im kommerziellen Bereich leiten „Next-Best-Action“-Engines Vertriebsteams zu den relevantesten Ärzt:innen. Die dynamische Segmentierung hilft wichtige Kundendaten in- und außerhalb vom CRM zu berücksichtigen. Das hilft bei der richtigen Priorisierung der Zielgruppen. Persönliche Präferenzen von Ansprechpartnern werden dabei berücksichtigt und sichern somit eine personalisierte Ansprache und einen erfolgreicheren Termin. Auf dem Weg zu den priorisierten Ansprechpartnern, helfen virtuelle Assistenten sich bestmöglich auf die Termine vorzubereiten, indem sie eine qualitative Zusammenfassung über alle historischen Besuchsberichte und Ereignisse für die Zielperson wiedergeben wie z.B. offene Fragen vom letzten Termin, Webinar-Teilnahmen, oder aber ob neue Patienten für eine Therapie empfohlen wurden. Diese effizientere Besuchsvorbereitung sorgt dafür, dass die Fachkräfte in der Praxis mehr Zeit für tiefgehende Gespräche haben und sich dadurch besser abgeholt fühlen. Patienten-Support-Programme nutzen KI, um personalisierte Erinnerungen und Informationsmaterial zu versenden. Das steigert die Therapietreue. Besonders in der Behandlung seltener Erkrankungen, bei denen die Patientenbedürfnisse individuell sind, können solche maßgeschneiderten Lösungen entscheidend sein.

Salesforce Agentforce: Die Lösung für die Pharmaindustrie 

Damit KI reibungslos in vielen Abteilungen funktioniert, benötigen Pharmaunternehmen eine einheitliche, integrierte Plattform. Salesforce Agentforce übernimmt diese Rolle. Unsere Lösung stellt Ihnen KI-Agenten zur Verfügung, die Benutzeranfragen verstehen, Antworten aus freigegebenen Wissensdatenbanken abrufen und Aufgaben ausführen – sei es die Durchführung eines Dateneingabe-Workflows, das Auffinden eines klinischen Protokolls oder die Erstellung eines Sicherheitsupdates. Agentforce beinhaltet zudem eine „Trust Layer“-Sicherheitsarchitektur, die sensible Studien- oder Patientendaten schützt, und bietet eine vollständige Audit-Trail-Dokumentation für Aufsichtsbehörden.

Konkrete Beispiele für Pharma-KI-Agenten

Die Einsatzmöglichkeiten von KI in der Pharmaindustrie sind vielfältig. Einige Anwendungsfälle zeigen bereits besonders hohe Akzeptanz bei Pharmaunternehmen und Vertriebsorganisationen:

1. Besuchsberichte im Vertrieb (Sales Rep / MSL Visit Summaries): Nach einem Arztgespräch verbringen Vertriebsmitarbeiter:innen viel Zeit damit, Notizen ins CRM-System einzugeben. KI für Pharma verändert das grundlegend: Nach einem Besuch diktieren Mitarbeiter:innen ihre Gesprächszusammenfassung einfach ins Smartphone oder Tablet. Der KI-Agent stellt gezielte Rückfragen, um fehlende Details zu ergänzen, und wandelt die Transkription anschließend in strukturierte Datensätze um – etwa Gesprächsergebnisse, Produktfeedback oder vereinbarte nächste Schritte. Diese werden direkt ins CRM-System eingespielt. Das spart enorm viel Zeit, liefert konsistente Daten und verschafft Unternehmen wertvolle, einheitliche Einblicke aus dem Feld.
2. Meeting mit Healthcare Professionals (HCP): Die Vorbereitung auf ein Meeting mit Ärzt:innen oder Key Opinion Leaders (KOLs) war bisher mit großem Aufwand verbunden. Mitarbeitende mussten Studienergebnisse, Interaktionshistorien und Wettbewerbsberichte parallel recherchieren und aufbereiten. Mit KI in der Pharmaindustrie genügt nun ein Klick, um ein kompaktes, aber umfassendes Briefing zu erhalten: Es umfasst die letzten Interaktionen mit dem HCP, die Stimmungslage, Interessengebiete sowie aktuelle Markttrends. Zusätzlich übernimmt ein digitaler Sales-Coach-Agent eine Trainingsrolle: Er stellt den Vertriebsmitarbeiter:innen gezielte Fragen, trainiert Antworten auf schwierige Gesprächssituationen und zeigt Verbesserungspotenziale auf. So gehen Teams optimal vorbereitet in jedes Gespräch, treten sicherer auf, verkürzen Konversionszyklen und steigern die Verschreibungsraten.
3. Klinische Studien & Forschung (Site Selection & Patientenrekrutierung):
   Klinische Studien sind zeitkritisch und stark dokumentationsgetrieben, gerade bei Standortauswahl, Aktivierung und Rekrutierung entstehen hohe Aufwände. Ein KI-Agent kann Prüfzentren anhand historischer Studiendaten und Performance-Kennzahlen priorisieren, fehlende Dokumente frühzeitig erkennen und standardisierte Prozesse für die Standortaktivierung begleiten. Für die Rekrutierung unterstützt er das Kriterien-Matching (z. B. auf anonymisierten oder strukturierten Daten) und übernimmt wiederkehrende Kommunikations- und Terminprozesse zwischen Sponsor/CRO und Studienzentrum. So lassen sich Studien schneller starten, Engpässe im Recruiting reduzieren und Teams deutlich entlasten.

Erfolgreiche Einführung: Anwendungen für KI in der Pharmaindustrie

Die Einführung von KI in der Pharmaindustrie erfordert eine klare Strategie und sorgfältige Umsetzung. Salesforce hat durch die Einführung von Agentforce bereits zahlreiche Proof-of-Concepts (PoCs) in Kundenumgebungen begleitet. Daraus ergibt sich ein bewährtes Vorgehen in sechs Schritten:

1. Ideation (Ideenfindung): Cross-funktionale Teams aus Forschung und Entwicklung, Medical Affairs, Qualitätssicherung und Vertrieb erarbeiten gemeinsam wertvolle Use Cases mit hohem Mehrwert.
2. Setup: Die Rollen der KI-Agenten werden definiert, und zentrale Datenquellen werden in die Plattform eingebunden.
3. Konfiguration: Im Agent Builder werden Themen, Aktionen und Prompts individuell angepasst. Dadurch wird detailliert festgelegt, welche Aufgaben der Agent übernehmen soll. Anschließend werden die Agenten mit den relevanten Dokumentbibliotheken verknüpft.
4. Test: Mit Batch-Tests und Echtzeit-Vorschauen lassen sich hunderte Szenarien prüfen. Dies stellt sicher, dass die KI zuverlässig arbeitet, die Performance optimiert wird und regulatorische Vorgaben eingehalten werden.
5. Rollout: Die Agenten werden über verschiedene Kanäle bereitgestellt. Dazu gehöreneingebettete Chats, Slack, E-Mail, SMS, Telefon oder eigene APIs. Gleichzeitig werden Endanwender:innen gezielt geschult, um eine hohe Akzeptanz sicherzustellen.
6. Monitoring: Nach der Einführung werden Nutzung, Sitzungsberichte und Feedback kontinuierlich überwacht, sodass die Agenten laufend optimiert werden können. Auf diese Weise bleiben sie sowohl leistungsfähig als auch regelkonform.

Technische Feinheiten bei der Einrichtung

Damit die Implementierung reibungslos verläuft, sind einige technische Prinzipien entscheidend:

• Datenpipelines und Sicherheitskontrollen sollten vor der Einführung etabliert werden, um spätere Risiken zu vermeiden.
• Zugriffsrechte sollten restriktiv vergeben werden. Debugging im Kontext von Agent und Nutzer:in hilft, frühzeitig Lücken bei Daten- oder Feldzugriffen zu erkennen.
• Indexierung sollte nur auf tatsächlich benötigte Dokumente erfolgen, wobei Bibliotheken thematisch strukturiert werden sollten, um Störungen zu minimieren.
• Frühe Sandbox-Tests ermöglichen es, Randfälle unter Lastbedingungen zu prüfen, bevor ein breiter Rollout erfolgt.
• Performance-Tests während des gesamten Entwicklungszyklus stellen sicher, dass kein einzelner Agent übermäßig viele Ressourcen auf gemeinsamen Datenplattformen blockiert.

Künstliche Intelligenz in der Organisation verankern

Der Schlüssel zum Erfolg von KI in der Pharmaindustrie liegt nicht allein in der Technologie, sondern vor allem in der aktiven Einbindung der Mitarbeitenden. KI-gestützte Workflows entfalten ihr volles Potenzial dann, wenn sie die gewohnten Abläufe der Nutzer:innen – etwa von klinischen Koordinator:innen, Qualitätsingenieur:innen oder Medical Science Liaisons (MSLs) – unterstützen und nahtlos in den Arbeitsalltag integriert werden. Werden Mitarbeitende hingegen gezwungen, sich starren Systemen anzupassen, sinkt die Akzeptanz spürbar.

Besonders wirkungsvoll sind intuitive Benutzeroberflächen sowie praxisorientierte Schulungen, die den Mehrwert visualisieren – etwa schnellere Patientenzuordnungen oder eine geringere Anzahl von Qualitätsvorfällen. Reine Klick-Anleitungen reichen in der Regel nicht aus, um nachhaltige Akzeptanz zu schaffen.

Ein weiterer Erfolgsfaktor ist das Executive Sponsorship: Wenn die Unternehmensführung die Bedeutung von KI-Projekten betont und deren Ergebnisse klar mit übergeordneten Unternehmens- und Qualitätszielen verknüpft, steigt die Relevanz im gesamten Betrieb. Zudem tragen sichtbare Erfolgsgeschichten – beispielsweise eine um 20 % kürzere Prüfungsdauer – entscheidend dazu bei, Vertrauen aufzubauen und die Motivation im Team langfristig zu sichern.

Technologischer Fortschritt in rasantem Tempo

Die Entwicklung im Bereich KI in der Pharmaindustrie schreitet mit enormer Geschwindigkeit voran. Beinahe wöchentlich entstehen neue Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten. Um mit dieser Dynamik Schritt zu halten, richten viele Pharmaunternehmen Centers of Excellence ein. Diese Einheiten haben die Aufgabe, Best Practices zu definieren, KI-Modelle auf mögliche Verzerrungen und regulatorische Anforderungen zu überprüfen und flexible Microservices-Architekturen aufzubauen.

Ein solcher Ansatz erlaubt es Ihnen, Innovationen wie digitale Zwillinge, förderales Lernen oder Predictive Quality Monitoring reibungslos in bestehende Infrastrukturen zu integrieren, ohne diese von Grund auf austauschen zu müssen. 

Auch beim Einsatz von generativer KI empfiehlt sich ein gestuftes Vorgehen: Zunächst kommen klar abgegrenzte, risikoarme Anwendungsfälle wie die automatisierte Dokumentenzusammenfassung zum Einsatz. Im nächsten Schritt können Sie dann komplexere Funktionen einführen – stets abgesichert durch ein strenges Governance-Framework.

Ausblick: Eine neue Ära für die Pharmaindustrie

Mit einem klaren Prozess, einer soliden technischen Basis und teamorientiertem Change Management können Pharmaunternehmen die gesamte Wertschöpfungskette transformieren: von der schnelleren Wirkstoffentwicklung über sichere Produktion bis hin zur personalisierten Patientenbetreuung.

Die Zukunft gehört den Unternehmen, die KI in der Pharmaindustrie erfolgreich einsetzen – gestützt durch Plattformen wie Agentforce. Sie werden nicht nur den Markt anführen, sondern die Art und Weise verändern, wie Medikamente entdeckt, produziert und bereitgestellt werden.