KI-Implementierung in Life Sciences Industrie: Ergebnisse der Umfrage zu größten Herausforderungen

Zwischen Ambition und Umsetzung. Wo Life Sciences Unternehmen in der KI-Einführung aktuell stehen

Künstliche Intelligenz hat sich in vielen Unternehmen fest auf der Agenda etabliert. McKinsey beschreibt das Jahr 2026 als das Jahr der Pilotphase, die sich auch in zahlreichen Branchen beobachten lässt. Gleichzeitig zeigt sich im Alltag ein anderes Bild. Viele Organisationen kommen über erste Experimente und Pilotprojekte kaum hinaus. KI bleibt in vielen Gesprächen ein Buzzword und stockt vor der Einführung in skalierbare Prozesse. Warum ist das so? Und warum steht vor allem die Life Science Branche vor diesen Hürden?

Warum die Umsetzung stockt und was jetzt entscheidend ist

Gerade in Life Sciences und Pharma wird diese Diskrepanz besonders sichtbar. Der Innovationsdruck ist hoch, die regulatorischen Anforderungen komplex und die bestehenden Strukturen häufig historisch gewachsen. Auch wenn sich in den Ergebnissen unserer Umfrage zwei zentrale Themen klar abzeichnen: Alle vier Antwortmöglichkeiten wurden von Unternehmen als Herausforderungen bestätigt.

Konkrete Anwendungsfälle
Ein Teil der Unternehmen hat Schwierigkeiten, AI sinnvoll im eigenen Kontext zu verankern. Ideen bleiben oft abstrakt oder sind zu weit vom operativen Geschäft entfernt. Dadurch fehlt die Grundlage für klare Priorisierung und das Pilotprojekt scheitert bereits an den Grundlagen.

Ownership zwischen IT und Fachbereich
Verantwortlichkeiten sind häufig nicht eindeutig geregelt. Initiativen bewegen sich zwischen technischen und fachlichen Anforderungen, ohne klare Steuerung. Das führt zu Reibungsverlusten und streicht die KI-Einführung regelmäßig von der Tagesagenda.

Fehlende Umsetzungsstrategie
Hier liegt eines der größten Hindernisse. Viele Organisationen starten mit einer Idee, jedoch ohne übergeordnetes Zielbild. Es fehlt an Struktur, dem Business Case und einer klaren Vorstellung davon, wie AI langfristig eingesetzt werden soll. Dadurch führt das Pilotprojekt zu Frustration und kommt in vielen Fällen gar nicht zum Roll-out. 

Zerstreute Daten und Tools
Parallel dazu zeigt sich eine zweite zentrale Herausforderung. Daten und Systeme sind in vielen Unternehmen fragmentiert. Informationen liegen verteilt, sind unterschiedlich aufbereitet und schwer zugänglich. Tools interagieren nicht miteinander und machen KI-Use-Cases ineffizient und schwerfällig.

Die zentralen Hebel in der KI-Implementierung: Strategie und Daten im Fokus

Die beiden dominierenden Themen unserer Umfrage hängen eng zusammen. In beiden Fällen geht es um Struktur und darum, dass Unternehmen das langfristige Zielbild fehlt. 

Fehlende Umsetzungsstrategie. Orientierung im Entscheidungsprozess schaffen

Unternehmen arbeiten häufig an einzelnen Projekten, die für sich genommen sinnvoll sind. Ohne strategischen Rahmen fehlt jedoch die Verbindung zwischen diesen Initiativen.

Typische Herausforderungen sind:

• Keine klare Priorisierung entlang des Business Values
• Kein gemeinsames Zielbild für den Einsatz von AI
• Unsicherheiten im Umgang mit regulatorischen Anforderungen
• KI wird zu Ganzheitlich gedacht, anstatt mit einem Use Case zu beginnen. Stichwort: Minimum Viable AI.

Das Ergebnis sind viele parallele Aktivitäten ohne klare Richtung und ohne, dass ein festgelegter Use Case als abgeschlossen bezeichnet werden kann. Das Hauptproblem: Es fehlt ein klarer Leitfaden für die Umsetzung.

Zerstreute Daten und Systeme. Die operative Realität als Bremsfaktor

Die zweite große Herausforderung liegt in der bestehenden Systemlandschaft. Daten sind die Grundlage jeder KI-Anwendung, doch genau hier entstehen häufig die größten Probleme.

• Daten sind auf verschiedene Tools verteilt
• Schnittstellen fehlen oder sind ineffizient
• Datenformate sind weder einheitlich noch direkt auswertbar
• Governance und Qualität unterscheiden sich je nach Quelle

Diese Fragmentierung erhöht den Aufwand erheblich und verlangsamt Projekte. Sie führt dazu, dass KI-Prozesse nach wie vor manuelle Schritte beinhalten müssen. Gleichzeitig wirkt sie sich auf viele weitere Bereiche im Unternehmen aus. Prozesse werden komplexer, Entscheidungen dauern länger und Effizienzpotenziale bleiben ungenutzt. Die Frage: Wie konnte es zu so einer fragmentierten Systemlandschaft überhaupt kommen?

Ein strukturelles Thema. KI macht bestehende Herausforderungen sichtbar

Die Ergebnisse zeigen, dass viele der genannten Probleme bereits unabhängig von künstlicher Intelligenz existieren. Fragmentierte Systeme, fehlende Abstimmung und Ownership sowie unklare strategische Ausrichtung sind bekannte Themen in vielen Organisationen.

KI verstärkt diese Effekte und bringt sie stärker in den Fokus. Sie rächen sich als direkte Bremsen der digitalen Transformation und wirken als strategischer Nachteil im Wettbewerb. Unternehmen, die ihre Grundlagen daher verbessern und Legacy-Strukturen gezielt abbauen, profitieren über einzelne KI-Anwendungsfälle hinaus.

Vom KI-Pilot zur Skalierung. Ein strukturierter Weg nach vorne

Um Unternehmen in dieser Phase zu unterstützen, haben wir ein AI Impact Framework entwickelt. Es hilft dabei, aus einzelnen Initiativen eine klare und umsetzbare Struktur zu schaffen. Der Ansatz basiert auf drei zentralen Elementen.

Klare Schrittfolge
Von der Identifikation relevanter Use Cases bis zur Skalierung entsteht ein strukturierter Prozess mit klarer Priorisierung.

Verantwortlichkeiten und Change Management
Rollen werden eindeutig definiert und der organisatorische Wandel aktiv begleitet.

Gezielte Pilotierung (Minimum Viable AI)
Fokussierte Pilotprojekte liefern schnelle Ergebnisse und schaffen die Grundlage für weitere Skalierung.

Fazit. Fortschritt braucht Klarheit

Die Umfrage zeigt deutlich, wo Unternehmen ansetzen sollten. Strategische Orientierung und eine konsistente Datenbasis sind entscheidend für die erfolgreiche Umsetzung von KI-Projekten.

Wer diese Themen gezielt adressiert, schafft die Voraussetzungen für nachhaltigen Fortschritt und echte Wirkung im Unternehmen. Um bei diesem Vorhaben zu unterstützen, liefern wir mit einem gezielten AI Impact Workshop die richtigen Ansätze, um künstliche Intelligenz strukturiert und erfolgreich in die eigenen Prozesse zu implementieren. 

Sprechen Sie uns für einen unverbindlichen Austausch an.