der befragten Führungskräfte aus den Life Sciences erwarten, dass KI 2026 eine zentrale Rolle bei grösseren Veränderungen in ihren Organisationen spielt.
Quelle: Deloitte Life Sciences Outlook 2026Künstliche Intelligenz in Pharma und Life Sciences wirksam einsetzen.
Von Forschung und klinischer Entwicklung über Regulatory Affairs, Medical Affairs und Pharmakovigilanz bis zu Qualität, Produktion und KI-Agenten: Wir helfen Pharma- und Life-Sciences-Unternehmen, passende KI-Anwendungsfälle zu identifizieren, Mitarbeitende zu befähigen und KI verantwortungsvoll in bestehende Arbeitsabläufe zu integrieren.
Von der wissenschaftlichen Recherche bis zu kontrollierten KI-Workflows in regulierten Prozessen.
der befragten Führungskräfte geben an, KI in ihrer Organisation erfolgreich skaliert zu haben. Nur 9 % berichten von einem erheblichen wirtschaftlichen Nutzen.
Quelle: Deloitte 2026gemeinsame Leitprinzipien von EMA und FDA schaffen eine Grundlage für Good AI Practice in der Arzneimittelentwicklung.
Quelle: EMA und FDAKI kann den gesamten Lebenszyklus eines Arzneimittels unterstützen.
EMA und Swissmedic betrachten KI nicht als isoliertes Werkzeugthema. Anwendungen reichen von der Wirkstoffforschung und klinischen Entwicklung über Herstellung und regulatorische Prozesse bis zur Phase nach der Zulassung. Entscheidend ist der konkrete Einsatzkontext.
01
Forschung und Wirkstoffentwicklung
Wissenschaftliche Recherche, Fachliteratur, Wissen zu Targets und Molekülen, Hypothesenbildung und Zugang zu Forschungswissen.
02
Klinische Entwicklung
Studiendesign, operative Studiendurchführung, Prüfpläne, Dokumentation und Zugang zu Studienwissen.
03
Regulatory Affairs
Zulassungsunterlagen, Dokumentenvergleich, regulatorische Recherche und Medical Writing.
04
Medical Affairs
Wissenschaftlicher Austausch, Unterstützung von Medical Science Liaisons (MSL), medizinische Information und Evidenzsynthese.
05
Arzneimittelsicherheit und Pharmakovigilanz
Fallaufbereitung, Unterstützung der Signalbewertung, Literaturrecherche und strukturierte Sicherheitsinformationen.
06
Qualität und Produktion
Wissen aus Standardarbeitsanweisungen (SOP), Abweichungen, Korrektur- und Vorbeugemassnahmen (CAPA), Prozesswissen, Schulungen und Produktionsunterstützung.
Von der Informationsarbeit zu kontrollierten KI-Workflows.
Besonders geeignete Anwendungsfälle verbinden hohen manuellen Aufwand mit klaren Datenquellen, überprüfbaren Ergebnissen und definierter menschlicher Kontrolle. In regulierten Bereichen muss KI-Governance von Beginn an Teil der Konzeption sein.
Forschung und wissenschaftliche Recherche
Hohes Potenzial
Wissenschaftliche Recherche und Literaturanalyse
Problem
Wissenschaftliches Wissen ist über Publikationen, interne Dokumente, Studien und Datenquellen verteilt.
KI-Ansatz
KI durchsucht freigegebene Quellen, fasst Evidenz zusammen, vergleicht Publikationen und unterstützt strukturierte Forschungsfragen.
Nutzen für das Unternehmen
Schnellerer Zugang zu relevantem Wissen und mehr Zeit für die wissenschaftliche Einordnung.
Klinische Entwicklung
Hohes Potenzial
KI-Assistent für klinische Studien
Problem
Studienteams arbeiten mit umfangreichen Prüfplänen, Statusinformationen, Korrespondenz und Studiendokumentation.
KI-Ansatz
KI fasst Informationen zusammen, beantwortet Fragen des Studienteams, erstellt erste Entwürfe und hilft, operative Risiken oder offene Punkte sichtbar zu machen.
Nutzen für das Unternehmen
Weniger administrativer Aufwand und schneller vorbereitete Entscheidungen im Studienbetrieb.
Regulatory Affairs und Medical Writing
Hohes Potenzial
KI-Assistent für regulatorische Dokumentation
Problem
Regulatorische Dokumente erfordern umfassende Recherche, die Wiederverwendung freigegebener Inhalte, Konsistenzprüfungen und fachliche Reviews.
KI-Ansatz
KI erstellt erste Entwürfe in kontrollierten Prozessen, vergleicht Dokumente, findet relevante Quellen und unterstützt strukturierte Reviews.
Nutzen für das Unternehmen
Schnellere Dokumentenerstellung mit klar geregelter fachlicher Freigabe und Nachvollziehbarkeit.
Medical Affairs
Mit menschlicher Prüfung
KI-Assistent für medizinische Information und MSL
Problem
Medical-Teams müssen wissenschaftliche Fragen, Publikationen und Erkenntnisse effizient bearbeiten, ohne die wissenschaftliche Genauigkeit zu beeinträchtigen.
KI-Ansatz
KI strukturiert Anfragen, fasst freigegebene Evidenz zusammen, entwirft Antworten und bündelt Erkenntnisse aus der MSL-Arbeit.
Nutzen für das Unternehmen
Schneller vorbereitete wissenschaftliche Kommunikation und mehr Zeit für fachlich wertvolle Gespräche.
Arzneimittelsicherheit
Kontrollierter Workflow
KI-Unterstützung für Pharmakovigilanz und Arzneimittelsicherheit
Problem
Teams für Arzneimittelsicherheit bearbeiten grosse Mengen strukturierter und unstrukturierter Informationen, Fachliteratur und fallbezogener Daten.
KI-Ansatz
KI unterstützt die Extraktion, Zusammenfassung und Klassifikation von Informationen sowie die Vorbereitung definierter Prüfschritte.
Nutzen für das Unternehmen
Effizientere Fallaufbereitung mit klarer menschlicher Verantwortung und Qualitätskontrolle.
Qualität und Wissen
Grundlage für weitere Anwendungen
Wissensassistent für GxP und SOP
Problem
Standardarbeitsanweisungen, Arbeitsanleitungen, Richtlinien und Qualitätswissen sind häufig über verschiedene Systeme und Dokumente verteilt.
KI-Ansatz
Ein kontrollierter Wissensassistent beantwortet Fragen anhand freigegebener Inhalte und weist die verwendeten Quellen transparent aus.
Nutzen für das Unternehmen
Schnellerer Wissenszugang, konsistentere Antworten und weniger wiederkehrende interne Rückfragen.
Produktion und Qualität
Hohes Potenzial
KI-Assistent für Abweichungen und CAPA
Problem
Abweichungsuntersuchungen und CAPA-Prozesse erfordern Recherchen in früheren Fällen, SOP, Anlageninformationen und Prozessdaten.
KI-Ansatz
KI hilft, relevante Informationen zu finden, ähnliche Fälle zusammenzufassen und strukturierte erste Analysen vorzubereiten.
Nutzen für das Unternehmen
Schneller vorbereitete Untersuchungen, ohne die fachliche Bewertung oder Freigabe zu automatisieren.
KI-Agenten und Automatisierung
In Entwicklung
KI-Agenten für Life-Sciences-Workflows
Problem
Viele Prozesse umfassen wiederkehrende Schritte über Dokumente, Wissensquellen, Systeme und mehrere Fachbereiche hinweg.
KI-Ansatz
KI-Agenten koordinieren definierte Aufgaben, beschaffen Informationen, erstellen Entwürfe, prüfen Voraussetzungen und übergeben Ergebnisse an Fachpersonen.
Nutzen für das Unternehmen
Weniger manuelle Übergaben und besser koordinierte Prozesse mit klaren Kontrollpunkten.
KI in den Life Sciences braucht einen klar definierten Einsatzkontext.
EMA, FDA und Swissmedic betonen einen risikobasierten Ansatz über den gesamten Lebenszyklus. Je näher eine KI-Anwendung an der Erzeugung von Evidenz, an Qualität, Sicherheit oder regulatorischen Entscheidungen liegt, desto wichtiger werden Validierung, Datenqualität, Dokumentation, menschliche Kontrolle und das Management über den Lebenszyklus.
AI Security Testing für Chatbots und Agents ansehen →Die konkreten regulatorischen Anforderungen hängen vom Anwendungsfall, Produkt, Prozess, Markt und eingesetzten System ab. Unsere Arbeit ersetzt keine rechtliche, regulatorische oder GxP-Beratung.
Einsatzkontext
Rolle, Zweck, Grenzen und zulässige Nutzung des KI-Systems sollten für den jeweiligen Prozess klar festgelegt sein.
Datenqualität und Herkunft
Datenquellen, Qualität, Herkunft, Repräsentativität und mögliche Verzerrungen sollten angemessen berücksichtigt werden.
Validierung und Leistungsbewertung
Validierung und Leistungsbewertung sollten dem Risiko und dem vorgesehenen Einsatz entsprechen.
Menschliche Kontrolle
Prüfung, Freigabe und Verantwortung bleiben bei Menschen, soweit Prozess und Risikoprofil dies erfordern.
GxP, Sicherheit und Datenschutz
Gute Praxis (GxP), Datenschutz, Cybersicherheit, Zugriffsrechte und Vertraulichkeit müssen in Konzeption und Betrieb berücksichtigt werden.
Lebenszyklus und Dokumentation
Modelle, Prompts, Datenquellen, Änderungen und Kontrollen erfordern eine angemessene Dokumentation und laufende Überwachung.
Fachwissen bleibt unverzichtbar. KI-Kompetenz ergänzt es.
Teams aus Forschung, klinischer Entwicklung, Regulatory Affairs, Medical Affairs, Qualität, Arzneimittelsicherheit, Produktion und Vertrieb nutzen KI in unterschiedlichen Kontexten. Deshalb verbinden wir KI-Grundkompetenz mit rollenspezifischen Anwendungsfällen, freigegebenen Werkzeugen und den Governance-Anforderungen Ihres Unternehmens.
Befähigung nach Rollen
01
KI-Grundkompetenz und verantwortungsvolle KI
Grundlagen, Chancen, Grenzen, Daten, Risiken und verantwortungsvoller Einsatz in regulierten Umgebungen.
02
Rollenspezifische KI-Anwendungsfälle
Konkrete Aufgaben aus Forschung, klinischer Entwicklung, Regulatory Affairs, Medical Affairs, Qualität, Arzneimittelsicherheit oder Produktion.
03
Werkzeuge, Prompting und Microsoft Copilot
Produktiver Einsatz freigegebener Werkzeuge mit praktischen Übungen und sicheren Arbeitsweisen.
04
Workflows und KI-Agenten
Von einzelnen Prompts zu wiederholbaren Workflows, Wissensassistenten und Prozessen mit KI-Agenten.
05
Verankerung, Governance und Skalierung
KI-Champions, Standards, Governance, Erfolgsmessung und kontinuierliche Verbesserung im Unternehmen verankern.
Von KI-Kompetenz und Anwendungsfällen bis zu Governance und Umsetzung.
Je nach Ausgangslage beginnen wir mit dem Aufbau von KI-Kompetenz, einem konkreten Anwendungsfall, Microsoft Copilot oder einer strategischen Frage. Ziel ist ein pragmatischer Einstieg, der wirtschaftlichen Nutzen, Risiko und Skalierbarkeit zusammenführt.
KI-Kompetenz und Training
Rollenspezifische KI-Trainings mit Beispielen aus den Life Sciences, konkreten Aufgaben und klaren Leitplanken.
KI-Trainings für Unternehmen →KI-Anwendungsfälle identifizieren
Anwendungsfälle entlang des Produktlebenszyklus identifizieren und nach Nutzen, Machbarkeit, Datenverfügbarkeit und Risiko priorisieren.
KI-Use-Case-Workshop →Microsoft Copilot
Voraussetzungen, Governance, rollenspezifische Anwendungsfälle, Training und Verankerung für einen sicheren, produktiven Copilot-Einsatz.
Microsoft Copilot →KI-Beratung und Governance
Strategie, Betriebsmodell, KI-Governance, Portfoliomanagement und Verankerung für einen skalierbaren Einsatz gestalten.
KI-Beratung →KI-Agenten und Workflows
Priorisierte Workflows als Prototypen erproben, ihre Machbarkeit prüfen und zu kontrollierten KI-Assistenten oder Agenten weiterentwickeln.
Praktische KI-Erfahrung in Pharma und Gesundheitswesen.
Unsere Erfahrung reicht vom Aufbau von KI-Kompetenz und Prompting über die Identifikation von Anwendungsfällen bis zur Transformation in regulierten und wissensintensiven Organisationen.
17'000+
geschulte Personen
150+
Kunden
Seit 2019
KI-Kompetenz und Transformation
KI-Kompetenz und praxisnahes Prompting
Praxisnahe Einblicke in generative KI, Prompting, Modellgrenzen und ethische Fragen für Mitarbeitende im pharmazeutischen Umfeld.
Spital Thurgau · KSW
Erfahrungen mit Organisationen im Gesundheitswesen und im medizinischen Umfeld ergänzen unsere Arbeit mit Life-Sciences-Unternehmen.
Projekterfahrung in der Pharmaindustrie
Zum Hintergrund unseres Teams gehören frühere Pharmaprojekte bei Bayer sowie langjährige Erfahrung mit KI-Produkten und Transformation.
Referenzen aus Pharma und Gesundheitswesen.
Einblicke in unsere Erfahrung mit Unternehmen und Organisationen aus Pharma und Gesundheitswesen.
mepha | teva
Pharma-Referenz
Häufige Fragen zu KI in Pharma und Life Sciences.
Welche KI-Anwendungsfälle sind für Pharma und Life Sciences besonders relevant?
Relevante Anwendungen reichen von wissenschaftlicher Recherche, klinischer Entwicklung und regulatorischer Dokumentation über Medical Affairs, Pharmakovigilanz, Qualität und Produktion bis zu Wissensassistenten und KI-Agenten. Welche Anwendungsfälle passen, hängt von wirtschaftlichem Nutzen, Daten, Risiko, Validierungsbedarf und den Voraussetzungen im Unternehmen ab.
Wie unterstützt KI Regulatory Affairs und Medical Writing?
KI kann freigegebene Inhalte und Quellen durchsuchen, Dokumente vergleichen, erste Entwürfe erstellen und Konsistenzprüfungen unterstützen. Fachliche Prüfung und Freigabe bleiben zentral, insbesondere bei regulatorischen Inhalten.
Wie kann KI Medical Affairs unterstützen?
KI kann wissenschaftliche Literatur und freigegebene Evidenz strukturieren, die Bearbeitung medizinischer Informationsanfragen vorbereiten, MSL-Erkenntnisse bündeln und wissenschaftliche Inhalte zusammenfassen. Wissenschaftliche Genauigkeit und menschliche Prüfung sind dabei besonders wichtig.
Welche Rolle spielt KI in der klinischen Entwicklung?
KI kann Studienteams beim Informationszugang, im Studienbetrieb, bei der Dokumentation, bei Prüfplänen und bei der Vorbereitung operativer Entscheidungen unterstützen. Anwendungen, die regulatorisch relevante Evidenz beeinflussen, erfordern einen angemessen kontrollierten und risikobasierten Ansatz.
Kann KI in Qualitäts- und GxP-Prozessen eingesetzt werden?
Ja, beispielsweise für den Zugang zu SOP-Wissen, die Vorbereitung von Abweichungsuntersuchungen oder die Suche nach ähnlichen früheren Fällen. Die konkrete Anwendung muss zu den GxP-Anforderungen, zur Validierung, zur Datenintegrität und zum definierten Einsatzkontext passen.
Was ist bei KI-Governance in den Life Sciences wichtig?
Wichtige Themen sind Einsatzkontext, Datenqualität und Herkunft, Validierung, Leistungsbewertung, menschliche Kontrolle, GxP, Datenschutz, Cybersicherheit, Dokumentation und Lebenszyklusmanagement.
Welche KI-Kompetenzen brauchen Life-Sciences-Teams?
Neben dem Fachwissen werden KI-Grundkompetenz, der sichere Einsatz freigegebener Werkzeuge, Prompting, die kritische Bewertung von KI-Ergebnissen sowie ein Verständnis für Daten, Risiken, Quellen und menschliche Kontrolle immer wichtiger.
Wie gelingt einem Pharmaunternehmen der Einstieg in KI?
Ein sinnvoller Einstieg verbindet klare Unternehmensziele mit priorisierten konkreten Anwendungsfällen. Daten, regulatorischer Kontext, Kompetenzen, Governance und technische Voraussetzungen sollten parallel geprüft werden. Nicht jeder Anwendungsfall muss sofort vollständig automatisiert oder produktionsreif sein.
Wo schafft KI den grössten Nutzen in Ihrem Life-Sciences-Unternehmen?
Erzählen Sie uns kurz, wo Sie heute stehen. Wir helfen Ihnen, relevante Anwendungsfälle, benötigte Kompetenzen und Governance-Fragen einzuordnen und den nächsten Schritt zu bestimmen.
Nina Habicht
Gründerin und CEO · Dreamleap
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