LONDON (IT BOLTWISE) – Viele Pharmaunternehmen stehen bei KI-Projekten noch zwischen Experiment und produktiver Skalierung: In einer Branchenumfrage liegt der Schwerpunkt klar auf Proof of Concept statt auf skalierbarer Produktion. Der Engpass liegt weniger im Finden neuer Use Cases als in der Umsetzung – von Verantwortlichkeiten über Datenqualität bis zur Integration in den Arbeitsalltag. Besonders kritisch sind Governance, Bereitstellung und das Change Management, weil KI sonst zwar technisch funktioniert, aber operativ verpufft. Für Entscheider entscheidet sich daran, ob KI langfristig Wettbewerbsfähigkeit und Shareholder Value messbar stärkt.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Pharmaindustrie ist inzwischen vom reinen Technikdemo-Labor weit entfernt. Gleichzeitig zeigt sich, dass viele Organisationen den entscheidenden Schritt von der Idee zur belastbaren Produktion noch nicht geschafft haben: Laut einer Umfrage unter Führungskräften befinden sich mehr als 76 % der Unternehmen in einer Phase zwischen Proof of Concept und skalierbarer Implementierung. Das klingt zunächst nach einem Fortschrittsproblem, entpuppt sich bei genauerem Hinsehen jedoch als Umsetzungsproblem. Innovation ist sichtbar – aber die industrielle Produktisierung mit Governance, Skalierbarkeit und messbarer Wirkung bleibt die Ausnahme.
Technisch betrachtet beginnt das Scheitern selten beim Modell selbst, sondern an den Randbedingungen, die in der regulierten Entwicklung oft unterschätzt werden. Fast 60 % der Befragten nennen fehlende Zuständigkeiten als Bremse: Wer entscheidet über Prioritäten, Datenzugriff, Modell-Grenzen und Freigabeprozesse, wenn mehrere Bereiche involviert sind? In der Praxis führt das dazu, dass Erfolgskennzahlen fehlen und Pilotlösungen nicht in einen produktionsreifen Betrieb überführt werden. Hinzu kommt ein zweites Grundproblem: Daten sind fragmentiert oder unzuverlässig. In der Pharmawelt treffen kommerzielle, medizinische, regulatorische und Patientendaten aufeinander – und liegen häufig in getrennten Systemen, die nicht ohne Weiteres konsolidierbar sind.
Gerade diese Datenfragmentierung macht die KI-Entwicklung zu einem Engineering-Thema, nicht nur zu einem Analytics-Thema. Wenn Datenqualität Entscheidungen verzögert oder Features inkonsistent bereitstellt, sinkt die praktische Nützlichkeit selbst gut trainierter Modelle. Historisch kennen viele Unternehmen dieses Muster aus früheren Digitalisierungswellen: Auch damals führten Insellösungen zu der Erkenntnis, dass Skalierung ohne Daten- und Prozessdisziplin kaum funktioniert. Heute wird das zusätzlich durch strenge Anforderungen an Nachvollziehbarkeit, Validierung und Sicherheitskonzepte verstärkt. Damit rückt die Frage nach MLOps, Modell-Updates, Monitoring und dokumentierbaren Pipelines in den Vordergrund, weil der Betrieb über Monate und Jahre hinweg auditiert werden können muss.
Ein weiterer Hebel liegt auf der Produkt- und Nutzerseite: Mehr als die Hälfte der Befragten berichtet von einer uneinheitlichen Einbindung der Endnutzer in die Entwicklung. Das ist in der Pharmaindustrie besonders relevant, weil KI nicht im luftleeren Raum entscheidet, sondern Medizin, Vertrieb und Marktzugang unterstützen soll. Wenn Fachbereiche erst spät eingebunden werden, entstehen Workflows, die sich zwar technisch integrieren lassen, aber organisatorisch nicht in Entscheidungsprozesse passen. Hier zeigt sich auch, wie sich der Ansatz von Großanbietern unterscheidet: Während hyperskalierende Plattformen häufig stark auf Standard-Toolchains setzen, entscheiden in der Praxis mittel- und langlaufende Programme über Erfolg oder Misserfolg. Wettbewerber wie NVIDIA mit KI-Infrastruktur oder Microsoft mit Cloud- und Datenplattformen liefern Bausteine – die eigentliche Betriebsfähigkeit muss jedoch organisationsintern aufgebaut werden.
Für den Markt und die Strategie ist entscheidend, dass KI in Unternehmen offenbar zunehmend als operatives Modell verstanden werden muss. Branchenvertreter wie Wiktor Fido betonen, dass KI nicht nur ein Innovationssignal sein darf, sondern in Verantwortlichkeiten, Daten-Disziplin und tägliche Entscheidungen eingebettet werden muss. Diese Sichtweise entspricht einem Wandel, den viele Organisationen aus Pilotphasen kennen: Erst wenn Governance geklärt ist und Bereitstellungsmethoden sowie Infrastruktur reifen, werden aus Experimenten skalierbare Systeme. Dass 64,3 % KI noch nicht in den täglichen Arbeitsabläufen verankert haben, passt dazu: Ohne Integration in Prozesse bleibt KI ein Zusatzprojekt, und Change Management wird zum Dauerbrenner.
Auch die Akzeptanz ist in den Ergebnissen zentral. 31,6 % der Befragten nennen sie zusammen mit Change Management als größte Hürde, und Ivanka Vankova macht deutlich, dass Schulungen allein nicht reichen. KI entfaltet ihren Mehrwert nur dann, wenn sie in Plattformen, Workflows und konkrete Entscheidungen eingebettet ist, die den Arbeitsalltag wirklich steuern. Genau hier liegt der Unterschied zwischen „KI zeigt Ergebnisse“ und „KI liefert betriebliche Wirkung“: Wenn Nutzer keinen klaren Nutzenpfad sehen, entstehen Workarounds, Schattenprozesse oder ein selektives Nutzen von Modellen. Im Enterprise-Kontext konkurrieren KI-Initiativen zudem mit bestehenden Compliance- und Qualitätsprozessen, sodass die Einführung als Gesamtprogramm geplant werden muss – nicht als isolierte Data-Science-Aufgabe.
Regulatorisch und datenschutzseitig steigt dabei die Komplexität. Pharmaunternehmen operieren in Umgebungen, in denen Datenschutz, Zugriffskontrollen, Datenminimierung und nachvollziehbare Entscheidungswege zwingend sind. Wenn Modelle auf personenbezogenen oder gesundheitsbezogenen Daten beruhen, müssen Verantwortliche zusätzlich sicherstellen, dass Training, Test und Betrieb den jeweiligen Rechtsrahmen unterstützen. Das macht die technische Vergleichbarkeit schwierig: Cloud vs. On-Premise, zentrale vs. föderierte Datenhaltung und unterschiedliche Rollen- und Freigabemechanismen entscheiden mit darüber, wie schnell ein Use Case in den regulierten Betrieb überführt werden kann. Deshalb sollten Unternehmen ihre Architektur frühzeitig so gestalten, dass Audits und Sicherheitsprüfungen nicht am Ende nachgerüstet werden.
Der Ausblick liegt damit weniger im „mehr KI“ als im „besserer Betrieb“. Der Bericht zum KI-Readiness-Status in der Pharmaindustrie macht deutlich, dass Investoren und Stakeholder den Skalierungsfortschritt genau beobachten sollten, weil er direkt auf Wettbewerbsfähigkeit und Shareholder Value einzahlt. In den nächsten Monaten werden sich erfolgreiche Programme an Kennzahlen messen lassen müssen: Wie schnell wandern Modelle aus dem Labor in produktive Pipelines? Wie zuverlässig sind Daten und wie stabil sind Performance und Drift-Metriken? Und wie gut sind Fachbereiche tatsächlich in die Iteration eingebunden? Für Entwickler eröffnet das Chancen: Wer KI-Infrastruktur, Governance und Integrationsmuster als End-to-End-Lösung mitdenkt, kann die Lücke zwischen Proof of Concept und skalierbarer Produktion schließen.
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