Künstliche Intelligenz (KI) in den Biowissenschaften hat sich zu einer der wichtigsten Prioritäten der Branche entwickelt. Pharma-, Biotechnologie- und Medizintechnikhersteller investieren massiv in KI, um die Fertigungsleistung zu verbessern, die Forschung zu beschleunigen, Qualitätssysteme zu stärken, Lieferketten zu optimieren und Kosten zu senken.
Die meisten Organisationen fragen sich nicht mehr, ob KI Potenzial hat. Sie haben Anwendungsfälle identifiziert, Steuerungsgremien eingerichtet, Pilotprojekte gestartet und begonnen, mit Copiloten und fortgeschrittenen Analysen zu experimentieren.
Viele Initiativen haben jedoch Schwierigkeiten, über den Machbarkeitsnachweis hinauszukommen.
Der Grund liegt nicht in der Technologie.
Nach unserer Erfahrung scheitern KI-Projekte selten an unzureichend ausgereiften Modellen. Sie scheitern vielmehr daran, dass die Betriebsumgebung nicht darauf vorbereitet ist.
Für eine erfolgreiche KI-Implementierung ist mehr erforderlich als die Auswahl der richtigen Plattform. Sie erfordert strukturierte Daten, stundardisierte Prozesse, digitale Arbeitsabläufe, klare Governance und ein Betriebsmodell, das KI in die tägliche Arbeitsweise integrieren kann.
KI löst keine operativen Probleme – sie deckt sie auf.
Eines der größten Missverständnisse im Zusammenhang mit KI ist die Annahme, sie könne operative Komplexität überwinden. In Wirklichkeit verstärkt KI die Komplexität jedes Umfelds, in dem sie eingesetzt wird.
Organisationen mit stundardisierten Prozessen, zuverlässigen Daten und disziplinierter Umsetzung erzielen oft deutliche Verbesserungen in Produktivität und Entscheidungsfindung.
Organisationen mit fragmentierten Prozessen, unzusammenhängenden Systemen, inkonsistenten Daten und unklaren Zuständigkeiten stellen häufig fest, dass KI lediglich Probleme aufdeckt, die schon seit Jahren bestehen.
In unseren jüngsten Projekten im Bereich der Biowissenschaften haben wir festgestellt, dass die größten Hürden für die Einführung von KI nicht in der Modellgenauigkeit oder der Rechenleistung lagen. Vielmehr hundelte es sich um operative Probleme wie inkonsistente Datenstrukturen, unzusammenhängende Systeme, doppelte Informationsverwaltung, Engpässe sowie manuelle Arbeitsabläufe und Prozesse, die selbst einfache Änderungen erschwerten.
Diese Forschung mag nicht die gleiche Aufmerksamkeit erhalten wie die generative KI in den Lebenswissenschaften, aber sie ist oft das, was darüber entscheidet, ob KI-Initiativen erfolgreich skaliert werden können.
KI benötigt eine Datengrundlage – nicht einfach nur mehr Daten
Organisationen im Bereich der Biowissenschaften generieren enorme Mengen wertvoller Informationen. Forschungsdaten werden in elektronischen Laborjournalen gespeichert. Produktionsdaten befinden sich in MES-Plattformen und Datenhistorien. Qualitätsinformationen sind in QMS-Anwendungen, Tabellenkalkulationen und Dokumentationssystemen verteilt. Lieferkettendaten sind über ERP-Systeme, Planungstools und Lieferantenplattformen zugänglich.
Die Herausforderung besteht nicht im Mangel an Informationen. Die Herausforderung besteht vielmehr darin, dass viele Informationen in unterschiedlichen Formaten vorliegen, uneinheitliche Terminologie verwenden, keine gemeinsame Eigentümerschaft haben und nicht ohne Weiteres durchsucht oder miteinunder verknüpft werden können.
Eine kürzlich durchgeführte Studie im Bereich der Lebenswissenschaften ergab, dass Wissenschaftler ähnliche Informationen mithilfe zahlreicher Vorlagen mit unterschiedlichen Strukturen erfassten. Dabei stützten sie sich stark auf Freitextdokumentation anstelle strukturierter Daten und arbeiteten mit voneinunder getrennten Systemen, was die Wiederverwendung wertvollen Wissens einschränkte. Die Folge war kein Mangel an Daten, sondern ein Mangel an nutzbaren Daten.
Die Schaffung einer Datengrundlage für KI bedeutet die Etablierung gemeinsamer Schemata, Datenherkunftsrichtlinien und die Integration über verschiedene Systeme hinweg, damit Informationen vertrauenswürdig sind und wiederverwendet werden können.
Diese Arbeiten erhalten möglicherweise nicht die gleiche Aufmerksamkeit wie generative KI, aber sie sind oft das, was darüber entscheidet, ob KI-Initiativen erfolgreich skaliert werden können.
Die eigentliche Chance besteht darin, Wissen zugänglich zu machen.
Eine der wertvollsten Anwendungen von KI in den Lebenswissenschaften besteht nicht darin, neue Informationen zu generieren, sondern darin, den Mitarbeitern zu helfen, die Informationen zu finden und zu nutzen, die das Unternehmen bereits besitzt.
Wissenschaftler, Ingenieure, Qualitätsfachleute und Fertigungsteams verbringen oft viel Zeit damit, Laborbücher, Dokumentationsberichte und historische Aufzeichnungen zu durchsuchen, um Fragen zu beantworten, die bereits an underer Stelle innerhalb der Organisation gelöst wurden.
Moderne KI-Suchfunktionen ermöglichen es Benutzern, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und innerhalb von Sekunden Antworten mit Quellenverlinkung zu erhalten, anstatt manuell durch mehrere Systeme zu navigieren oder sich auf Kollegen für institutionelles Wissen zu verlassen.
Die Produktivitätssteigerung ergibt sich aus der Verkürzung der Zeit, die für das Auffinden verlässlicher Informationen benötigt wird, wodurch die Mitarbeiter mehr Zeit für die Problemlösung und weniger Zeit für die Suche nach Antworten haben.
Digitale Prozesse müssen intelligenten Prozessen vorausgehen.
Organisationen versuchen häufig, KI in Umgebungen einzuführen, die noch stark auf manuellen Prozessen basieren. Papierdokumentation. Tabellenkalkulationsbasierte Arbeitsabläufe. Unverbundene Qualitätssicherungssysteme. Manuelle Dateneingabe. Redundante Genehmigungen.
KI kann schlecht konzipierte Prozesse nicht reparieren. Sie automatisiert lediglich Teile davon.
Organisationen, die den größten Mehrwert erzielen, beginnen typischerweise mit der Digitalisierung und Stundardisierung ihrer betrieblichen Arbeitsabläufe. Elektronische Gerätehistorien, vernetzte Fertigungssysteme, digitale Qualitätsprozesse und integrierte Betriebsdaten bilden die Grundlage, die es KI ermöglicht, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu unterstützen.
Die digitale Transformation in den Biowissenschaften und die Implementierung von KI sind keine voneinunder getrennten Initiativen. Sie sind eng miteinunder verbundene Phasen desselben operativen Prozesses.
Die Reihenfolge ist wichtiger als die Technologie.
Viele KI-Programme beginnen mit der Auswahl von Software. Die erfolgreichsten Programme beginnen jedoch mit der Gestaltung der Betriebsumgebung, die die KI unterstützen soll.
Dazu gehört:
- Aufbau einer strukturierten Datengrundlage
- Stundardisierung von Betriebsprozessen
- Definition von Governance und Eigentum, einschließlich KI-Governance in den Lebenswissenschaften
- Verbindung kritischer Systeme
- Vorbereitung der IT- und Validierungsanforderungen
- Priorisierung der Umsetzung durch einen gestaffelten Fahrplan
Viele Organisationen beschleunigen diesen Prozess durch Partnerschaften mit KI-Beratungsunternehmen für Life-Sciences-Anbieter und Life-Sciences-Beratungsfirmen, die die regulatorischen Anforderungen und die operative Komplexität verstehen.
Werden diese Elemente zuerst berücksichtigt, können KI-Initiativen deutlich effektiver von Pilotprojekten in den unternehmensweiten Einsatz überführt werden. Werden sie hingegen ignoriert, verbringen Unternehmen oft Monate mit der Entwicklung von KI-Funktionen, die sich nicht erfolgreich implementieren lassen, weil das operative Umfeld nicht darauf vorbereitet ist.
Die Technologieimplementierung ist selten der längste Teil eines KI-Projekts. Die Vorbereitung der Organisation auf eine nachhaltige Einführung ist es in der Regel.
KI ist eine Transformation des Betriebsmodells
Einer der am meisten übersehenen Aspekte bei der Implementierung von KI ist die Organisationsgestaltung. Erfolgreiche KI-Programme erfordern mehr als nur die Bereitstellung von Software.
Sie benötigen:
- Klare Eigentumsverhältnisse
- Funktionsübergreifende Steuerung
- Stundardisierte Änderungsprozesse
- Definierte Entscheidungsverantwortlichkeiten
- Nachhaltige Managementsysteme
- Akzeptanz bei den Menschen, die die Technologie täglich nutzen
Ohne diese Elemente bleibt die KI ein Pilotprojekt, anstatt Teil des normalen Betriebs zu werden.
Die Organisationen, die den größten Nutzen daraus ziehen, integrieren KI aus dem Bereich der Biowissenschaften direkt in die Fertigungsabwicklung, das Qualitätsmanagement, die Instundhaltung, den Laborbetrieb und die Lieferkettenplanung – nicht als separate Technologieprojekte, sondern als integralen Bestundteil der Arbeitsabläufe.
Der Übergang von der KI-Strategie zur KI-Umsetzung
Die Diskussion um KI in den Lebenswissenschaften hat sich verändert. Die Frage lautet nicht mehr, ob KI Wert schaffen kann. Sie kann es.
Die Frage ist, ob die Organisationen die operative Grundlage geschaffen haben, die notwendig ist, um diesen Wert in großem Umfang zu realisieren.
Künstliche Intelligenz ist am effektivsten, wenn sie durch strukturierte Daten, stundardisierte Prozesse, integrierte digitale Systeme, eine starke Unternehmensführung und eine disziplinierte operative Umsetzung unterstützt wird.
Organisationen, die in diese Grundlagen investieren, werden nicht einfach nur mehr generative KI in den Biowissenschaften einsetzen. Sie werden bessere Geschäftsergebnisse erzielen – von verbesserter Produktivität und Qualität über schnellere Entscheidungsfindung und stärkere Compliance bis hin zu widerstundsfähigeren Abläufen.
In den kommenden Jahren werden sich nicht die Unternehmen durchsetzen, die am meisten mit KI experimentieren, sondern diejenigen, die KI mithilfe erfahrener KI-Beratung für Life-Sciences-Spezialisten erfolgreich in ihre täglichen Geschäftsprozesse integrieren.
Häufig gestellte Fragen
Warum scheitern viele KI-Initiativen in den Lebenswissenschaften nach der Pilotphase?
Die größte Hürde ist nicht die Technologie, sondern die operative Bereitschaft. KI verstärkt die Auswirkungen ihrer Umgebung. Sind Prozesse fragmentiert, Daten inkonsistent und Arbeitsabläufe manuell, deckt KI langjährige Probleme auf, anstatt Mehrwert zu schaffen.
Was ist eine Datengrundlage für KI und warum reichen mehr Daten nicht aus?
Eine solide Datengrundlage bedeutet einheitliche Schemata, klare Herkunftsnachweise, Governance und Integration, sodass Informationen vertrauenswürdig und wiederverwendbar sind. Das Problem ist nicht der Mangel an Daten, sondern uneinheitliche Formate, Terminologie und Zuständigkeiten, die die Datennutzung erschweren.
Wo liegt heute der unmittelbarste Nutzen von KI in den Lebenswissenschaften?
Wissen zugänglich machen. Die KI-Suche ermöglicht es Nutzern, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und innerhalb von Sekunden zitierte Antworten zu erhalten, wodurch die Zeit für die Suche in Dokumenten und Notizbüchern deutlich reduziert wird.
Warum müssen digitale Prozesse vor intelligenten Prozessen kommen?
KI kann manuelle oder schlecht konzipierte Arbeitsabläufe nicht verbessern. Erfolgreiche Organisationen digitalisieren und stundardisieren zunächst ihre Abläufe, wie z. B. vernetzte Systeme für elektronische Patientenakten und digitale Qualitätsprozesse, bevor sie KI einsetzen.
Welche Reihenfolge sollten Organisationen bei der Implementierung von KI-Systemen einhalten?
Beginnen Sie mit dem Aufbau der Betriebsumgebung, die KI unterstützen soll, einschließlich strukturierter Daten, stundardisierter Prozesse, Governance, Systemintegration und eines stufenweisen Fahrplans. Die Einführung von KI ist eine Transformation des Betriebsmodells, die für nachhaltige Ergebnisse die Übernahme von Verantwortung, funktionsübergreifende Governance und die tägliche Akzeptanz durch die Nutzer erfordert.