[Vorwort] Die neue Marketingherausforderung der Pharmaindustrie: Der Wandel hin zu einer aktiveren Rolle

in einem komplexen Ökosystem: Die Vertriebskanäle sind fragmentiert, die behördlichen Prüfungsverfahren ziehen sich in die Länge, und der Erfolg hängt davon ab, drei unterschiedliche Interessengruppen – Patienten, verschreibende Ärzte (HCPs) und Kostenträger – gleichzeitig zu überzeugen.

Die Life-Science-Branche befindet sich an einem entscheidenden Wendepunkt. Angetrieben durch die beiden Faktoren personalisierte Medizin und eine explosionsartige Zunahme von data ist die Nachfrage nach innovativen, patientenzentrierten Interaktionsformen so hoch wie nie zuvor. Dennoch steckt das Pharmamarketing weiterhin in einer Sackgasse Ökosystempartner & Wegbereiter Agenturen (Kommunikation, Digital) – Data Medizinische Medien & Verlage – Distributoren – Start-ups Regulierungsbehörden & Kostenträger Regulierungsbehörden (z. B. EMA, FDA …) Kostenträger & HTA-Gremien – Einkaufsorganisationen Direkte Zielgruppe & Begünstigte Fachkräfte im Gesundheitswesen (HCPs & KOLs) Patienten & Patientenvertretungsgruppen Marketingteam des Pharmaunternehmens – Medical Affairs – Vertriebsteam – MLR (Medical, Legal, Regulatory) Das traditionelle Marketingmodell ist nicht in der Lage, diese Komplexität zu bewältigen, was zu einer Überflutung mit Inhalten, geringer Personalisierung und zunehmendem kommerziellen Druck führt. Diese operative Lücke schafft einen dringenden Bedarf an einem neuen technologischen Paradigma, das in der Lage ist, intelligent, vorausschauend und unabhängig zu agieren.

und es fehlt ihnen an der nötigen Eigenständigkeit, um komplexe geschäftliche Ergebnisse zu erzielen.

Agentische AI den entscheidenden nächsten Entwicklungsschritt AI . Ein agentisches System ist in der Lage, mehrstufige Aktionen autonom auszuführen, definierte Ziele zu verfolgen und Ergebnisse zu erzielen, ohne dass ein ständiges Eingreifen durch den Menschen erforderlich ist. Es geht nicht nur darum, Nachrichten zu generieren, sondern darum, Strategien umzusetzen .

Zwar hat sich die Branche bereits mit generativer AI GenAI) befasst – die sich gut zur Erstellung von Inhalten eignet –, doch bleibt GenAI im Grunde reaktiv und erfordert ständige Eingaben

[VORWORT] DIE NEUE MARKETING-HERAUSFORDERUNG DER PHARMAINDUSTRIE: DER AGENTIC-WANDEL Die Kernkompetenzen AIAgentic AIebnen den Weg in die Zukunft des Marketings.

  • Strategisches Denken und eigenständige Entscheidungsfindung: Einleitung komplexer Handlungen und Treffen taktischer Entscheidungen in Echtzeit.
  • Echtzeit-Prognosen: Entwickeln Sie Ihre Marktforschung von statischen reports einer kontinuierlichen Informationsbeschaffung in Echtzeit weiter, damit Ihr Team aufkommende Trends erkennt und frühzeitig Einblicke gewinnt – noch bevor die Konkurrenz dies tut.
  • Adaptive Orchestrierung: Koordination von Aufgaben über fragmentierte Kanäle hinweg, kontinuierliches Lernen und Leistungsoptimierung über die gesamte Customer Journey hinweg.

Die Wahl ist klar. Unternehmen, die auf Agentic setzen AI , werden die Zeit bis zur Markteinführung von Medikamenten drastisch verkürzen und einen entscheidenden Vorteil in Sachen Geschwindigkeit und Effizienz erlangen. Diejenigen, die zögern, riskieren, in einer Zukunft, die von autonomen, personalisierten und konformen Geschäftsabläufen geprägt ist, den Anschluss zu verlieren.

  • Praktische Umsetzung: Direkte Anbindung an zugelassene Systeme, um Kampagnen proaktiv zu starten, zu messen und zu optimieren.

Dieses Whitepaper dient Ihnen als unverzichtbarer Leitfaden. Wir blicken hinter den Hype und beleuchten konkrete Anwendungsfälle für Agentic, erläutern die notwendigen Änderungen im regulatorischen und organisatorischen Rahmen und geben umsetzbare Empfehlungen für die sofortige Implementierung dieser revolutionären Technologie.

Dieser Wandel ist kein schleichender Trend, sondern eine unabdingbare Voraussetzung im Wettbewerb . Es steht nichts Geringeres auf dem Spiel:

  • Schnellere Compliance: Stellen Sie sich vor, Sie könnten die Prüfzyklen für Inhalte von Wochen auf Tage verkürzen, indem AI bereits beim Verfassen der Inhalte wissenschaftliche und Compliance-bezogene Vorabprüfungen durchführen.

Thomas Filaire Partner – Gesundheitswesen Data AI

  • Echte Omnichannel-Personalisierung: Schaffen Sie wirklich adaptive Behandlungsverläufe, bei denen jede einzelne Kommunikation – für Patienten, medizinisches Fachpersonal und Kostenträger – sofort optimiert und über alle Kontaktpunkte hinweg bereitgestellt wird.


02 Die nächste Entwicklungsstufe: Von generativer AI agentischer AI

Was ist agentische AI?

Bevor wir uns mit AI agentischen AI befassen, lohnt es sich, einen Schritt zurückzutreten, um zu verstehen, wie artificial intelligence entwickelt artificial intelligence – von regelbasierter Automatisierung über generative Systeme bis hin zu autonomen, zielorientierten Agenten. Dieser Kontext hilft dabei, zu verdeutlichen, was am Zeitalter der agentischen KI wirklich neu ist und warum es einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise darstellt, wie AI Mehrwert AI .

2 – DIE NÄCHSTE ENTWICKLUNGSSTUFE: VON AI GENERATIVEN AI AI

Was die Definition betrifft, so ist „Generative Artificial Intelligence“ (GenAI) der Sammelbegriff für hochentwickelte Algorithmen, die sich durch die Erstellung brandneuer, origineller Inhalte auszeichnen, wie beispielsweise Bilder, Audiodateien oder Code, auf die Eingabe eines Nutzers hin. Sie fungiert als Vorhersage-Engine, deren Ergebnisse auf Mustern stützt, die aus ihren umfangreichen data gewonnen wurden.

GenAI schafft greifbaren Mehrwert in verschiedenen Bereichen, beispielsweise durch die automatisierte Erstellung von Inhalten, die Zusammenfassung von Informationen und die Entwicklung von Ideen. Dies bietet Teams eine Grundlage für eine schnellere Umsetzung und eine konsistentere Leistungserbringung in großem Maßstab.

AI heutige generative AI jedoch im Grunde reaktiv und benötigt ständige Eingaben, um Inhalte zu erzeugen, während ihr die Fähigkeit fehlt, zu planen, Prioritäten zu setzen oder Daten unternehmensweit zu integrieren. Marketingteams gewinnen zwar Erkenntnisse, müssen diese aber manuell in Maßnahmen umsetzen. Die Kluft zwischen Outputs und Ergebnissen ist nach wie vor groß.

Der entscheidende Unterschied besteht darin, dass GenAI Ergebnisse als Reaktion auf menschliche Eingaben generiert, während agentische AI mehrstufige Aktionen ausführt, um definierte Ergebnisse zu erreichen.

Was macht Agentic AI und wirklich „Agentic“?

Agentische AI gehen über herkömmliche generative Modelle hinaus. Sie erzeugen nicht nur Ergebnisse, sondern verfolgen Ziele. Ihre Stärke liegt in der Verbindung von autonomem Verhalten mit der technologischen Architektur, die dies ermöglicht.

3. Kontextuelles Verständnis und Gedächtnis – Speichert Interaktionen über verschiedene Plattformen hinweg (z. B. CRM, medizinische Abfragedatenbanken) und lernt daraus, wodurch Kontinuität und eine intelligentere Anpassung im Laufe der Zeit ermöglicht werden. Beispiel: Ein Mitarbeiter erinnert sich an frühere Kontaktpunkte und passt medizinische Inhalte für jeden medizinischen Fachmann individuell an, basierend auf Fachgebiet, bevorzugtem Kommunikationskanal und bisherigem Interaktionsverhalten.

Fünf Funktionen zeichnen Agentic AI aus:

4. Adaptive Orchestrierung – Koordiniert Aufgaben und arbeitet mit anderen Agenten/Personen zusammen, wobei Pläne auf der Grundlage von Rückmeldungen und Ergebnissen dynamisch angepasst werden. Beispiel: Ein Agent verwaltet Workflows zur Inhaltsfreigabe, ein anderer löst konforme digitale Interaktionen aus, während ein dritter das Echtzeit-Feedback überwacht – alles synchronisiert, um die Einhaltung der MLR-Vorschriften (Medical, Legal, and Regulatory) zu gewährleisten und die Reichweite zu optimieren.

1. Autonome Entscheidungsfindung – Arbeitet unabhängig von ständigen Anweisungen und leitet Maßnahmen und Entscheidungen auf der Grundlage definierter Ziele oder sich ändernder Bedingungen ein. Beispiel: Ein Agent überwacht data zur Interaktion mit medizinischen Fachkräften, identifiziert Segmente mit geringer Resonanz und passt die Kommunikationshäufigkeit oder den Kanalmix automatisch ohne menschliches Eingreifen an.

2. Strategisches Denken – Nutzt fortschrittliche LLMs, um komplexe Szenarien zu analysieren, mehrstufige Lösungen zu planen und fundierte Kompromisse einzugehen, um Ziele zu erreichen. Beispiel: Ein Agent überprüft Verschreibungstrends, den Zugang zum Arzneimittelverzeichnis und Wettbewerbsaktivitäten und empfiehlt anschließend für jede audience von medizinischen Fachkräften die optimale nächstbeste Maßnahme.

5. Praktische Umsetzung – Verbindung zu zugelassenen APIs und Systemen, um in der Praxis sinnvolle Maßnahmen zu ergreifen – Bereitstellung, Test und Optimierung in Echtzeit. Beispiel: Ein Mitarbeiter startet eine HCP-E-Mail-Kampagne über Veeva CRM, verfolgt die Öffnungs- und Klickraten und passt die Segmentierung oder den Zeitplan auf der Grundlage der beobachteten Reaktionsmuster an.

2 – DIE NÄCHSTE ENTWICKLUNGSSTUFE: VON AI GENERATIVEN AI AI

AI kommerziellen Bereich kann ebenso wirkungsvoll sein – wenn nicht sogar noch – als in der Forschung und Entwicklung, wenn es darum geht, Nutzen, Umsatz und Effizienz. Es ist einfach etwas einfacher, den Wert von AI Forschung und Entwicklung im Vergleich zum kommerziellen Bereich zu demonstrieren.“ –

Florent Hassen, Artificial Intelligence für globale kommerzielle Data und Artificial Intelligence

Kurz gesagt: Agentische AI den Schwerpunkt von der reaktiven Erstellung von Inhalten hin zur proaktiven Ergebniserzielung und ermöglicht es Marketingfachleuten, die richtige Botschaft über den richtigen audience über den richtigen Kanal zu übermitteln – autonom und in großem Maßstab.

Agentische AI unsere Arbeitsweise AI und eröffnet drei wesentliche Wertschöpfungsmöglichkeiten

  • Heute sparen, um morgen voranzukommen – Kosteneffizienz und Reinvestition: Agentic AI sich wiederholende, zeitaufwändige Aufgaben und reduziert so manuelle Fehler und den betrieblichen Aufwand. Durch die Freisetzung von Ressourcen und die Optimierung von Arbeitsabläufen können Unternehmen die eingesparten Mittel in Innovation, den Aufbau von Kompetenzen und Initiativen für zukünftiges Wachstum investieren.

Diese frühzeitigen Erkenntnisse ermöglichen proaktive Strategieanpassungen – so können Teams Veränderungen vorhersehen, anstatt nur darauf zu reagieren.

  • Gewinnen Sie durch Geschwindigkeit und Genauigkeit – Intelligente Agilität und Präzision Agente-basierte Systeme analysieren riesige Datenmengen und treffen in Echtzeit optimierte Entscheidungen, die weit über die menschlichen Fähigkeiten hinausgehen. Sie ermöglichen es Unternehmen, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren, Maßnahmen in großem Maßstab zu personalisieren und auch unter ständigen Veränderungen präzise zu bleiben.
  • Neue Werte erschließen – Marktkenntnisse: Makler werten kontinuierlich data Kanälen aus und decken so neue Kundenverhalten, Stimmungsänderungen und ungedeckte Bedürfnisse auf, noch bevor diese für Wettbewerber sichtbar werden.

2 – DIE NÄCHSTE ENTWICKLUNGSSTUFE: VON AI GENERATIVEN AI AGENTISCHEN AI –Wie AI agentische AI auf Marketing-Workflows auswirkt

Agentische AI Prozesse entlang der gesamten Wertschöpfungskette im Gesundheitswesen. Im nächsten Abschnitt werden wir anhand konkreter Anwendungsfälle näher auf die einzelnen Bereiche eingehen. Zur Veranschaulichung zeigen wir zunächst, wie ein zentraler Marketing-Workflow durch agentische AI neu gestaltet wird.

Zukünftig Agentisch Prozess

~ 3 Wochen

Der Vorteil des Einsatzes von GenAI und Agentic AI über allgemeine Kennzahlen wie allgemeine Geschwindigkeitssteigerungen oder Verbesserungen des ROI hinaus; er liegt vielmehr in der Fähigkeit, in jeder Phase des Marketingprozesses maßgeschneiderten, audience Mehrwert zu liefern.

  • Präzise Segmentierung: Erstellt genaue und detaillierte audience , was zu effektiveren Kampagnen führt. – Optimierte Produktergebnisse: Anhand der gewonnenen Erkenntnisse wird der spezifische Nutzen oder Mehrwert definiert, den das Produkt für jede audience bietet. – Gezielte Bereitstellung von Inhalten: Stellt sicher , dass die richtigen Inhalte über die richtigen Kanäle die richtigen Personen erreichen. – Kontinuierliche Optimierung: Kampagnen werden automatisch anhand von Leistungsberichten und A/B-Tests verfeinert.


Von der Theorie zur Praxis: Anwendungsbeispiele aus der Praxis 03

Der Life-Science-Sektor durchläuft derzeit einen tiefgreifenden Wandel. Angetrieben durch Durchbrüche in der personalisierten Medizin, eine zunehmende Verfügbarkeit von data und eine Verlagerung hin zur Patientenorientierung entwickelt sich die Branche in einem beispiellosen Tempo weiter. Dieser Wandel hat traditionelle Marketingmodelle aufgebrochen und einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise erzwungen, wie wissenschaftliche Durchbrüche auf den Markt gebracht werden.

an Kostenträger, Investoren und Hauptentscheider, die alle unterschiedliche Bedürfnisse und Vorstellungen von „Wert“ haben.

Genau aus diesem Grund besteht nach wie vor eine Kluft zwischen Strategie und Umsetzung. Zwar ist der Wunsch nach Fortschritt und Innovation deutlich spürbar, doch wird das Marketing oft nicht als ebenso vorrangig angesehen wie Forschung und Entwicklung (die größten Ausgabenposten für Pharmaunternehmen). Folglich ist es schwieriger, Investitionen zu sichern, insbesondere wenn noch kein klarer Return on Investment (ROI) nachgewiesen wurde.

Für Marketingteams ist die Fähigkeit, komplexe Forschungsergebnisse in ansprechende Inhalte umzusetzen, entscheidend für den geschäftlichen Erfolg. Diese Aufgabe ist jedoch nicht einfach. Sie müssen einen Mittelweg finden zwischen wissenschaftlicher Genauigkeit, strikter Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und den Anforderungen einer äußerst vielfältigen Gruppe von Interessengruppen –von Forschern bis hin zu Fachkräften im Gesundheitswesen (HCPs). Dennoch entstehen entlang der gesamten Wertschöpfungskette Anwendungsfälle (von denen einige weiter ausgereift sind als andere) , und genau diese werden wir im nächsten Abschnitt näher beleuchten.

01

Marktforschung, Entwicklung und Validierung von Inhalten

02

03 Kampagnenumsetzung & Omnichannel-Interaktion

04 Vertriebsunterstützung & Außendienstunterstützung

Haftungsausschluss: Diese Aufstellung von Anwendungsfällen erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit und basiert auf Kundenfeedback, wissenschaftlicher Literatur sowie unserer eigenen Erfahrung bei der Entwicklung von Lösungen für Organisationen im Gesundheitswesen . Es hebt zwar wichtige Beispiele hervor, deckt jedoch nicht alle möglichen Chancen innerhalb der Wertschöpfungskette klinischer Studien ab.

3 – VON DER THEORIE ZUR PRAXIS: ANWENDUNGSBEISPIELE AUS DER PRAXIS


3 – VON DER THEORIE ZUR PRAXIS: ANWENDUNGSBEISPIELE AUS DER PRAXIS Anwendungsbeispiel Nr. 1 Marktforschung: Von statischen reports Echtzeit-Informationen

Die Life-Sciences-Branche ist in sich ständig weiterentwickelnden Nischen tätig, in denen jeweils einzigartige Produkte entwickelt werden, die sich unmittelbar auf das Wohlbefinden und die Gesundheit zahlreicher Interessengruppen auswirken. Content-Marketing spielt dabei eine entscheidende Rolle, da jede Nische ein eigenes, fundiert recherchiertes, zielgerichtetes und äußerst strategisches Marketing benötigt, das die Kernbotschaft an Forscher und Wissenschaftler vermittelt.

  • Begrenzte Erfassung von Echtzeit-Erkenntnissen: Die meisten Analysen sind statisch und schnell veraltet, sodass Marketingteams nicht in der Lage sind, aufkommende Trends, neue Bedürfnisse der Stakeholder oder Veränderungen im Wettbewerbsumfeld zu erkennen, sobald diese eintreten.

Zu diesem Zweck ist die Marktforschung der erste Schritt der Kampagne: Sie hilft dabei, die audience zu identifizieren, die Nachfrage der Branche nach Ihren Produkten zu verstehen und die Konkurrenz zu bewerten. Informationen über die aktuellen Kundenbedürfnisse, Schwachstellen, wissenschaftliche Trends sowie zukünftige Herausforderungen und Chancen sind unerlässlich, um Ihre Produkte strategisch zu vermarkten; denn wenn Sie die richtige audience verfehlen, audience Budget und schwächen die Wirkung.

In diesem Zusammenhang spielen agentenbasierte Systeme und Systeme des maschinellen Lernens eine entscheidende Rolle, indem sie aus wissenschaftlicher Literatur, Wettbewerbsanalysen, Anforderungen der Kostenträger und dem Verhalten der Interessengruppen detaillierte Erkenntnisse in Echtzeit gewinnen, um wichtige strategische Einflussfaktoren und Chancen zu identifizieren.

Dennoch bestehen weiterhin große Herausforderungen:

  • Hohe Kosten und Ineffizienz: Herkömmliche Marktforschung ist teuer und zeitaufwendig und erfordert oft Investitionen in Höhe von fast einer Million Euro, um Hunderte von Seiten mit Analysen zu erstellen – von denen die meisten später zu kurzen Zusammenfassungen verdichtet und ohne weitere Verwendung archiviert werden.
  • Fragmentierte und uneinheitliche data: data aus dem Gesundheitswesen data auf verschiedene Systeme, Formate und Standards verteilt, was es erschwert, ein einheitliches, verwertbares Gesamtbild von Kunden, Patienten oder verschreibenden Ärzten zu erstellen.

ANWENDUNGSBEISPIELE

1. Automatische Gewinnung von Marktkenntnissen: Agentic AI durchsucht AI Veröffentlichungen, data, digitale Kanäle und Wettbewerber, um Trends und Marktveränderungen zu erkennen. Das System wandelt Signale in frühzeitige Erkenntnisse um, ermöglicht so schnellere Strategieanpassungen und ersetzt kostspielige traditionelle Marktforschung.

2. Modellierung von Verhaltenswegen und Mikrosegmentierung: Agentic AI data, digitale Interaktionen und Stimmungssignale AI , um das Verhalten von Ärzten und Patienten abzubilden. Dies ermöglicht präzises targeting skalierbare Personalisierung durch adaptive Segmentierung,targeting und strategische Umsetzung.

3. Wettbewerbsbeobachtung: Durch die autonome Überwachung von Konferenzen, sozialen Medien und Pressemitteilungen können AI Scouts“ auf Basis agentischer AI die Wettbewerbsbeobachtung verbessern, indem sie neue Schritte der Wettbewerber erkennen, strategische Muster aufdecken und frühe Marktsignale aufzeigen.

3 – VON DER THEORIE ZUR PRAXIS: ANWENDUNGSBEISPIELE AUS DER PRAXIS FOKUS ANWENDUNGSBEISPIEL: AI Testen von Kampagnen KONTEXT

  • Das Testen von Kampagnen vor dem Start ist ein entscheidender Schritt, um die Wirksamkeit von Botschaften, Bildmaterial und Handlungsaufforderungen zu überprüfen.
  • Marketingfachleute können die Plattform iterativ nutzen, indem sie einen Satz oder ein Bild in Echtzeit anpassen und sofort sehen, wie sich die Änderung auf die prognostizierte Leistung der Kampagne und deren Fähigkeit auswirkt, eine bestimmte Handlungsaufforderung (z. B. „Impfabsicht“) zu fördern.
  • Traditionell stützt sich dieser Prozess auf langsame und kostspielige Marktforschungsmethoden wie Fokusgruppen und breit angelegte Umfragen, was zu einem erheblichen Engpass führt: Testzyklen dauern 8 bis 10 Wochen und kosten mehr als 100.000 US-Dollar, was die Fähigkeit eines Teams einschränkt, effektiv zu testen und zu optimieren.
  • Dies führt zu langen Verzögerungen zwischen dem Auftreten externer Signale und internen strategischen Maßnahmen, was die Flexibilität und Wettbewerbsfähigkeit einschränkt.

LÖSUNG

  • Eine AI Testplattform verbindet externe Datensätze (Publikationen, Patente, soziale Medien, klinische data) mit internen Wissensdatenbanken (SharePoint, Forschungsrepositorien), um Echtzeit- und Vorhersageanalysen aller Kampagnenelemente zu erstellen.

AUSWIRKUNG

  • Massive Kostensenkung:

Die Kosten für Kampagnentests lassen sich um über 90 % senken.

  • Schnellere Markteinführung: Die Verzögerung zwischen Signalerfassung und Reaktion verkürzt sich von Monaten auf Tage – oder sogar auf Echtzeit.
  • Data Optimierung: Teams können über subjektives Feedback hinausgehen und auf data Sicherheit setzen, indem sie Kampagnen starten, die wissenschaftlich auf die Einprägsamkeit und – was am wichtigsten ist – auf das Handeln von Patienten oder medizinischem Fachpersonal optimiert sind.
  • Die AI darauf trainiert, kreative Inhalte, Werbetexte und Videos zu analysieren und liefert sofortige Bewertungen zu wichtigen Kennzahlen wie Einprägsamkeit, emotionale Reaktion sowie data visuellen Elementen.

„Heute können wir mit AI solchen AI Kampagnen innerhalb von 12 bis 24 Stunden für etwa 7.000 Dollar testen . Wenn man das mit der alten Methode vergleicht – 8 bis 10 Wochen für 100.000 oder 150.000 Dollar – , fällt es schwer, wieder zur alten Methode zurückzukehren.“ – Jeremy Peaudecerf , Marketingdirektor für Europa

3 – VON DER THEORIE ZUR PRAXIS: ANWENDUNGSBEISPIELE AUS DER PRAXIS

  • Anwendungsfall Nr. 2 | Erstellung und Validierung von Inhalten

Die Schaffung wirkungsvoller Ressourcen beschleunigen und gleichzeitig wissenschaftliche Genauigkeit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Die Pharmaindustrie befindet sich in einer entscheidenden Transformationsphase, in der traditionelle Methoden der Inhaltserstellung rasch an ihre Grenzen stoßen. Der herkömmliche Zeitplan für die Inhaltserstellung ist zu einem kritischen Engpass für die Marketingeffektivität geworden, was Pharma-Marketingfachleute dazu veranlasst, AI einzusetzen, AI diese Einschränkungen zu überwinden:

konforme Kernbotschaften, die das einzigartige Wertversprechen eines Arzneimittels verdeutlichen – und letztlich zu einer intensiveren und zeitnahen Interaktion mit medizinischen Fachkräften führen.

Bei Amgen untersuchen wir, wie agentische AI die Erstellung von Inhalten unterstützen und Überprüfungsprozesse optimieren AI . Obwohl sich das MLR-Überprüfungsprojekt noch in der Pilotphase befindet, sind die ersten Ergebnisse vielversprechend: 100 % der Nutzer berichten von Zufriedenheit, Zeitersparnis und weniger MLR-Iterationen. Das AI identifizierte zudem über 95 % der kritischen Compliance-Probleme und deckte zusätzliche, bisher unentdeckte Details auf , wodurch die Gesamtqualität der Inhalte gesteigert wurde . Dieser Ansatz ersetzt die menschliche Aufsicht nicht , sondern ergänzt sie und zeigt, wie AI unsere Marketing- und medizinischen Überprüfungsprozesse verantwortungsvoll unterstützen AI .“ – Marie Morice-Morand, Associate Director Innovation, Omnichannel und Training

  • Langwierige und komplexe Validierungsprozesse: Pharmaunternehmen müssen hohe Standards hinsichtlich Genauigkeit und Glaubwürdigkeit einhalten und stützen sich dabei auf strenge, mehrstufige Überprüfungen, um medizinische Inhalte und deren Quellen vor der Veröffentlichung zu verifizieren.
  • Kostspielige und ressourcenintensive Content-Produktion: Abgesehen von den beträchtlichen Budgets, die für die Zusammenarbeit mit Agenturen aufgewendet werden, verbringen Marketingteams unzählige Stunden mit sich wiederholenden, wenig wertschöpfenden Aufgaben, die automatisiert werden könnten. Mehrere Überarbeitungsrunden verlangsamen nicht nur die Bereitstellung, sondern führen auch zu erheblichen Budgetüberschreitungen.
  • Engpass bei der MLR-Prüfung: Obwohl sie für die Gewährleistung der Compliance und der wissenschaftlichen Integrität unerlässlich ist, handelt es sich dabei oft um einen zeitaufwändigen, mehrstufigen Prozess, der eine detaillierte Prüfung und Abstimmung zwischen den Beteiligten erfordert und die Markteinführung erheblich verzögert.

Agentic AI diese Lücke, indem es klinische Fachliteratur, Interaktionssignale, data und Verschreibungsmuster autonom analysiert, um aufkommende Trends und ungedeckte Bedürfnisse in Echtzeit zu erkennen. Es übersetzt komplexe klinische Erkenntnisse in klare, überzeugende und

ANWENDUNGSBEISPIELE

1. AI AI Vorabprüfungen: AI überprüft Inhalte in Echtzeit auf Übereinstimmung mit den gesetzlichen Vorschriften. Diese proaktive Compliance-Prüfung minimiert Fehler bereits vor der Einreichung, was zu weniger Überprüfungsrunden und einer schnelleren Genehmigung führt.

2. Beschleunigung der Content-Entwicklung: AI können data zur Interaktion mit medizinischen Fachkräften analysieren data hochgradig personalisierte Content-Konzepte für Produkteinführungen zu generieren. Sie entwickeln kreative Ansätze autonom weiter und erstellen auf der Grundlage von Echtzeit-Feedback ABPI-konforme Varianten, wodurch die Entwicklungszeit erheblich verkürzt und die Erinnerungs- und Interaktionsraten bei medizinischen Fachkräften gesteigert werden.

3. Inhaltskennzeichnung: AI kennzeichnet Marketing- und medizinische MaterialienAI und ermöglicht so eine präzise Nachverfolgung von Inhalten über verschiedene Tools und Systeme hinweg. Diese Automatisierung kann die Betriebskosten um bis zu 76 % senken, indem sie repetitive manuelle Aufgaben überflüssig macht und die Wiederverwendung bereits gekennzeichneter Inhalte fördert.

3 – VON DER THEORIE ZUR PRAXIS: ANWENDUNGSBEISPIELE AUS DER PRAXIS FOKUS ANWENDUNGSBEISPIEL: AI MLR-Prüfungsprozess KONTEXT

  • Der medizinische, rechtliche und regulatorische (MLR) Überprüfungsprozess ist von zentraler Bedeutung für die Einhaltung von Vorschriften, die Gewährleistung der Richtigkeit sowie die Einhaltung ethischer Standards im pharmazeutischen Marketing und in der Kommunikation.
  • Automatisierte Vorabprüfung: Regulatorische, rechtliche und medizinische Vorschriften werden automatisch auf Entwürfe angewendet, wodurch potenzielle Probleme bereits vor der Einreichung erkannt und manuelle Überprüfungszyklen auf ein Minimum reduziert werden.
  • Dennoch kann es sich um einen langwierigen, schwierigen und kostspieligen Prozess handeln, der mehrere Überprüfungsrunden erfordert, um die Übereinstimmung mit behördlichen Vorgaben, genehmigten Angaben und rechtlichen Beschränkungen sicherzustellen.
  • Die Balance zwischen Schnelligkeit und strikter Einhaltung von Vorschriften ist eine ständige Herausforderung – doch ihre Bewältigung ist unerlässlich, um in dem heutigen, stark regulierten Umfeld zeitnahe, vorschriftsmäßige und wirksame Kommunikation zu gewährleisten.

AUSWIRKUNG

  • Kürzere Überprüfungszyklen: Vorab validierte Inhalte reduzieren den Hin- und Her-Austausch und verkürzen die Genehmigungszeiten – wodurch die MLR-Überprüfung von Wochen auf Tage verkürzt wird (bis zu 60 % schneller).

LÖSUNG

Agentische AI einen neuen Ansatz für MLR, indem sie die Einhaltung von Vorschriften direkt in den Prozess der Inhaltserstellung integriert:

  • Integrierte Compliance: AI Autorenwerkzeuge integrieren MLR-Anforderungen, sodass die Inhalte von Anfang an den Vorschriften entsprechen und kostspielige Nachbesserungen später vermieden werden.
  • Integrierte Rahmenwerke: Markenlexika, regulatorische Richtlinien, Urheberrechtsbestimmungen und Bibliotheken mit genehmigten Werbeslogans sind direkt in die Redaktionsabläufe eingebunden, um von Anfang an eine einheitliche Ausrichtung zu gewährleisten.
  • Geringeres Compliance-Risiko und

Rechtsrisiko: Jeder Output wird von Anfang an an die rechtlichen Rahmenbedingungen angepasst.

  • Schnellere Markteinführung:

Marketing- und medizinische Teams gewinnen die Flexibilität, Kampagnen und wissenschaftliche Inhalte schneller auf den Markt zu bringen, ohne dabei die Compliance zu vernachlässigen.

Dies ist ein wichtiger Anwendungsfall. Die Automatisierung der regulatorischen, rechtlichen und medizinischen Überprüfungen (z. B. Überprüfung von Anspruchsverweisen, Verwaltung Urheberrechte) wird als zeitaufwändiger Engpass mit erheblichem Potenzial für Zeiteinsparungen.“ –

Claude Broudic, Stabschef und Leiter des Bereichs Globale Produktstrategie 3 – VON DER THEORIE ZUR PRAXIS: ANWENDUNGSBEISPIELE AUS DER PRAXIS Anwendungsbeispiel Nr. 3: Kampagnenumsetzung und Omnichannel-Interaktion

Pharmaunternehmen durchlaufen derzeit einen strategischen Wandel: Sie bewegen sich weg von fragmentierten, isolierten Modellen hin zu personalisierten, integrierten Erlebnissen über alle Kontaktpunkte hinweg. Dieser Wandel – der sich darin widerspiegelt, dass mittlerweile 10 bis 15 % der Werbebudgets für Omnichannel-Initiativen aufgewendet werden – ist unerlässlich, um eine konsistente und nahtlose Kundenbindung zu gewährleisten, bei der jede Botschaft die Customer Journey stärkt.

Agentische AI bestehende Hindernisse, um das volle Potenzial des Omnichannel-Ansatzes auszuschöpfen – und die damit verbundenen Chancen sind nach wie vor immens.

Doch obwohl sie das Potenzial erkennen, stehen viele Pharmaunternehmen bei der Umsetzung einer wirklich effektiven Omnichannel-Strategie weiterhin vor großen Herausforderungen:

  • Abgeschottete Unternehmensbereiche: Marketing-, Vertriebs-, medizinische und digitale Teams arbeiten oft unabhängig voneinander, was zu uneinheitlichen Botschaften, fragmentierter Kommunikation und unzureichend genutzten data führt data und letztlich das Kundenerlebnis beeinträchtigt.
  • Veraltete Technologie: Veraltete IT-Infrastrukturen behindern data und die nahtlose Einführung von Omnichannel-Lösungen.
  • Begrenzte Einblicke in die Customer Journey: Ohne ein klares, durchgängiges Verständnis der Customer Journey von medizinischen Fachkräften – von der Wahrnehmung bis zur Verschreibung – laufen Unternehmen Gefahr, unzusammenhängende, wenig wirkungsvolle Erlebnisse zu bieten, die an den tatsächlichen Bedürfnissen ihrer audiencevorbeigehen.

ANWENDUNGSBEISPIELE

1. Optimierung der Kanalmischung: Agentic AI wertet AI die kanalübergreifende Leistung aus, um leistungsschwache Segmente zu identifizieren und targeting Budgetverteilung automatisch auf der Grundlage strategischer Ziele anzupassen.

2. Dynamische Customer Journeys und Segmente: Agentic AI das Kundenverhalten, um Veränderungen in der Customer Journey zu erkennen, wie beispielsweise eine zunehmende Präferenz für die Nutzung der App gegenüber der Website. Die Agenten aktualisieren die Journey-Logik und die Kundensegmente, um Kontaktmaßnahmen auszulösen, die auf die neuen bevorzugten Kanäle zugeschnitten sind.

3. Personalisierte und konsistente Kommunikation: AI passen Inhalte anhand von Echtzeit-Kundendaten kontinuierlich an, halten dabei aber stets den Tonfall der Marke und die Richtlinien für die Markenbotschaft ein. Dies ermöglicht eine groß angelegte, kanalübergreifende Personalisierung, die an jedem Kundenkontaktpunkt konsistent, relevant und markengerecht wirkt.

3 – VON DER THEORIE ZUR PRAXIS: ANWENDUNGSBEISPIELE AUS DER PRAXIS IM FOKUS ANWENDUNGSBEISPIEL: Agentenbasierte Omnichannel-Koordination KONTEXT

  • Aktuelle Omnichannel-Strategien stützen sich auf statische Regeln und vordefinierte Logik, wobei Interaktionen eher auf erwartetem als auf tatsächlichem Verhalten der medizinischen Fachkräfte basieren.
  • Compliance-Agent: Dient als Echtzeit-Sicherheitsmechanismus für alle AI Aktionen.
  • Wenn sich Verhaltensweisen ändern, haben herkömmliche Analysen und Segmentierungen Schwierigkeiten, dies schnell zu erkennen und sich anzupassen.

Gehen Sie nach dem Prinzip „Klein anfangen, schnell skalieren“ vor und setzen Sie zunächst einen Agenten auf vordefinierten Datensätzen ein, um den Nutzen zu demonstrieren, bevor Sie die Funktionen erweitern.

  • Die Implementierung von Aktualisierungen der Customer Journey erfordert aufgrund komplexer Genehmigungs- und Bereitstellungsprozesse oft wochenlangen manuellen Aufwand.
  • Infolgedessen können Omnichannel-Ansätze nicht mit dem Verhalten in Echtzeit Schritt halten, was zu verpassten Interaktionsmöglichkeiten und Ineffizienzen führt.

LÖSUNG Schaffung eines AI für agentenbasierte AI – eines Netzwerks intelligenter, halbautonomer Agenten, die die Omnichannel-Interaktion kontinuierlich in Echtzeit optimieren – und Einsatz eines Teams spezialisierter Agenten:

  • Insight Agent: Analysiert data Verhaltensänderungen aufzudecken.

AUSWIRKUNG

  • Effizienz: Automatisiert routinemäßige, manuelle Entscheidungen – so können sich Marketingfachleute auf die Strategie und die Interaktion mit hochwertigen Kunden konzentrieren.
  • Geschwindigkeit: Was früher Wochen dauerte, wird nun innerhalb weniger Stunden aktualisiert, was eine Reiseoptimierung in Echtzeit ermöglicht.
  • Skalierbarkeit: Liefert personalisierte, konforme Inhalte in großem Umfang – und sobald das Agenten-Framework für eine Marke eingerichtet ist, lässt es sich schnell auf andere Marken und neue Märkte übertragen.
  • Content Agent: Erstellt personalisierte, konforme Inhalte.
  • Channel Agent: Koordiniert den richtigen Kanal, den richtigen Zeitpunkt und die richtige Häufigkeit.

3 – VON DER THEORIE ZUR PRAXIS: ANWENDUNGSBEISPIELE AUS DER PRAXIS

Anwendungsfall Nr. 4: Vertriebsunterstützung und Außendienstunterstützung: Stärkung des Vertriebsteams durch leistungsstarke Ressourcen für den Außendienst

Die Entwicklung einer wirksamen Strategie zur Einbindung von medizinischen Fachkräften ist eine entscheidende Investition mit hohem Einsatz. Die Pharmaindustrie investiert weltweit jährlich über 90 Milliarden US-Dollar (bis zu 30 % der Marketingbudgets) in den Aufbau dieser Beziehungen, die wiederum bis zu 60 % aller Verschreibungsentscheidungen beeinflussen können. Dieses traditionelle Modell steht jedoch unter Druck, belastet durch die digitale Sättigung und eine neue, AI Patientenschaft, die nun selbst AI nutzt AI Symptome zu diagnostizieren.

  • Vertrauens- und Wertemessung: Die traditionelle Vertrauensbildung durch kostspielige Kongresse verliert an Bedeutung. Strengere Vorschriften und ein unklarer ROI machen es schwieriger denn je, deren Nutzen zu rechtfertigen.

Heute führen mehrere entscheidende Faktoren dazu, dass die Landschaft der Beziehungen zu medizinischen Fachkräften immer komplexer wird:

Dieser Prozess war bislang mit hohen Kosten verbunden und von Vertriebsmitarbeitern abhängig. Mit dem Aufkommen der agentenbasierten AI wird diese Beziehung nun durch die Schaffung eines intelligenten, autonomen und wissenschaftlich fundierten Ökosystems grundlegend verändert und revolutioniert .

  • Volumen und digitaler Zugang: Das traditionelle Modell der persönlichen Kundenbetreuung ist kostspielig und nicht skalierbar. Es wird den heutigen Anforderungen nicht gerecht, da die Mehrheit der Ärzte mittlerweile angibt, die Online-Kommunikation gegenüber persönlichen Terminen zu bevorzugen.
  • Qualität und Personalisierung: Die Zeit der Einheitsbotschaften ist vorbei. Ärzte berichten mittlerweile, dass soziale Medien und digitale Inhalte nicht nur ihre Wahrnehmung einer Marke beeinflussen, sondern auch ihre Verschreibungsentscheidungen.
  • Häufigkeit und Überflutung: Fachkräfte im Gesundheitswesen berichten, dass sie sich von übermäßigen Werbeinhalten, die oft als „Spam“ empfunden werden, überfordert fühlen, was letztlich das Vertrauen untergräbt und Beziehungen schädigt.

ANWENDUNGSBEISPIELE

1. Zusammenfassung der Interaktionen mit medizinischen Fachkräften: Ein AI , der alle bisherigen Omnichannel-Interaktionen (E-Mails, CRM-Notizen, Anrufe, Webaktivitäten) automatisch verarbeitet und zusammenfasst, um dem Vertriebsmitarbeiter vor dem nächsten Termin einen prägnanten 360°-Überblick über die Historie und die Stimmung der medizinischen Fachkraft zu bieten.

2. AI AI-Gesprächssimulator: Ein AI fungiert als „virtueller HCP“. Der Vertriebsmitarbeiter oder MSL übt das gesamte Gespräch mit dem Agenten, der auf der Grundlage aller zugelassenen wissenschaftlichen data potenzieller Einwände trainiert wurde.

3. AI AI : Ein Agent, der HCP-Personas dynamisch und in Echtzeit erstellt und aktualisiert. Er analysiert die Nutzung von Inhalten, das digitale Verhalten und Verschreibungsmuster, um eine echte Hyper-Personalisierung und Echtzeit-Mikrosegmentierung für Kampagnen zu ermöglichen.

3 – VON DER THEORIE ZUR PRAXIS: ANWENDUNGSBEISPIELE AUS DER PRAXIS IM FOKUS ANWENDUNGSBEISPIEL „Turing“, Sanofis „Next Best Action“-Begleitlösung für medizinisches Fachpersonal KONTEXT

Die größte Herausforderung für Sanofi bestand in einem grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie medizinisches Fachpersonal mit Außendienstmitarbeitern interagiert.

  • Der Kontakt zu medizinischen Fachkräften ist immer komplexer geworden. Außendienstmitarbeiter sehen sich mit einem rückläufigen Zugang zu persönlichen Terminen und einer erheblichen „digitalen Ermüdung“ konfrontiert, da Ärzte mit Online-Inhalten aus zahlreichen Quellen überflutet werden.
  • Sie müssen sich von einem traditionellen, auf hohe Verkaufszahlen ausgerichteten Modell lösen und sicherstellen, dass jede Interaktion individuell zugeschnitten und zeitnah ist und einen klaren Mehrwert für die spezifischen Bedürfnisse jedes einzelnen medizinischen Fachpersonals bietet.

LÖSUNG

  • Einführung von „Turing“, einer AI „Next Best Action“ (NBA)-Engine, die als „Begleiter“ für Vertriebsmitarbeiter fungiert und data analysiert, data für jeden medizinischen Fachmann die optimale Interaktion data empfehlen.
  • Die Plattform liefert eine übersichtliche Liste mit wöchentlichen Empfehlungen direkt in das CRM-System des Vertriebsmitarbeiters (Veeva), wodurch kein separates Dashboard mehr erforderlich ist und die Informationen direkt in den täglichen Arbeitsablauf integriert werden.

AUSWIRKUNG

  • Sorgt für einen deutlichen „Umsatzanstieg“ bei mehr als 15 großen Marken und wurde erfolgreich auf über 20 Länder ausgeweitet.
  • Erreicht einen wichtigen KPI von 10:1 beim kumulativen Return on Investment (ROI), wodurch für jeden in das Programm investierten Euro 10 € Umsatz generiert werden.
  • Steigert die Effizienz der Vertriebsmitarbeiter, indem es ihnen hilft, wertschöpfende Aktivitäten zu priorisieren und ihre Kundenansprache in großem Umfang individuell anzupassen.

  • Fördert das Engagement und die Zufriedenheit der medizinischen Fachkräfte, indem sichergestellt wird, dass die Kommunikation relevant und koordiniert ist und zum richtigen Zeitpunkt erfolgt.
  • Es wurde ein „Human-in-the-Loop“-Modell für kontinuierliches Lernen implementiert. Die Mitarbeiter können jeden Vorschlag „akzeptieren“ oder „ablehnen“. Die Gründe für die Ablehnung werden an die AI zurückgemeldet, AI die Relevanz künftiger Empfehlungen kontinuierlich zu verfeinern und zu verbessern.

„ Turing ist ein echter Begleiter für unsere Vertriebsmitarbeiter. Durch die direkte Einbindung AI in ihr CRM haben wir sie in die Lage versetzt , die richtige Botschaft zur richtigen Zeit an den richtigen medizinischen Fachmann zu übermitteln , was zu einer Kapitalrendite von 10:1 geführt hat.“ – Marion Dumas, Global Head of Omnichannel

Aufstrebende Akteure: Start-ups und Chancen für Akteure 04

Zwar hat die Einführung von AI den Biowissenschaften bereits erhebliche Fortschritte gemacht, doch verläuft diese Entwicklung nicht in allen Bereichen gleichmäßig. Im Bereich Forschung und Entwicklung ist eine große Zahl von Start-ups entstanden, die sich auf Bereiche wie die Wirkstoffforschung und die Optimierung klinischer Studien konzentrieren. Im Gegensatz dazu ist der Markt für generative und agentische AI den Bereichen Vertrieb und Marketing noch etwas weniger entwickelt.

Die bereitgestellten Informationen müssen strengen MLR-Prüfungsverfahren und weltweiten Transparenzgesetzen (wie dem US-amerikanischen Sunshine Act oder dem französischen Loi Encadrement des Avantages) entsprechen. Zu den Hauptrisiken zählen die Erstellung von Aussagen, die nicht durch genehmigte klinische data gestützt sind, oder nicht konforme Vorschläge in Bezug auf Bewirtung, Einladungen oder Spesen; dies schafft erhebliche Markteintrittsbarrieren für marketingorientierte Instrumente.

Diese Diskrepanz lässt sich durch mehrere Faktoren erklären.

1. Forderung nach ROI: Pharmaunternehmen verlangen einen klaren ROI, der sich bei Effizienzsteigerungen leicht nachweisen lässt (z. B. durch die Automatisierung administrativer Aufgaben oder die Reduzierung des Zeitaufwands für CRM-Eingaben), bei der Messung der Wirksamkeit jedoch „verfrüht“ und weitaus schwieriger zu quantifizieren ist (z. B. der Nachweis, dass eine AI Erkenntnis direkt zu einer neuen Verschreibung geführt hat).

2. Komplexe regulatorische und Compliance-Hürden:

Jede von einer AI Nachricht oder Empfehlung

3. Lange Verkaufszyklen aufgrund technischer Integration: Tief in die Unternehmensstruktur eingebettete Plattformen wie Veeva und Salesforce dominieren den kommerziellen Tech-Stack, sodass jedes neue AI strenge Validierungs-, Sicherheits- und Integrationsprozesse durchlaufen muss. Gleichzeitig hängt die Einführung von der Abstimmung zwischen verschiedenen Interessengruppen ab – Vertrieb, IT, Rechtsabteilung, Beschaffung und Außendienstteams –, was die Implementierung langsam und komplex macht.

Dennoch haben sich einige Akteure entlang der Wertschöpfungskette positioniert und versuchen, die Gelegenheit zu nutzen:

Diese Übersicht ist nicht vollständig und umfasst lediglich die Start-ups, die in unseren Interviews und bei unseren eigenen Recherchen zur Sprache kamen.

Verstärkung des Außendienstes: AI Training

Zu dieser Kategorie gehören Start-ups, die AI einsetzen, um die Kompetenzen und die Einhaltung von Vorschriften menschlicher Vertriebsmitarbeiter und MSLs: Interviews und eigene Recherchen.

Bietet eine AI für Teams in der Pharmabranche. Vertriebsmitarbeiter üben wichtige Gespräche mit lebensechten, AI „virtuellen medizinischen Fachkräften“. Das System liefert sofortiges, detailliertes Feedback zur Vermittlung von Botschaften und zur Einhaltung von Vorgaben, sodass Teams in großem Umfang üben und die Einarbeitung beschleunigen können.

Ein ähnlicherAI Vertriebssimulator“, bei dem Vertriebsmitarbeiter in videobasierten Rollenspielen mit einer AI-Figur interagieren. Seine Hauptfunktion besteht darin, während der Simulation automatisch nicht konforme medizinische Aussagen zu kennzeichnen und so sowohl Leistungs- als auch Compliance-Coaching zu bieten.

Automatisierung des Vertriebs: Von Erkenntnissen zu Kundenbindung

Zu dieser Kategorie gehören Plattformen, die autonome Agenten einsetzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, ganze Kampagnen erstellen oder sogar als virtuelle Vertriebsmitarbeiter fungieren.

Eine AI , die reale Patientengespräche aus dem Social Listening in regelkonforme, umsetzbare Erkenntnisse umwandelt. Sie bietet rollenspezifischeAI (z. B. „Medical Affairs Agent“, „Brand Sentinel“), die Vertriebsteams dabei unterstützen, Strategien auf der Grundlage der „Stimme der Patienten“ zu entwickeln.

EineAI (in Zusammenarbeit mit Google Cloud), die mithilfe eines Teams kooperierender AI den gesamten kreativen Prozess automatisiert. Sie kann innerhalb von Minuten statt Monaten eine vollständige, konforme Produktkampagne (Videos, E-Mails, Social-Media-Inhalte) erstellen, wobei ein menschlicher Experte die Formulierung der Suchanfragen, den Kontext sowie audience überwacht und steuert.

Setzt autonome AI ein, die als virtuelle Vertriebsmitarbeiter und Medical Science Liaisons (MSLs) fungieren. Diese Plattform unterstützt Marketing- und Vertriebsaktivitäten, indem sie personalisierte Interaktionen mit medizinischen Fachkräften automatisiert, um die Verschreibungsraten zu steigern.

Eine Plattform zur Entwicklung kundenorientierter AI für Vertrieb und Support. Ein Pharmaunternehmen könnte diese Plattform nutzen, um Agenten einzusetzen, die eingehende Anfragen von medizinischen Fachkräften und Fragen von Patienten bearbeiten sowie die Lead-Qualifizierung und data in ein CRM-System automatisieren.

Steigerung der Produktivität im Außendienst: Der AI

Diese Kategorie konzentriert sich auf AI , die als „Co-Pilot“ für Außendienstmitarbeiter im Außendienst fungieren, indem sie Routineaufgaben automatisieren und die Einhaltung von Vorschriften gewährleisten.

Ein sprachgesteuerter AI , der als „mobiles Büro“ für Vertriebsmitarbeiter konzipiert ist. Vertriebsmitarbeiter verbringen bis zu 30 % ihrer Zeit mit Verwaltungsaufgaben; das Ziel ist es, diesen Anteil auf unter 10 % zu senken und so erhebliche Effizienz- und Leistungssteigerungen zu erzielen. Der AI konzentriert sich darauf, Außendienstteams durch drei zentrale Funktionen zu unterstützen:

1. Optimale Vorbereitung vor dem Besuch: Fasst alle relevanten data zusammen, data den Vertriebsmitarbeiter auf sein nächstes Kundengespräch vorzubereiten, und empfiehlt konkrete, genehmigte Kernbotschaften sowie die besten nächsten Schritte, um die Wirkung zu maximieren.

2. Mühelose Berichterstellung nach dem Besuch: Automatisiert die CRM-Berichterstellung per Sprachdiktat. Der Vertriebsmitarbeiter kann seine Besuchsnotizen in natürlicher Sprache diktieren, wodurch stundenlange manuelle data entfällt und eine zeitnahe, qualitativ hochwertige Dokumentation gewährleistet wird.

3. Einhaltung der Vorschriften gemäß dem „ “: Dient als bedarfsgesteuerte Konformitätsprüfung (z. B. für das französische „Loi Encadrement des Avantages“) und automatisiert funktionsübergreifende Übergaben an andere Abteilungen (z. B. die Erfassung einer Anfrage für einen MSL).


05 Vom Potenzial zur Praxis: Notwendigkeit organisatorischer und struktureller Veränderungen für Unternehmen

Die zuvor in diesem Dokument beschriebenen Anwendungsfälle verdeutlichen das transformative Potenzial der agentenbasierten AI – von der Beschleunigung von MLR-Prüfungen bis hin zur Umsetzung hyper-personalisierter Omnichannel-Kampagnen. Dieses Potenzial auszuschöpfen ist jedoch nicht so einfach wie die Anschaffung neuer Technologie.

Die bloße Einbindung von Agentic AI bestehende, veraltete Arbeitsabläufe wird bestenfalls zu geringfügigen Effizienzsteigerungen führen. Um echten, nachhaltigen Mehrwert zu erschließen, müssen Unternehmen tiefgreifende organisatorische und strukturelle Veränderungen vornehmen. Dies ist nicht nur eine IT-Modernisierung, sondern eine grundlegende geschäftliche Transformation.

„Es herrscht die Vorstellung, dass AI alle Probleme lösen AI – das ist jedoch nicht der Fall. Es besteht ein enormer Bedarf an interner Transformation und kultureller Anpassung. Es geht nicht nur um Technologie, sondern auch um Unterstützung durch die Führungsebene, das Budget und das Engagement der Unternehmensleitung.“ – Jeremy Peaudecerf , Marketingdirektor für Europa

5. VOM POTENZIAL ZUR PRAXIS: NOTWENDIGKEIT ORGANISATORISCHER UND STRUKTURELLER VERÄNDERUNGEN IN UNTERNEHMEN Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt, um agentische AI erfolgreich zu implementieren

Die erfolgreiche Integration von Agentic AI eine mehrgleisige Strategie, die Unternehmenskultur, Kernkompetenzen, data und rechtliche Rahmenbedingungen berücksichtigt.

  • Data und Einwilligung: Wie Florent Hassen betont, stößt die automatisierte Entscheidungsfindung unmittelbar auf regulatorische Beschränkungen: „Eine große Herausforderung bei der Implementierung agentischer AI die Kundenbindung liegt in den regulatorischen Beschränkungen. Gemäß Art. 22 der DSGVO erfordert die Verarbeitung personenbezogener data automatisierte Entscheidungsfindung eine ausdrückliche Einwilligung, was targeting agentische targeting Kontakte beschränkt, die sich dafür angemeldet haben , und den Gesamtumfang der Auswirkungen im Vergleich zu von Menschen vermittelten Interaktionen verringert .“

1. Sicherstellung der Unterstützung durch die Führungsebene & Förderung einer neuen Kultur

Die größte Hürde ist oft kultureller Natur. EineAI“-Denkweise muss von der Führungsspitze vorangetrieben und im gesamten Unternehmen verankert werden.

4. Die Zusammenführung fragmentierter Data Technologien Ökosystem

  • Unterstützung durch die Führungsspitze: Die Unternehmensleitung muss diesen Wandel sichtbar unterstützen, indem sie eigens dafür vorgesehene Budgets bereitstellt und eine klare Vision vermittelt, die Agentic AI zentralen strategischen Wegbereiter positioniert und nicht nur AI experimentelles „Nebenprojekt“.

Agentische AI nur so leistungsfähig wie die data zugreifen kann, und die Systeme, die sie steuern kann.

  • Vertrauen aufbauen: Die Botschaft muss sich auf die Ergänzung und nicht auf den Ersatz konzentrieren. Das Ziel besteht darin, Vertrauen aufzubauen, indem aufgezeigt wird, wie AI den Menschen von geringwertigen, sich wiederholenden Aufgaben befreien AI , damit sie sich auf hochwertige, strategische Aufgaben konzentrieren können.
  • Abbau von data : Die meisten Pharmaunternehmen leiden unter fragmentierten data, wobei Kundeninformationen in separaten CRM-, medizinischen, digitalen und Vertriebssystemen isoliert sind. Eine grundlegende Voraussetzung ist die Schaffung einer einheitlichen data (häufig über APIs), die einen echten 360°-Blick auf medizinische Fachkräfte und Patienten ermöglicht.

2. Aufbau vonAI in der Unternehmen

  • Maßnahmen über APIs ermöglichen: Die Mitarbeiter müssen handeln können. Dies erfordert sichere, robuste APIs für die Anbindung an und die Steuerung von Kernsystemen wie Veeva, Salesforce und Marketing-Automatisierungsplattformen. Wie in Abschnitt III erwähnt, stellen die langen Integrationszyklen für neue Tools in diesem fest verankerten Tech-Stack ein großes Hindernis dar, das eine strategische IT-Planung erfordert.

Die Belegschaft muss weitergebildet werden, um effektiv mit AI zusammenarbeiten zu können. Dies geht weit über die Schulung einiger weniger data hinaus; vielmehr muss dieAI der gesamten kaufmännischen und medizinischen Organisation verbessert werden.

  • Unternehmensweite Akkulturation: Führende Unternehmen setzen dies bereits um. So hat beispielsweise Roche seine unternehmensweite AI eingeführt: das Programm „Everyday AIDabei handelt es sich um ein obligatorisches, von oben nach unten gerichtetes, sechswöchiges Schulungsprogramm, das vom Konzern-CEO für alle 100.000 Mitarbeiter initiiert wurde. Ziel ist es, das „Niveau anzuheben“ und grundlegende AI zu einer Kernkompetenz zu machen, ähnlich wie es vor 30 Jahren bei der Einführung von E-Mails der Fall war.

3. Neugestaltung der Governance für ein autonomes Zeitalter

Die Fähigkeit AIagentenbasierten AI, autonome Entscheidungen zu treffen, stellt die Unternehmensführung vor neue, komplexe Herausforderungen, insbesondere in der Life-Science-Branche.

  • Die Verpflichtung zum „Human-in-the-Loop“-Ansatz: Diese rechtliche und ethische Vorgabe bedeutet, dass ein „Human-in-the-Loop“-Modell auf absehbare Zeit nicht nur eine bewährte Vorgehensweise ist – es ist eine Notwendigkeit. Neue Arbeitsabläufe müssen so gestaltet werden, dass sie eine menschliche Kontrolle und Genehmigung vorsehen, bevor ein Agent eine kritische Maßnahme ergreift, insbesondere wenn es um data von medizinischem Fachpersonal data die Kommunikation mit Patienten geht.

Das neue Betriebsmodell: menschenorientiert, agentengesteuert 06

Agentic AI ein transformatives Betriebsmodell, in dem menschliche Kreativität und strategische Weitsicht durch autonome Agenten verstärkt werden. Die Zukunft ist geprägt von kollaborativer Autonomie, in der Mensch und AI die Marke in Echtzeit AI . Die Erkenntnisse dieses Berichts zeigen, dass die Verantwortung weiterhin beim Menschen liegt, während die Agenten die Umsetzung, Optimierung und Anpassung übernehmen.

Sonderfälle und die Einhaltung ethischer und regulatorischer Standards. Das Ziel besteht nicht darin, Menschen zu ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten zu erweitern.

  • Planen Sie langfristig: Starten Sie frühzeitig, aber reservieren Sie etwa ein Drittel Ihres Budgets für die Arbeit nach der Einführung, einschließlich Updates, Mitarbeiterschulungen und Change Management. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, AI zu optimieren, gewonnene Erkenntnisse zu integrieren und die Nutzung teamübergreifend sicher und effizient auszuweiten.

In der Pharmaindustrie entwickeln sich Kampagnenmanager zunehmend zu Systemkoordinatoren. Marketingteams werden Mitarbeiter leiten, die in der Lage sind, eine Reihe konkreter, zeitsparender Maßnahmen durchzuführen, darunter:

  • Mitarbeiter schulen: Führen Sie unternehmensweite Weiterbildungsprogramme ein, die rollenspezifische Schulungen, praktische Erfahrung und kontinuierliches Lernen in großem Maßstab miteinander verbinden. Befähigen Sie Ihre Teams, AI zu interpretieren, Empfehlungen zu validieren, Ausnahmen zu behandeln und effektiv mit Mitarbeitern zusammenzuarbeiten, wobei stets die sich weiterentwickelnden Compliance-Vorgaben und Best Practices berücksichtigt werden.
  • Erstellung von Echtzeit-Marktanalysen für fundierte Entscheidungen,
  • die Erstellung von regelkonformen, wirkungsvollen Inhalten in großem Umfang,
  • und die Einsatzkräfte vor Ort mit Tools zur vorausschauenden Einsatzplanung sowie wissenschaftlicher Unterstützung auf Abruf auszustatten.
  • Legen Sie von Anfang an klare Regeln fest: Führen Sie klare Kontrollmechanismen, Genehmigungsabläufe und Dokumentationsverfahren ein, um Verantwortlichkeit, Compliance und Vertrauen zu gewährleisten. Richten Sie Überwachungsmechanismen und Prüfverfahren ein, um die Leistung der Agenten zu verfolgen, ethische Standards durchzusetzen und sowohl internen Teams als auch Aufsichtsbehörden Transparenz zu bieten.

Die Einführung von Agentic AI immer wichtiger. Unternehmen, die damit zögern, riskieren langsamere Entscheidungsprozesse, verpasste Chancen zur Kundenbindung und steigende Betriebskosten. Eine erfolgreiche Einführung erfordert jedoch einen durchdachten und strukturierten Ansatz. Zu den wichtigsten Strategien für den Einstieg gehören:

  • Fangen Sie klein an: Wählen Sie ein konkretes Problem mit geringen Risiken aus und entwickeln Sie gemeinsam mit einem kleinen Expertenteam ein AI agentenbasierte AI . Frühe, greifbare Ergebnisse sorgen für Dynamik, schaffen Vertrauen in AI und legen den Grundstein für die Skalierung komplexerer Anwendungen.

Die Zukunft des Pharmamarketings liegt in der Zusammenarbeit: Menschen und AI arbeiten gemeinsam daran, Erkenntnisse in Maßnahmen umzusetzen . Agente-basierte AI Marketingfachleute AI , sondern erweitert ihre Fähigkeiten, vereinheitlicht zuvor fragmentierte Arbeitsabläufe und versetzt Teams in die Lage, eine größere Wirkung zu erzielen. Unternehmen, die die Einführung schrittweise und mit klaren Regelwerken sowie menschlicher Verantwortlichkeit angehen, sind besser aufgestellt, um ihre Gesamteffizienz zu steigern und letztendlich Fachkräfte im Gesundheitswesen besser anzusprechen sowie die Patientenbindung zu stärken.

  • Menschen einbeziehen: Stellen Sie sicher , dass Menschen während des AI aktiv eingebunden bleiben – vom Testen und der Validierung bis hin zu Compliance-Prüfungen. Durch iterative Überwachung können Teams die Ergebnisse optimieren und Probleme beheben

GLOSSAR

  • Agentische AI: Artificial intelligence , die in der Lage sind, autonome Entscheidungen zu treffen und zielgerichtete Handlungen auszuführen, ohne dass ständig menschlicher Input erforderlich ist
  • API (Application Programming Interface): Eine Reihe von Regeln, die es verschiedenen Softwaresystemen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren und data Funktionen auszutauschen
  • CLM (Closed-Loop-Marketing): Ein data Marketingansatz, bei dem Rückmeldungen aus Kundeninteraktionen genutzt werden, um die zukünftige Kommunikation kontinuierlich zu optimieren und zu personalisieren
  • CRM (Customer Relationship Management): Technologien oder Systeme, die dazu dienen, die Interaktionen eines Unternehmens mit bestehenden und potenziellen Kunden zu verwalten und so die Beziehungen sowie die Effizienz zu verbessern
  • EMA (Europäische Arzneimittelagentur): Die für die Bewertung und Überwachung von Arzneimitteln zuständige Behörde der Europäischen Union, deren Aufgabe es ist, deren Sicherheit und Wirksamkeit zu gewährleisten
  • AI : Rechtsvorschrift der Europäischen Union zur Schaffung eines Rechtsrahmens für die Entwicklung und Nutzung künstlicher Intelligenz, wobei der Schwerpunkt auf Transparenz, Sicherheit und Ethik liegt
  • FDA (Food and Drug Administration): Die US-Bundesbehörde, die für den Schutz der öffentlichen Gesundheit durch die Regulierung von Lebensmitteln, Arzneimitteln, Medizinprodukten und anderen gesundheitsbezogenen Produkten zuständig ist
  • Generative AI GenAI): Eine Form der AI data von Mustern, die aus vorhandenen Informationen gelernt wurden, neue Inhalte – wie Texte, Bilder oder data – erstellen kann
  • Medizinisches Fachpersonal (HCPs): Zugelassene Fachkräfte wie Ärzte, Pflegekräfte und Apotheker, die Patienten klinisch versorgen und medizinisches Fachwissen zur Verfügung stellen
  • LLMs (Large Language Models): Fortgeschrittene AI , die anhand riesiger Mengen an data trainiert wurden, data menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu generieren
  • MDR (Verordnung über Medizinprodukte): Verordnung der Europäischen Union, die die Sicherheit, die Leistung und die Marktzulassung von Medizinprodukten regelt
  • MLR (Medizin, Recht und Regulierung): Ein Überprüfungsprozess, der sicherstellt, dass Marketing- und wissenschaftliche Materialien den Anforderungen an medizinische Genauigkeit, Rechtskonformität und regulatorische Standards entsprechen
  • Omnichannel-Interaktion: Ein koordinierter Ansatz für die Kundenkommunikation über verschiedene Kanäle hinweg (digital, persönlich, Print usw.), um ein einheitliches, nahtloses Erlebnis zu bieten
  • Patientenorientierung: Ein Ansatz im Gesundheitswesen, der darauf ausgerichtet ist, die Bedürfnisse, Präferenzen und Erfahrungen der Patienten in jeder Phase der Versorgung oder Produktentwicklung zu verstehen und darauf einzugehen
  • Personalisierte Medizin: Ein medizinischer Ansatz, bei dem Behandlungs- und Präventionsstrategien auf die individuellen Merkmale des Patienten, wie beispielsweise genetische Faktoren und Lebensgewohnheiten, zugeschnitten werden
  • Präzise targeting: Die Nutzung von data Analysen, um hochspezifische Botschaften oder Behandlungen an die richtige audience das richtige Patientensegment zu richten
  • Real-World data RWD): Gesundheitsbezogene data aus realen Umgebungen data , wie beispielsweise elektronische Patientenakten oder Patientenregister, und nicht aus kontrollierten klinischen Studien
  • Vertriebsmitarbeiter: Eine Fachkraft, die für die Werbung und den Verkauf von Produkten oder Dienstleistungen zuständig ist und häufig als Hauptansprechpartner zwischen einem Unternehmen und seinen Kunden fungiert
  • ROI (Return on Investment): Eine Leistungskennzahl, die die Rentabilität oder Effizienz einer Investition im Verhältnis zu ihren Kosten bewertet
  • Semantische Verknüpfung: Der Prozess der Verbindung von data Inhalten durch bedeutungsbasierte Beziehungen, der eine intelligentere Suche, Integration und Interpretation systemübergreifend ermöglicht

Danksagungen und Dankschriften

Wir möchten allen Befragten aus allen Bereichen des Ökosystems unseren aufrichtigen Dank aussprechen, deren mit ihren wertvollen Beiträgen maßgeblich zur Erstellung dieses Whitepapers beigetragen haben. Ihr Fachwissen und ihre kooperative Herangehensweise waren entscheidend für die Gestaltung und Weiterentwicklung unserer Ideen.

Claude Broudic – Stabschef und Leiter des Bereichs Global Product Strategy Operations bei Servier Saber Daassi – Mitbegründer von Kustoma Marion Dumas – Globale Leiterin Omnichannel bei Sanofi Florent Hassen – Artificial Intelligence Global Commercial Data & Artificial Intelligence bei Roche Bartek Madej – Leiter Digital and Commercial IT für europäische Märkte und Leiter Digital Health für internationale Märkte bei Bristol Myers Squibb Marie Morice – Stellvertretende Direktorin für Innovation, Omnichannel und Schulung bei Amgen Jeremy Peaudecerf – Marketingdirektor Europa bei Moderna

Unser herzlicher Dank gilt auch jedem einzelnen Mitglied unseres Teams für seinen unermüdlichen Einsatz und seine unschätzbaren Beiträge während des gesamten Prozesses.

Die Artefact

Thomas Filaire, Partner im Bereich Gesundheitswesen bei ARTEFACT Frankreich) Léa Giroulet, Managing Consultant im Bereich Gesundheitswesen bei ARTEFACT Frankreich) Anna Sojnoczky, Managing Consultant im Bereich Gesundheitswesen bei ARTEFACT Niederlande) Maria Garzon, Junior Consultant im Bereich Gesundheitswesen bei ARTEFACT Niederlande) Meric Gurgen, Senior Managing Consultant im Bereich Gesundheitswesen bei ARTEFACT (Großbritannien) Anna Mulbert, Juniorberaterin im Bereich Gesundheitswesen bei ARTEFACT Frankreich) Sébastien Marguerès, Direktor, Leiter Public Affairs und Wissenschaft bei AI HEALTH – ARTEFACT Gabriel Roteta Maranon, Projektmanager für Öffentlichkeitsarbeit bei AI HEALTH – ARTEFACT