Künstliche Intelligenz verändert nicht nur Prozesse in Pharma. Sie verändert auch, wie medizinische Informationen gefunden, eingeordnet und für Entscheidungen genutzt werden. Für die Launch Excellence entstehen damit neue Spielregeln.
Ein erfolgreicher Produktlaunch war noch nie einfach. Gesundheitssysteme stehen unter Ressourcen- und Kapazitätsdruck, Budgets sind angespannt und die Erwartungen der unterschiedlichen Stakeholder verändern sich. Gleichzeitig bleiben drei Faktoren entscheidend: die Vorbereitung des Gesundheitssystems, eine überzeugende Evidenzstrategie und die richtige Ansprache der relevanten Stakeholder.
Neu ist jedoch ein vierter Faktor: Künstliche Intelligenz beginnt, alle drei Bereiche zu verändern.
Und das passiert schneller, als man vielleicht vermuten würde.
KI ist im medizinischen Alltag angekommen
Eine aktuelle IQVIA-Befragung von 23.769 Healthcare Professionals in 34 Märkten zeigt: 80 Prozent nutzen bereits AI-Tools. 49 Prozent tun dies täglich oder mehrmals pro Woche. Die Verwendung ist damit längst kein Randphänomen mehr.
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Interessant ist dabei weniger, welches Tool gerade vorne liegt. Entscheidend ist, wofür Ärzt:innen generative KI verwenden.
Eine Analyse realer HCP-Prompts aus Deutschland, Frankreich und Großbritannien zeigt, dass es längst nicht mehr nur um das schnelle Auffinden medizinischer Fakten geht. 31 Prozent der analysierten klinischen Themen betreffen patientenspezifische Unterstützung, 27 Prozent die Optimierung einer Behandlung und 21 Prozent die strategische Einordnung von Erkrankungen und Guidelines.
Ärzt:innen fragen also nicht nur: Was sagt die Guideline? Sie wollen zunehmend wissen, was diese Evidenz für einen konkreten Patienten, einen bestimmten Laborbefund oder eine spezifische Therapieentscheidung bedeutet. Bei den patientenspezifischen Themen entfallen 48 Prozent auf Therapieauswahl und Kontraindikationen, 35 Prozent auf diagnostische Fragestellungen und 17 Prozent auf die Interpretation von Tests.
Was bedeutet das für einen Produktlaunch?
Für Pharmaunternehmen ergibt sich daraus eine wichtige Konsequenz. Wenn AI-Systeme immer häufiger an der Schnittstelle zwischen wissenschaftlicher Evidenz und medizinischer Entscheidung stehen, reicht klassische Produkt-Awareness nicht mehr aus.
Auch dafür liefert die Analyse einen interessanten Hinweis: 273 beziehungsweise 65 Prozent der beobachteten Produktnennungen standen im Zusammenhang mit einer konkreten klinischen Frage oder Entscheidungssituation. Produkte kommen insbesondere dann ins Spiel, wenn es um Auswahl, angemessene Anwendung oder Risiken geht.
Für Launch-Teams bedeutet das: Sie müssen verstehen, wie Evidenz von AI-Systemen gefunden, zusammengefasst und eingeordnet wird. Gleichzeitig bleibt die Qualität und Differenzierung der Evidenz wichtiger als ihre bloße Menge.
Aber KI verändert auch den Launch selbst
Die zweite Veränderung findet innerhalb der Pharmaunternehmen statt.
Launches müssen in einem zunehmend datenreichen Umfeld gesteuert werden. Gleichzeitig wird der wirtschaftliche Markenlebenszyklus kürzer, mit möglichen Verzögerungen beim Marktzugang, Preis- und Margendruck sowie intensiverem Wettbewerb. Die Konsequenz: schneller Uptake gewinnt an Bedeutung, während gleichzeitig deutlich mehr Daten für Entscheidungen zur Verfügung stehen.
Daraus leitet sich ein zukünftiges Launch-Modell ab, das drei Eigenschaften haben soll: integriert, agil und präzise. AI soll dabei nicht als isoliertes Tool eingesetzt, sondern entlang des Asset Lifecycle in Entscheidungen und Prozesse eingebettet werden.
Die entscheidende Kombination lautet dabei Daten + AI + Domain Expertise. Denn AI allein schafft noch keine bessere Entscheidung. Sie muss auf relevanten Daten basieren und mit Verständnis für Wissenschaft, Versorgungspfade, Gesundheitssysteme und Stakeholder verbunden werden.
Von Planung bis Umsetzung
Im IQVIA Launch Engine Modell unterstützt AI vier miteinander verbundene Bereiche:
Plan: Unsicherheit vor dem Launch reduzieren, Erfolgsfaktoren besser vorhersagen und Forecasting sowie Entscheidungen unterstützen.
Align: Teams und Funktionen besser koordinieren und Risiken frühzeitig erkennen.
Execute: Aktivitäten stärker auf ihren tatsächlichen Impact ausrichten und beispielsweise personalisiertere Interaktionen ermöglichen.
Intelligence: kontinuierlich Insights und Daten verfügbar machen, um dynamischere Entscheidungen zu ermöglichen.
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Der entscheidende Wettbewerbsvorteil ist nicht die KI
Vielleicht ist das die wichtigste Botschaft der gesamten Analyse: AI selbst wird langfristig kaum der entscheidende Differenzierungsfaktor sein.
Entscheidend wird vielmehr sein, wie schnell eine Organisation lernt, AI sinnvoll in ihre Arbeitsweise zu integrieren. Dazu gehören AI-Kompetenz in den Launch-Teams, schnelleres Scenario Planning sowie die Bereitschaft, Prozesse neu zu gestalten, anstatt AI lediglich auf bestehende Abläufe aufzusetzen.
Quelle: IQVIA Thought Leadership, „AI and the future of Launch Excellence“, September 2026; IQVIA Use of AI Tools Channel Dynamics Survey sowie IQVIA GenAI Pilot.
[AI_and_Launch | PowerPoint]