KI in Life Sciences: Erreichte Spitzenposition

Keyfacts kurz zusammengefasst

Künstliche Intelligenz hat in der Life-Sciences-Branche längst den Status eines Zukunftsthemas hinter sich gelassen und ist in Forschung, Entwicklung und operativen Prozessen fest etabliert. Laut einem aktuellen Bericht von S&P Global Market Intelligence und Vultr haben 43% der Unternehmen KI vollständig in ihre Unternehmensprozesse integriert. Deutlich mehr als der branchenübergreifende Durchschnitt von 35%. Insgesamt nutzen 82% KI aktiv in verschiedenen Funktionen.

Dabei setzen Life-Sciences-Unternehmen zunehmend auf Open-Source-Modelle (53%) statt auf geschlossene Black-Box-Lösungen und diversifizieren ihre Cloud-Strategien, um Kosten zu optimieren, Datenhoheit zu sichern und mehr Kontrolle über komplexe KI-Workloads zu gewinnen.

KI verändert die pharmazeutische Wertschöpfungskette

Fast die Hälfte der befragten Unternehmen (43%) hat den höchsten Reifegrad der KI-Einführung erreicht. In der Pharmaindustrie kommt die Technologie zunehmend in der präklinischen Forschung, beim Screening neuer Moleküle sowie in der Optimierung von klinischen Studien zum Einsatz. Auch in Bereichen wie Pharmakovigilanz und Zulassungsmanagement etabliert sich KI als feste Größe.

Fokus auf frühe Phasen der Arzneimittelentwicklung

Die größten Potenziale sehen die Unternehmen in der Wirkstoffforschung und beim Studiendesign. 62% nutzen KI bereits, um vielversprechende Substanzen zu identifizieren oder Studienprotokolle zu simulieren. 76% setzen die Technologie für genetische Analysen ein: ein Treiber für personalisierte Therapien, Biomarkerforschung und seltene Erkrankungen.

Investitionen steigen, aber kontrolliert

Rund zwei Drittel der befragten Unternehmen investieren zwischen 11% und 30% ihres IT-Budgets in KI. Für 2026 rechnen 74% mit steigenden Budgets. Anders als in vielen Branchen erfolgt der Einsatz aber gezielt: GPU- und Cloud-Kapazitäten werden dort aufgebaut, wo validierte, produktionsreife Anwendungen klaren klinischen oder regulatorischen Mehrwert liefern.

Regulatorik und Daten als Engpass

Die Skalierung von KI-Anwendungen bleibt komplex. Mangelnde Rechenleistung (58%), eingeschränkte Datenspeicherung und fragmentierte Datenlandschaften zählen zu den größten Hindernissen. Hinzu kommt die enge Verzahnung mit regulatorischen Anforderungen, die Integrationsprozesse verlangsamt.

Partnerschaften für den Praxistransfer

Pharmaunternehmen suchen zunehmend externe Unterstützung, vor allem bei der Integration von KI in bestehende Systeme, beim Datenmanagement und beim Monitoring von Modell-Performance. Die regulatorische Compliance hingegen bleibt meist in der eigenen Verantwortung, da sie tiefes Fachwissen und interne Kontrolle erfordert.

Bedeutung für die Pharma-Branche

Pharmaunternehmen haben beim Einsatz von KI in Forschung und Entwicklung einen klaren Vorsprung. Doch der Sprung von Pilotprojekten zu breit eingesetzten, validierten Systemen erfordert weiterhin Zeit, Infrastrukturinvestitionen und regulatorische Weitsicht. KI gilt als unverzichtbarer Treiber für Innovation. Ihre nachhaltige Wirkung wird sich jedoch erst mit skalierbaren Lösungen voll entfalten.

Für Pharmaunternehmen bedeutet das zudem und dennoch, dass KI nicht nur Forschungs- und Entwicklungsprozesse beschleunigt, sondern auch die Effizienz von Produktions- und Supply-Chain-Prozessen steigert. Gleichzeitig eröffnet die verstärkte Nutzung von Open-Source-Ansätzen neue Möglichkeiten für flexible, innovative Anwendungen und erleichtert den sicheren Umgang mit Patientendaten.