KI in der Pharmaindustrie: Ersetzt sie bald den Naturwissenschaftler?

Eine aktuelle Studie des ifo Instituts sorgt für Diskussionen: Bereits jedes fünfte Unternehmen sieht künstliche Intelligenz als mögliche Alternative zu Mitarbeitenden mit Fach- oder Hochschulabschluss. Die Schlagzeile klingt dramatisch. Doch was bedeutet das für die Pharmaindustrie?

Als Executive Search Consultant im Life-Science-Umfeld sehe ich die Entwicklung differenzierter. Die entscheidende Frage lautet nicht, ob KI Naturwissenschaftler ersetzt. Die spannendere Frage ist:

Werden künftig weniger Naturwissenschaftler benötigt, um dieselbe Arbeit zu erledigen? Dort, wo Daten analysiert werden, verändert KI bereits heute die Arbeit

In vielen pharmazeutischen Funktionen gehört die Analyse großer Datenmengen zum Alltag. Genau hier spielt KI ihre Stärken aus.

• Im Qualitätsmanagement können Systeme heute bereits Abweichungen kategorisieren, ähnliche historische Fälle identifizieren, Trends erkennen und sogar erste Vorschläge für Root-Cause-Analysen oder CAPA-Maßnahmen liefern.
• Im Bereich Manufacturing Science & Technology lassen sich Chargendaten auswerten, Prozessabweichungen erkennen und Optimierungspotenziale aufzeigen. Wo früher stunden- oder tagelang Daten analysiert wurden, liefert KI innerhalb weniger Minuten erste Hypothesen.
• Auch in der pharmazeutischen Entwicklung verändert sich die Arbeitsweise. Moderne Algorithmen unterstützen bei der Auswertung von Stabilitätsdaten, der Optimierung von Formulierungen und der Identifikation vielversprechender Parameter für neue Herstellungsverfahren.

Die Industrie investiert bereits massiv: Diese Entwicklung ist keineswegs Zukunftsmusik.

• Unternehmen wie Novartis, Roche, Pfizer, Moderna oder Sanofi investieren seit Jahren in Data Science, Advanced Analytics und KI-Anwendungen.
• Sanofi arbeitet inzwischen sogar strategisch mit OpenAI zusammen, um Forschung, Entwicklung und Wissensarbeit zu beschleunigen. Moderna nutzt KI bereits seit Jahren bei der Analyse biologischer Daten und der Entwicklung neuer mRNA-basierter Therapien.
• Auch in Bereichen wie Pharmacovigilance und Regulatory Affairs kommen KI-Systeme zunehmend zum Einsatz. Sie unterstützen bei der Analyse von Nebenwirkungsmeldungen, der Literaturüberwachung oder der Erstellung regulatorischer Dokumente.

Was KI nicht kann: Trotz aller Fortschritte gibt es einen entscheidenden Unterschied zwischen Pharma und vielen anderen Branchen.

• KI kann Daten analysieren.
• KI kann Muster erkennen.
• KI kann Berichte erstellen.

Aber,

• KI kann keine Verantwortung übernehmen.
• KI trifft keine regulatorischen Entscheidungen.
• KI unterschreibt keine Chargenfreigaben.

KI trifft keine regulatorischen Entscheidungen, verantwortet keine Chargenfreigaben und verteidigt keine kritischen Bewertungen gegenüber FDA, EMA oder Swissmedic. Gerade in einer hochregulierten Industrie bleibt wissenschaftliche Expertise unverzichtbar.

Die eigentliche Veränderung trifft möglicherweise die Einstiegspositionen

Interessanterweise könnte die größte Veränderung nicht bei erfahrenen Experten stattfinden, sondern bei jungen Naturwissenschaftlern.

Viele Berufseinsteiger beginnen ihre Karriere mit Literaturrecherchen, Datenauswertungen, Trendanalysen oder Dokumentationsaufgaben. Genau diese Tätigkeiten lassen sich besonders gut durch KI unterstützen oder teilweise automatisieren.

Das bedeutet nicht zwangsläufig weniger Arbeitsplätze. Es könnte jedoch bedeuten, dass sich Qualifikationsprofile verändern und Unternehmen künftig höhere Erwartungen an analytische Fähigkeiten, kritisches Denken und den professionellen Umgang mit KI stellen.

Mein Fazit

Ich glaube nicht, dass KI den Naturwissenschaftler ersetzt. Ich bin jedoch überzeugt, dass sie die Produktivität vieler Fachkräfte erheblich steigern wird.

Die Pharmaindustrie wird auch künftig hochqualifizierte Wissenschaftler, Ingenieure und Qualitätsexperten benötigen. Gleichzeitig werden Routineaufgaben zunehmend automatisiert und datengetriebene Entscheidungen schneller vorbereitet.

Die Gewinner dieser Entwicklung werden nicht diejenigen sein, die KI ablehnen. Es werden diejenigen sein, die wissenschaftliche Expertise mit der intelligenten Nutzung von KI verbinden.

Die Frage lautet daher nicht, ob KI den Naturwissenschaftler ersetzt. Die Frage lautet, welche Naturwissenschaftler lernen, KI besser einzusetzen als andere.