Künstliche Intelligenz hat in den Lebenswissenschaften rasch den Sprung vom Experimentstadium zur praktischen Anwendung geschafft. Vertriebsteams nutzen KI mittlerweile für die Marktanalyse, Segmentierung, Zielgruppenansprache, Kommunikationsgestaltung, Markteinführungsplanung, Content-Entwicklung, Omnichannel-Koordination, Unterstützung des Außendienstes und Leistungsanalyse. Die Chancen sind real: KI kann Teams dabei helfen, mehr Informationen zu verarbeiten, Muster schneller zu erkennen und Aktivitäten zu skalieren, die zuvor einen erheblichen manuellen Aufwand erforderten.
Der wichtigste Punkt ist jedoch auch derjenige, der am leichtesten übersehen wird: KI ist ein Werkzeug, nicht die Lösung. In der kommerziellen Arbeit im Bereich der Biowissenschaften hängt die Lösung nach wie vor von der Strategie, dem Kontext, der Compliance, klinischen Nuancen, dem Kundenverständnis und der menschlichen Verantwortung ab. KI kann den Weg zu besseren Entscheidungen beschleunigen, sollte jedoch nicht mit der Entscheidung selbst verwechselt werden.
In welchen Bereichen KI Vertriebsteams unterstützen kann
Kommerzielle Projekte im Bereich Life Sciences sind oft mit zahlreichen Datenquellen, komplexen Dynamiken zwischen den Beteiligten und zeitkritischen Entscheidungen verbunden. KI kann besonders dann nützlich sein, wenn die Arbeit die Zusammenfassung von Informationen, die Erkennung von Mustern, die Entwicklung von Szenarien oder die Unterstützung bei der wiederholbaren Ausführung erfordert. So kann KI beispielsweise dabei helfen, Marktforschungsergebnisse zusammenzufassen, Themen im Feedback von Fachkräften im Gesundheitswesen zu identifizieren, Interaktionsmuster verschiedener Segmente zu vergleichen, erste Entwürfe für Kommunikationskonzepte zu erstellen oder strukturierte Hypothesen zu entwickeln, die von einem Markenteam bewertet werden können.
- Gewinnung von Erkenntnissen: KI kann große Mengen an Daten – wie beispielsweise Marktforschungsergebnisse, Gesprächsnotizen, Themen aus Beiräten, Schadenentwicklungen oder Omnichannel-Interaktionsdaten – auswerten und diese nach Themen strukturieren, damit sie von Menschen überprüft werden können.
- Unterstützung bei der Segmentierung und Zielgruppenansprache: KI kann dabei helfen, Muster über verschiedene Konten, medizinische Fachkräfte oder Patientengruppen hinweg zu erkennen, doch die Geschäftsteams müssen überprüfen, ob diese Muster aussagekräftig, ethisch vertretbar, konform und umsetzbar sind.
- Einführungsplanung: KI kann die Szenarioplanung, die Risikoidentifizierung und die Organisation von Arbeitsabläufen unterstützen und Teams dabei helfen, bereits in einer frühen Phase des Prozesses bessere Fragen zu stellen.
- Entwicklung von Inhalten und Botschaften: KI kann erste Entwürfe, alternative Formulierungen oder zielgruppenspezifische Varianten erstellen, doch endgültige Entscheidungen müssen sich am medizinischen, rechtlichen, regulatorischen, markenbezogenen und kundenbezogenen Kontext orientieren.
- Unterstützung im Außendienst: KI kann dabei helfen, Erkenntnisse zu Kundenkonten zusammenzufassen, Vorbereitungshinweise zu geben oder relevante Ressourcen zu organisieren, während das Außendienstteam weiterhin für die Entscheidungsfindung, das Beziehungsmanagement und die vorschriftsmäßige Kundenansprache verantwortlich bleibt.
Das Fachgebiet: KI unterstützt die Entscheidungsfindung
Die richtige Frage lautet nicht: „Was hat die KI gesagt?“ Die bessere Frage ist: „Wie hilft uns diese KI-Ausgabe dabei, klarer zu denken?“ Dieser Unterschied ist entscheidend. In einer regulierten Branche können Vertriebsteams die Verantwortung nicht an ein Modell auslagern. KI mag zwar eine nützliche Zusammenfassung liefern, doch die Teams müssen die Annahmen hinterfragen, die Datenquellen prüfen, die Schlussfolgerungen testen und feststellen, ob die Empfehlung zum Kunden, zum Therapiebereich, zum Marktzugangsumfeld, zum Patientenbedarf und zu den Compliance-Anforderungen passt.
In der Praxis bedeutet dies, dass KI-Ergebnisse als Eingaben für einen strukturierten Entscheidungsprozess betrachtet werden. Ein starkes Vertriebsteam nutzt KI, um seinen Blickwinkel zu erweitern, seine Überlegungen auf die Probe zu stellen und den manuellen Aufwand zu reduzieren. Es nutzt KI nicht dazu, strategische Diskussionen, die Prüfung von Belegen oder die Unternehmensführung zu umgehen.
Fünf Grundsätze für den effektiven Einsatz von KI
- Beginnen Sie mit der geschäftlichen Fragestellung. KI ist am nützlichsten, wenn dem Team klar ist, welche Entscheidung getroffen werden muss, welche Belege erforderlich sind und welche Rahmenbedingungen eine Rolle spielen.
- Machen Sie sich mit den Daten hinter den Ergebnissen vertraut. Die Teams sollten verstehen, welche Daten verwendet wurden, was ausgeschlossen wurde und wo möglicherweise Verzerrungen oder Lücken bestehen.
- Beziehen Sie Menschen in den Prozess mit ein. KI kann Empfehlungen aussprechen, Zusammenfassungen erstellen und Entwürfe verfassen, doch müssen verantwortliche Personen die endgültige Maßnahme prüfen, genehmigen und die Verantwortung dafür übernehmen.
- Von Anfang an auf Compliance ausrichten. Kommerzielle, medizinische, rechtliche, behördliche, datenschutzrechtliche und informationssicherheitsbezogene Aspekte sollten bereits in den Arbeitsablauf integriert werden und nicht erst nachträglich hinzugefügt werden.
- Bewerten Sie den Nutzen, nicht die Neuartigkeit. Das Ziel besteht nicht darin, KI einzusetzen, nur weil sie neu ist; das Ziel ist es, Geschwindigkeit, Qualität, Konsistenz, Kundenrelevanz oder die Sicherheit bei der Entscheidungsfindung zu verbessern.
KI in der Praxis: Analyse der Patientenreise
Ein praktisches Beispiel ist der Einsatz von KI zur Unterstützung der Analyse des Patientenverlaufs bei einem Arzneimittelkandidaten. Um sicherzustellen, dass Zielpatienten mit den relevanten Krankheitsbildern genau identifiziert werden, muss zunächst der Patientenverlauf verstanden werden: wie Patienten diagnostiziert werden, welche Therapien sie erhalten, wie lange sie in Behandlung bleiben, wie die Behandlungszyklen aufeinander folgen und wann sie zur nächsten Therapiestufe übergehen. Dies ist ein komplexes Problem der kommerziellen Analytik, da sich die Signale über Zeiträume, Therapien, Abrechnungsdaten und das tatsächliche Behandlungsverhalten verteilen.
- Offene und abgeschlossene Abrechnungen spielen jeweils eine unterschiedliche Rolle. Viele Organisationen nutzen sowohl offene als auch abgeschlossene Abrechnungen, und für den Erfolg ist es entscheidend, zu verstehen, was jeweils darin enthalten ist. Offene Abrechnungen umfassen zwar möglicherweise eine größere Patientengruppe als abgeschlossene Abrechnungen, weisen jedoch häufig Lücken auf, die eine longitudinale Analyse des Patientenverlaufs erschweren. Abgeschlossene Abrechnungen hingegen ermöglichen einen klareren Überblick über Patienten, die über einen definierten Zeitraum – beispielsweise drei Jahre – kontinuierlich versichert waren. Dies kann für das Verständnis des Behandlungsverlaufs äußerst nützlich sein, schränkt jedoch möglicherweise die Größe der untersuchten Population ein.
- Abgeschlossene Fälle können als Kontext für die Auswertung offener Fälle dienen. Eine kontinuierlich abgeschlossene Patientengruppe kann Teams dabei helfen, die Logik der Therapieschema, Behandlungsabläufe, Zeitabläufe, Zyklusanzahlen und Verlaufsmuster zu definieren. Diese kuratierte Sichtweise kann dann als Bezugspunkt für die Interpretation offener Fälle dienen, bei denen fehlende Daten und unvollständige Anamnesen den tatsächlichen Verlauf verschleiern können.
- KI kann dabei helfen, Lücken in den Daten zu identifizieren, doch die Regeln müssen vom Commercial-Analytics-Team festgelegt werden. KI kann Muster, die in abgeschlossenen Fällen oder anderen Trainingsdaten beobachtet wurden, mit dem fragmentierteren Umfeld offener Fälle abgleichen. Sie kann dabei helfen, wahrscheinliche Lücken zu kennzeichnen, auf Bereiche hinzuweisen, in denen der Behandlungsverlauf möglicherweise nur unzureichend erfasst wurde, und Bereiche aufzudecken, in denen eine zusätzliche Validierung erforderlich ist. Noch wichtiger ist, dass das Team für kommerzielle Analytik die Regeln für Therapieschemata, medikamentenfreie Phasen, Krankheitsverlauf, Therapietreue und erwartete Abbruchraten definiert, einschließlich Situationen, in denen Patienten geheilt, in Remission, aus der Nachbeobachtung verloren gegangen oder verstorben sein können. Diese Definitionen sind keine technischen Details; sie verändern den Krankheitsverlauf und die Progressionsraten der Patienten wesentlich.
Der Wert der KI liegt in diesem Beispiel nicht darin, dass sie eine endgültige Antwort auf den Behandlungsverlauf des Patienten liefert. Ihr Wert besteht vielmehr darin, dass sie Analysten dabei unterstützt, die zahlreichen Parameter zu durchleuchten, die den Behandlungsverlauf erheblich beeinflussen und die Fortschrittsraten der Patienten verändern können. KI kann dabei helfen, alternative Annahmen zu prüfen, Ergebnisse verschiedener Regelsätze zu vergleichen und festzustellen, wo die Interpretation offener Fälle von den Mustern abweicht, die in abgeschlossenen Fällen oder in Trainingsdaten zu beobachten sind. Das Vertriebsteam muss diese Ergebnisse dann mit Trainingsdaten, den Branchenerfahrungen mit Biosimilars, dem klinischen Kontext und gesundem Menschenverstand abgleichen. KI hilft dabei, einen präziseren Ausgangspunkt zu schaffen, doch die endgültige Interpretation erfordert nach wie vor analytische Disziplin und menschliche Verantwortung.
Das Fazit
KI wird weiterhin leistungsfähiger, zugänglicher und fester in die kommerzielle Arbeit der Life Sciences eingebunden sein. Den größten Nutzen daraus ziehen werden nicht jene Organisationen, die KI als Wundermittel betrachten. Es werden vielmehr jene sein, die sie als leistungsstarkes Werkzeug innerhalb eines durchdachten Betriebsmodells einsetzen, das Daten, Technologie, Governance und menschliches Fachwissen miteinander verbindet. Richtig eingesetzt kann KI kommerziellen Teams helfen, schneller voranzukommen, bessere Fragen zu stellen und sicherere Entscheidungen zu treffen. Die Verantwortung für diese Entscheidungen liegt jedoch weiterhin beim Menschen.
Wie RCM Life Sciences Ihnen helfen kann
RCM Life Sciences unterstützt Unternehmen dabei, KI, Daten und digitale Technologien zur Bewältigung komplexer Herausforderungen im Bereich Life Sciences einzusetzen und gleichzeitig die Strategie, die Governance und die menschliche Kontrolle zu gewährleisten, die für eine effektive Entscheidungsfindung erforderlich sind. Unser Team verfügt über praktische Erfahrung in den Bereichen Daten und Analytik, digitale Transformation, Projektmanagement, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Technologieinitiativen.
Von der Bewertung von Einsatzmöglichkeiten für KI und Analytik bis hin zur Unterstützung bei der Implementierung und der laufenden Umsetzung hilft RCM Life Sciences Teams dabei, Technologie mit dem geschäftlichen Kontext, den Daten, den Prozessen und dem Fachwissen zu verknüpfen, die für einen effektiven Einsatz erforderlich sind. Kontaktieren Sie unser Team, um mehr zu erfahren.