Post Event Recap • Life Sciences
Agentic AI in Life Sciences.
Game Changer oder nur Hype?
Sie waren angemeldet, aber verhindert. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Event, kompakt aufbereitet für Führungskräfte in Life Sciences.
75 — 85%
der Workflows werden durch KI unterstützt.
95%
der Jobrollen werden sich grundlegend verändern.
25 — 40%
weniger Personal nötig in Commercial und Finance.
6 — 8%
Produktivitätsplus in Unternehmen.
Das Ausmaß des Wandels
Was in Pharma und Life Sciences auf dem Spiel steht
Laut McKinsey werden zukünftig nahezu alle Workflows in Pharma KI-gestützt sein. Die Frage ist nicht ob. Die Frage ist: wie, und unter welcher Governance.
Kernaussage des Events
„Wenn Ihr Geschäft auf Sprache und Prozessen basiert, befinden Sie sich bereits im Wirkungsradius. Die Frage ist nicht, ob KI eingesetzt wird, sondern unter welcher Governance sie kontrollierbar und nachvollziehbar bleibt.“
Kernerkenntnisse aus dem Event
Die eigentlichen Hürden sind nicht technisch
Die größten Hindernisse haben nichts mit der KI-Technologie selbst zu tun.
Sie liegen in Umsetzung, Verantwortung und Nachvollziehbarkeit.
Hürde 01
Kein klarer KI-Use-Case
Teams greifen nach KI-Tools, ohne das eigentliche Geschäftsproblem zu definieren. KI um der KI willen erzeugt Komplexität, keinen Mehrwert. Erst der Schmerzpunkt, dann die Technologie.
Hürde 02
Kein Plan zur Umsetzung
Gute Absichten liefern keine Ergebnisse. Ohne strukturierten Weg von der Idee zum Pilot zum Scale scheitern die meisten KI-Initiativen nach dem ersten Proof of Concept.
Hürde 03
IT oder Fachbereich? Unklar.
Wenn Verantwortung nicht klar definiert ist, wird KI zum Koordinationskonflikt. Statt Effizienz entstehen Schattenprozesse, Verzögerungen und gegenseitiges Abschieben von Verantwortung.
Hürde 04
Daten und Tools zu zersplittert
KI braucht Zugriff auf strukturierte Prozesse, konsistente Daten und klare Verantwortlichkeiten.
In vielen Organisationen sind diese Grundlagen noch nicht vorhanden.
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Welche Hürde ist in Ihrer Organisation am größten?
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Die Ehrliche Antwort
Wann funktioniert es? Wann nicht?
Agentic AI liefert dann, wenn Prozesse, Verantwortung und Daten klar sind.
Nicht vorher.
Game Changer — wenn…
✅ Geschwindigkeit mit Kontrolle
Content-Varianten entstehen schneller mit vollständiger Nachvollziehbarkeit von Quelle, Version und Freigabestatus.
✅ Schnellere MLR-Freigaben
KI reduziert Reibung vor dem Review: Strukturierung, Konsistenzprüfung, Referenzierung. Weniger Revisionsschleifen.
✅ Skalierung ohne Headcount
Marketing und Sales erreichen mehr Segmente und Kanäle, ohne proportional mehr Personal einzustellen.
Noch Hype — wenn…
❌ Keine saubere Datenbasis
Unklare Freigaben bedeuten: niemand übernimmt Verantwortung und alles wird manuell geprüft. Die Zeitersparnis verschwindet.
❌ Verantwortung nicht definiert
Ohne klare Zuständigkeit für Risiko, Freigabe und Betrieb entsteht Koordinationschaos statt Effizienz.
❌ Kein Audit Trail
In regulierten Umgebungen gilt: keine Nachvollziehbarkeit, keine Freigabe. Ohne Nachweis ist nichts verwendbar.
Der Factorial Ansatz
Das AI Impact Framework
Strukturiert. Pragmatisch. Gebaut für regulierte Industrien. Fünf Schritte vom Geschäftsziel zur skalierbaren KI im Betrieb.
01
Ground & Discover
Geschäftsziele und Schmerzpunkte klären. Use Cases mit dem höchsten ROI-Potenzial identifizieren.
02
Design &
Decide
Use Cases spezifizieren, Kosten, Nutzen und Risiken bewerten für eine fundierte Go/No-Go-Entscheidung.
03
Build &
Prove
Einen priorisierten Use Case als Minimum Viable AI umsetzen und mit echten KPIs im Pilotbetrieb belegen.
04
Scale &
Govern
Lösung in den Betrieb integrieren, schrittweise skalieren und pragmatische Governance aufbauen.
05
Vision &
Align
KI-Strategie und Roadmap ableiten, die zur langfristigen Unternehmensstrategie beiträgt.
Lessons Learned • Aus Dem Panel
Drei Dinge, die jeder mitgenommen hat
Transformation betrifft Menschen
Nur wenn die betroffenen Menschen von Anfang an einbezogen werden, kann KI erfolgreich eingeführt werden. Change Management ist kein Add-on, sondern das Fundament.
Business Case zuerst
definieren
KI nicht der KI wegen einführen. Ein echtes, messbares Geschäftsproblem lösen. Das schafft nachhaltigen Return nicht das Tool an sich.
KI wird bleiben
Je früher Organisationen anfangen, desto besser positioniert sind sie. Wer KI jetzt als Prozess- und Governance-Thema operationalisiert, definiert den neuen Standard statt auf ihn zu reagieren.
Lassen Sie uns darüber sprechen, was das für Ihre Organisation bedeutet.
Kein Pitch-Deck. Kein Druck. Ein offenes Gespräch darüber, wo KI in Ihrem Kontext echten Mehrwert schafft.
