KI-Workflows, Next-Best-Action-Modelle oder Außendienstpiloten: Die Zahl digitaler Initiativen in der Pharmaindustrie wächst seit Jahren. Die spannendere Frage ist, welche Entscheidungsmodelle daraus entstehen: Was hilft konkret dabei, bessere Entscheidungen zu treffen? Und wo bleiben Projekte im Status „Pilot“, weil Daten, Prozesse oder Rollen noch nicht zusammenpassen? Es zeichnet sich ein nächster Reifegrad ab: weg von isolierten Use Cases, hin zu Systemen, die Entscheidungen im Alltag tatsächlich unterstützen und in bestehende Prozesse passen.
KI als Entscheidungsassistenz – nicht als Autopilot
International investieren Pharmaunternehmen massiv in KI‑basierte Segmentierung und Next‑Best‑Action‑Systeme für den Außendienst. Einige Unternehmen haben bereits „Decision Engines“ im Einsatz, die Daten aus CRM, Außendienst und Kampagnen kombinieren, um konkrete Empfehlungen zu geben, etwa zur Kanalwahl oder zum nächsten Inhalt.
Sie identifizieren beispielsweise Cluster, Potenziale und Muster, die im Alltag komplex und schwer zu sehen sind. Die Programme schlagen sinnvolle nächste Schritte vor, entscheiden jedoch nicht eigenständig. Damit verschiebt sich die Rolle: Der Außendienst wird immer mehr zum Koordinator und Channel‑Manager, Marketing zur Orchestrierungsinstanz, Commercial Excellence zum Übersetzer zwischen Daten, Technologie und Business‑Zielen.
Die Vorschläge aus den Systemen werden dann oft bewusst von Menschen eingeordnet, denn sie bringen entsprechendes Kontextwissen aus persönlichen Begegnungen, regulatorische Erfahrung sowie Marktverständnis und auch das ein, was man am ehesten Intuition nennen würde.
Omnichannel als realistisches Ziel?
Viele Unternehmen betreiben bereits „Omnichannel“, oft jedoch als Summe einzelner Aktivitäten: CRM‑Kontakt hier, E‑Mail‑Serie dort, Remote‑Calls, Kongresse, digitale Inhalte. Der nächste Schritt wäre, diese Aktivitäten als gemeinsames Entscheidungsmodell zu steuern. Zwischen den Kanälen fehlen jedoch oft die entscheidenden Verbindungen: gemeinsame Identitäten, saubere Datenflüsse, abgestimmte Inhalte und klare Auslöser für die nächsten Schritte. Diese "missing links" können derzeit oft nicht sinnvoll geschlossen werden und aufgrund aktueller Rahmenbedingungen wird ein tatsächlich integriertes Omnichannel-Modell zeitnah vielleicht sogar nicht möglich sein.
Schon heute können Informationen und Daten jedoch zu einer individuelleren Ansprache führen, etwa durch eine Journey-Logik, die berücksichtigt, wie sich unterschiedliche HCP-Typen informieren und wie sie entscheiden. Zudem lassen sich Kontaktfrequenz, Kanalwahl und Inhalte über alle Touchpoints hinweg bereits sinnvoll segmentieren und steuern. KI erweitert die Modelle, indem sie Muster erkennt, die Menschen manchmal übersehen und auch so die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass Inhalte und Kanäle für die individuellen Empfänger besser passen.
Entscheidungen entlang der Versorgung
Seit Jahren verändert sich das Selbstverständnis vieler Pharma-Teams: weg von isolierter Kampagnenplanung, hin zur Frage, an welchen Stellen Informationen und Unterstützungsangebote in der Versorgung Wirkung entfalten können.
Entscheidende Fragen hierfür entstehen oft bei der Auswertung tatsächlicher Versorgungsmuster. Real-World-Daten zeigen, dass Versorgungspfade oft anders aussehen als die idealisierten Modelle, etwa aufgrund von Diagnoseverzögerungen, Therapieabbrüchen, regionalen Unterschieden oder parallelen Verordnungen.
Wer heute mit Omnichannel-Ansätzen oder datengetriebener Vertriebsunterstützung arbeitet, steht vor mehreren Aufgaben: die richtigen Projekte auszuwählen, ihre Implementierung im laufenden Betrieb sicherzustellen und Entscheidungsmodelle aufzubauen, die komplexe Rahmenbedingungen berücksichtigen kann und im Alltag der Zielgruppen zu belastbaren Ergebnissen führt.
