Wie kann KI in Pharma und Chemie wirkungsvoll und verantwortungsvoll implementiert werden?

von Michael Keusgen

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst mehr als ein Zukunftsszenario. Sie gehört in Forschung, Entwicklung und operativen Prozessen zunehmend zum Alltag vieler Unternehmen. Laut einem Report von S&P Global Market Intelligence und Vultr aus dem September 2025 nutzen rund 82 % aller Life-Sciences-Unternehmen KI aktiv, und 43 % haben sie bereits vollständig in Unternehmensprozesse integriert – deutlich mehr als im branchenübergreifenden Durchschnitt. 

Diese Entwicklung trifft auf ein Gesundheitssystem, das mit steigenden Kosten, komplexeren Therapien und wachsenden Datenmengen zu kämpfen hat. KI kann hier Effizienzgewinne schaffen – doch je sensibler die Entscheidungsbereiche sind, desto größer werden auch die ethischen, organisatorischen und regulatorischen Herausforderungen.

„Künstliche Intelligenz ist für die Pharma- und Chemieindustrie kein isoliertes Technologieprojekt, sondern eine strategische und kulturelle Entscheidung. Wer KI erfolgreich einsetzen will, muss sie von Anfang an in bestehende Governance-Strukturen, ethische Leitplanken und regulatorische Prozesse integrieren. Nicht, weil es Vorschriften verlangen, sondern weil Vertrauen, Nachvollziehbarkeit und menschliche Verantwortung im Gesundheitsumfeld entscheidend sind. KI entfaltet ihren Wert dort, wo sie Prozesse unterstützt, Entscheidungen transparenter macht und den Menschen nicht ersetzt, sondern stärkt“, betont Michael Keusgen, Experte für KI-Transformation und CEO der Ella Media AG.

Welche Organisationsstrukturen braucht verantwortliche KI-Nutzung?

Bevor konkrete KI-Projekte starten, müssen Unternehmen sich die Frage stellen: Wie schaffen wir eine Organisation, die KI nachhaltig steuert und kontrolliert?

Pharma- und Chemieunternehmen verfügen meist bereits über Compliance- und Ethikstrukturen wie Ethikkommissionen oder Auditprozesse. Diese können als Fundament genutzt werden. Ergänzend sinnvoll sind:

• ein KI-Lenkungsausschuss
• ein dokumentiertes Risikobewertungsverfahren vor Projektstart
• regulatorisch-ethische KI-Governance-Meetings (z. B. um Datenschutz, Bias, Transparenz und Nutzerverantwortung zu prüfen)

Zuständigkeiten sollten klar definiert, Prozesse dokumentiert und Ergebnisse regelmäßig überprüft werden – ohne das Rad neu zu erfinden, sondern indem vorhandene Strukturen erweitert werden.

Phase 1: Wie identifiziert man sinnvolle KI-Use Cases?

Der Einstieg in KI sollte pragmatisch sein: Statt groß angelegte Visionen zuerst zu realisieren, gelten drei Kriterien für erste Projekte:

1. Datenlage: Bestehende Daten müssen die KI-Anwendung unterstützen.
2. Regulatorische Unbedenklichkeit: Der Einsatz darf keine hohen Risiken beispielsweise für Patienten darstellen.
3. Messbarer Nutzen: Der Mehrwert muss intern kommunizierbar und sichtbar sein.

Typische Use Cases sind:

• automatisierte Zusammenfassungen von Studienprotokollen
• KI-Assistenz für Regulatory Affairs
• Chatbots in HR oder IT

Solche Anwendungen bauen Vertrauen auf, senken Barrieren und erhöhen die Akzeptanz für weitere Schritte.

Phase 2: Wie fördert man unternehmensweit KI-Kompetenz?

Nach ersten Erfolgen ist es wichtig, das Wissen systematisch im Unternehmen zu verbreiten. Eine breit angelegte KI-Kompetenzentwicklung sollte messbar und strukturiert erfolgen, etwa durch:

• Workshops und Best-Practice-Sammlungen
• Zertifizierte Programme oder externe Expertensessions
• Rollendefinitionen wie KI-Beauftragte oder einem Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO)

Ein solcher CAIO kann bereichsübergreifend Verantwortung tragen, zwischen Geschäftsführung, Technik und Ethik vermitteln und KI-Governance operationalisieren.

Ein zentrales Thema ist dabei die Frage der Technologie-Partnerwahl: Europäische Anbieter, die DSGVO-konform arbeiten und hohe Transparenz bieten, sind oft im Vorteil. Solche Lösungen erleichtern die Einhaltung regulatorischer Vorgaben und stärken datenschutz- und sicherheitskonforme Implementierung.

Führungskräfte spielen in dieser Phase eine Schlüsselrolle, indem sie Orientierung geben, kulturellen Wandel begleiten und KI nicht nur als technisches, sondern auch als strategisches Thema verankern.

Phase 3: Wie wird KI langfristig im Unternehmen verankert?

Damit KI nicht als singuläres Projekt endet, muss sie in die langfristige Strategie aller Unternehmensbereiche integriert werden – etwa in:

• Jahresplanung
• Investitionsentscheidungen
• Personalentwicklung
• interne Kommunikationsstrategie

Eine aktive interne Kommunikation sollte vermitteln, dass KI Prozesse unterstützt, nicht ersetzt, und die Arbeitsqualität verbessert. Erfolgsgeschichten aus dem Alltag wirken für Mitarbeitende oft stärker als technische Konzepte.

Ein kontinuierlicher Bewertungsprozess ist notwendig, um neue KI-Ideen zu identifizieren, zu testen und auf Nutzen und ethische Vertretbarkeit hin zu überprüfen.

Wie wirkt sich die EU-KI-Verordnung (AI Act) auf Unternehmen aus?

Ein zentraler regulatorischer Rahmen ist die EU-Verordnung über Künstliche Intelligenz (AI Act), die am 1. August 2024 im Amtsblatt der Europäischen Union veröffentlicht wurde und schrittweise bis 2026 bzw. 2027 zur Anwendung kommt.

Die Verordnung ordnet KI-Systeme nach Risikoklassen und verlangt für Hochrisiko-Systeme u. a.:

• Risikobewertung und -dokumentation
• Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen
• Nachvollziehbare menschliche Aufsicht

Damit wird klar: KI-Implementierung ist nicht nur organisatorisch, sondern auch regulatorisch bindend. Unternehmen müssen also klären, wie sie Dokumentation, Risikomanagement und menschliche Kontrolle verankern, sonst stehen sie innerhalb der Übergangsfristen unter erheblichem Anpassungsdruck.

Warum lohnt sich frühe KI-Governance?

Frühzeitige Governance spart Zeit und Kosten und stärkt Vertrauen bei Behörden, Partnern und Mitarbeitenden. Eine gute Governance macht Unternehmen resilienter – sowohl bei internen Risiken als auch im Umgang mit externen Anforderungen wie Datenschutz, Audits oder Compliance-Prüfungen.

Zudem zeigt die Praxis, dass der Einsatz von KI gerade dort besonders wirksam ist, wo große Datenmengen, komplexe Abläufe und regulatorische Anforderungen zusammentreffen – etwa in klinischer Entwicklung, Pharmakovigilanz oder Supply Chain-Management. 

Fazit: Vom Projekt zur Haltung zum Selbstmanagement

KI darf in der Pharmaindustrie kein Strohfeuer sein und muss von ganz oben gedacht werden. KI-Expertise im C-Level ist daher zwingend notwendig. Denn wer die Technologie langfristig erfolgreich einsetzen will, muss sie in Prozesse, Strategien und Denkweisen integrieren. Es reicht nicht, ethische Prinzipien in PowerPoint-Folien zu formulieren oder Leuchtturmprojekte als Erfolge zu feiern. Entscheidend ist, dass Unternehmen sich der Verantwortung stellen, die mit datengetriebener Technologie einhergeht – im Sinne der Patienten, der Mitarbeitenden und der Gesellschaft.

Der Dreiklang aus pragmatischen Einstiegen, gezieltem Kompetenzaufbau und struktureller Verankerung zeigt, wie das gelingen kann. Dabei muss jedes Unternehmen seinen eigenen Weg finden, aber die Richtung ist klar: KI muss auf Werten basieren, nicht auf Aktionismus. Der Nutzen von KI zeigt sich besonders dort, wo große Datenmengen und komplexe regulatorische Anforderungen zusammentreffen – wie es im pharmazeutischen Umfeld tagtäglich der Fall ist. KI ist dabei kein Tool. KI ist ein Kulturwandel. Und der beginnt mit klarem Kurs, tragfähigen Strukturen und konkretem Handeln.

FAQ: KI in Pharma & Chemie

Was bedeutet verantwortungsvolle KI-Implementierung in Pharma und Chemie?

Verantwortungsvolle KI-Implementierung heißt, KI nicht nur technisch, sondern strategisch, ethisch und regulatorisch zu denken. In sensiblen Bereichen wie Pharma geht es darum, Transparenz, menschliche Kontrolle und klare Zuständigkeiten sicherzustellen – insbesondere dort, wo KI Entscheidungen vorbereitet oder beeinflusst.

Welche Bedeutung hat der EU AI Act für Unternehmen?

Der EU AI Act ist ein verbindlicher Rechtsrahmen, der KI-Systeme nach ihrem Risiko einstuft. Für Pharma- und Chemieunternehmen heißt das: Anwendungen mit Einfluss auf Gesundheit, Sicherheit oder Compliance gelten häufig als Hochrisiko-KI und unterliegen strengen Anforderungen an Dokumentation, Risikomanagement und menschliche Aufsicht.

Warum sollten Unternehmen sich jetzt mit dem AI Act befassen?

Weil die Umsetzung kein kurzfristiger Prozess ist. Unternehmen müssen Governance-Strukturen, Dokumentation und Verantwortlichkeiten frühzeitig aufbauen. Wer rechtzeitig startet, vermeidet Zeitdruck, reduziert Compliance-Risiken und schafft Vertrauen bei Behörden und Stakeholdern.

Welche KI-Anwendungen eignen sich für einen verantwortungsvollen Einstieg?

Geeignet sind unterstützende Use Cases mit klarem Mehrwert und geringerem Risiko – etwa Dokumentenanalysen, KI-Assistenz in Regulatory Affairs oder interne Chatbots. Sie ermöglichen schnelle Lernerfolge, ohne sensible Entscheidungen zu automatisieren.

Wie gelingt nachhaltiger Kompetenzaufbau rund um KI?

Durch kontinuierlichen Wissenstransfer statt Einzeltrainings. Erfolgreiche Unternehmen kombinieren Schulungen, klare Rollen (z. B. KI-Beauftragte) und Führungskräfte, die KI strategisch einordnen und den Wandel aktiv begleiten.

Warum ist KI mehr als ein Technologieprojekt?

Weil KI Arbeitsweisen, Entscheidungslogiken und Verantwortung verändert. Gerade in regulierten Branchen entscheidet nicht die Technik allein, sondern wie verantwortungsvoll und nachvollziehbar sie eingesetzt wird. KI ist damit ein Führungs- und Kulturthema.

Autorenprofil Michael Keusgen:

Michael Keusgen ist Experte für KI-Transformation mit Fokus auf den Gesundheitssektor und CEO der Ella Media AG. Er begleitet Unternehmen dabei, Künstliche Intelligenz strategisch, verantwortungsvoll und wertebasiert zu verankern. 

Seine berufliche Laufbahn umfasst Stationen bei BBC, WTN und ABC News sowie die Gründung von AZ Media. Für seine Arbeit erhielt er unter anderem den Bayerischen Fernsehpreis. Als Geschäftsführer der Siegfried GmbH verantwortete er internationale Medien- und Digitalprojekte, darunter die Neuausrichtung des Eurovision Song Contests sowie die Entwicklung der Digitalstrategie der Constantin Medien AG. Diese Erfahrung bringt Michael Keusgen heute in die Arbeit von Ella Media ein und unterstützt Unternehmen dabei, KI nicht als isolierte Technologie, sondern als kulturellen und organisatorischen Wandel zu verstehen. 

Unter seiner Leitung hat sich die Ella Media AG von einem spezialisierten Forschungs- und Entwicklungsunternehmen zu einem anerkannten Lösungsanbieter für KI-Persona Building und Beziehungsmanagement entwickelt.