KI im Pharma-Marketing-Alltag: Wo Teams heute wirklich stehen, was in zwölf Monaten automatisierbar wird und was vorher geklärt sein muss

Die ehrlichste Standortbestimmung zum Thema KI im Pharma-Marketing beginnt nicht mit einer Zukunftsvision, sondern mit einer Lücke. Generative KI ist in den Unternehmen angekommen: McKinsey zeigte bereits 2024, dass die Nutzung von GenAI in mindestens einer Geschäftsfunktion innerhalb kurzer Zeit von 33 auf 65 Prozent gestiegen war. Aber nur rund 17 Prozent der Unternehmen berichteten von einem Beitrag zum Betriebsergebnis von fünf Prozent oder mehr. Viele nutzen die Technik, wenige holen messbare Wirkung heraus. 2025 war für die meisten Unternehmen das Jahr des Ausprobierens. 2026 wird zum Jahr, in dem sich entscheidet, wer daraus ein System macht.

Diese Lücke zwischen Nutzung und Wirkung ist kein Technologieproblem. Sie ist ein Struktur- und Reihenfolgeproblem und sie lässt sich entlang von drei Spannungslinien beschreiben.

Werkzeug statt System

Es lohnt sich, einmal konkret hinzusehen, wo KI im Marketing-Alltag heute tatsächlich arbeitet. In den meisten Teams an genau den Stellen, an denen eine einzelne Person Zeit gewinnt. Die Wettbewerbsbeobachtung ist so ein Ort: Ein langer Marktbericht, eine Sammlung von Studien oder ein Stapel Quartalsmeldungen werden in Minuten zu einer strukturierten Übersicht verdichtet, für die früher ein halber Tag nötig war. Die Bildwelt ist ein zweiter: Moodboards, Visual-Varianten und Layout-Entwürfe entstehen in einer Geschwindigkeit, die eine klassische Agenturschleife nicht halten kann, nicht als finales Artwork, aber als belastbarer erster Aufschlag. Die Content-Adaption ist ein dritter: Ein freigegebener Text wird in einen LinkedIn-Post, einen Blogartikel, ein HV-Skript für die Apotheke und ein Fachkreis-Mailing überführt, ohne dass jede Version bei null beginnt. Und zunehmend übernimmt ein agentischer Assistent direkt am Arbeitsplatz nicht nur einen einzelnen Output, sondern eine ganze Aufgabenkette: Dateien sichten und vorsortieren, aus bereitgestellten Rohdaten einen Reportentwurf bauen, wiederkehrende Aufbereitungen erledigen.

Jede dieser Anwendungen ist real und spart echte Zeit. In Summe entsteht der Eindruck, das Unternehmen sei bei KI angekommen. Was dabei entsteht, ist allerdings Produktivität pro Person, nicht Wirkung pro Organisation. Der Unterschied liegt darin, ob KI an den einzelnen Schreibtisch gebunden bleibt oder im Prozess verankert ist. Ein integriertes System greift auf die freigegebenen Datenquellen des Unternehmens zu, nicht auf das allgemeine Wissen eines öffentlichen Modells. Es ist in die bestehenden Freigabe- und Dokumentationsprozesse eingebettet, statt parallel daneben zu laufen. Und es erzeugt nachvollziehbare, überprüfbare Ergebnisse statt einzelner Texte, die niemand systematisch kontrolliert. Solange dieser Schritt nicht vollzogen ist, bleibt der Nutzen auf das Tempo einzelner Mitarbeiter begrenzt und genau das erklärt, warum so viele die Technik nutzen und so wenige eine messbare Wirkung sehen. Eine MM+M/Publicis-Health-Befragung brachte das 2024 auf den Punkt: Nur rund 39 Prozent der befragten Pharma-Führungskräfte sahen KI und vergleichbare Werkzeuge tief in ihrer Organisation verankert.

Was in den nächsten zwölf Monaten automatisierbar wird

Die zweite Verschiebung ist konkreter, als die meisten Planungen es abbilden und sie trifft ausgerechnet den regulierten Kern der Pharma-Kommunikation. Der Content- und Freigabeprozess, also die medizinisch-rechtlich-regulatorische Prüfung von Marketing-Material, war bisher der manuellste, langsamste und teuerste Teil der Wertschöpfung. Genau hier setzen die ersten produktiv verfügbaren KI-Agenten an. Seit Ende 2025 kommen erste KI-Agenten für regulierte Commercial-Content-Prozesse in den Markt: Sie prüfen Material bereits vor der formellen MLR-Freigabe gegen redaktionelle, marken-, markt-, kanal- und compliancebezogene Vorgaben, fassen Dokumente für Reviewer zusammen und ordnen einzelne Aussagen ihren Belegen zu. Eine Veeva-Fokusgruppe mit Content-Verantwortlichen aus zehn Biopharma-Unternehmen erwartet, dass bis 2028 rund 38 Prozent des MLR-Prozesses KI-gestützt laufen, und nennt schnellere Freigaben als wichtigsten erwarteten Nutzen. In einem dokumentierten Fall führte allein die automatisierte Zuordnung von Aussagen zu ihren Belegen zu einer Zeitersparnis von 72 Prozent in diesem Arbeitsschritt.

Dieselbe Logik greift jenseits der Freigabe. Wiederkehrende Marketing-Aufgaben, die heute Personenzeit binden, werden zu Abläufen, die ein Assistent von Anfang bis Ende durchläuft: das Monatsreporting aus mehreren Datenquellen, das laufende Beobachten von Wettbewerbsaktivität, die kanalgerechte Vervielfältigung eines freigegebenen Inhalts, die Übersetzung in mehrere Sprachen. Für das Marketing bedeutet das zweierlei. Erstens verschiebt sich der Engpass: Wenn Aufbereitung und Freigabe schneller werden, wird nicht mehr der Stau im Prozess zum begrenzenden Faktor, sondern die Qualität dessen, was vorne hineingegeben wird. Zweitens verschiebt sich die Rolle der Beteiligten: Wiederkehrende Prüf- und Aufbereitungsschritte werden automatisiert, während die eigentliche fachliche Bewertung, die schwierige Abwägung, ob eine Aussage zulässig, belegt und ausgewogen ist, beim Menschen bleibt. Wer diese Verschiebung jetzt nicht vorbereitet, wird im Lauf des Jahres feststellen, dass andere Teams denselben Content-Prozess schneller, strukturierter und mit weniger Nacharbeit durchlaufen.

Warum die Technik nicht das Problem ist

Die dritte Spannungslinie ist die wichtigste, weil sie erklärt, warum mehr Technologie allein die Lücke nicht schließt. Eine KI ist immer nur so verlässlich wie die Belege, auf die sie sich stützt und genau das ist im regulierten Pharma-Umfeld der entscheidende Punkt. Der Risikofaktor ist nicht, ob ein Modell schnell genug ist, sondern ob man seinen Ergebnissen trauen kann. Generative Modelle erzeugen plausibel klingende, aber faktisch falsche Aussagen mit großer Selbstsicherheit. In einem Konsumgüter-Newsletter ist das ärgerlich. In einem Pharma-Marketing-Material, das eine Wirksamkeitsaussage trifft, wird es regulatorisch und haftungsrelevant. Hinzu kommt, dass viele Organisationen die Technik schneller ausrollen, als sie die nötigen Kontrollstrukturen aufbauen, das heißt die Geschwindigkeit der Einführung läuft der Reife der Kontrolle davon.

Das eigentliche Hindernis ist deshalb nicht das Modell, sondern das Fundament, auf dem es arbeitet. Ein Assistent, der auf einer lückenhaften, uneinheitlichen oder veralteten Datengrundlage aufsetzt, beschleunigt vor allem eines: das Produzieren von Fehlern, jetzt nur schneller und in größerer Menge. Datenqualität ist damit keine technische Fußnote, sondern die Voraussetzung dafür, dass Targeting, Personalisierung und Wirkungsmessung überhaupt belastbar werden. Und solange nicht klar ist, wer die Verantwortung für ein KI-erzeugtes Ergebnis trägt, ist jede Effizienzsteigerung mit einem unkalkulierten Risiko erkauft.

Konsequenz: Drei Dinge, die vor der Automatisierung geklärt sein müssen

Aus den drei Spannungslinien ergeben sich drei Klärungen, die der Automatisierung vorausgehen müssen und nicht ihr folgen.

Erstens die Datengrundlage. Bevor ein Assistent Material prüft oder erzeugt, muss feststehen, auf welche freigegebenen, gepflegten und rechtssicheren Quellen er zugreift. Eine KI ist immer nur so verlässlich wie die Belege, auf die sie sich stützt. Diese Quellen zu konsolidieren und aktuell zu halten, ist die unspektakulärste und zugleich folgenreichste Vorarbeit.

Zweitens die Verantwortungsgrenze. Es muss verbindlich definiert sein, welche Schritte die Maschine eigenständig ausführen darf, welche sie nur vorbereitet und an welcher Stelle ein Mensch prüfen, freigeben und verantworten muss. Diese Trennlinie ist keine technische, sondern eine unternehmerische Entscheidung und sie gehört festgelegt, bevor das erste Material durch einen Assistenten läuft, nicht danach.

Drittens die Kompetenz und die Rollen. Die Verschiebung von der Werkzeug-Nutzung zum System verlangt, dass Marketing-Verantwortung und Technologie-Verantwortung zusammenrücken. Im Pharma-Marketing, das eng mit sensiblen Gesundheitsdaten, regulatorischen Vorgaben und dem Vertrieb verzahnt ist, wird die Führungsrolle damit zunehmend auch eine Transformationsrolle: zuständig für Datenstrukturen und Prozessdesign, nicht nur für Kampagnen. Das verlangt Weiterbildung im Team und eine andere Art, Verantwortung zu verteilen.

Was das für 2026 bedeutet

2026 ist nicht das Jahr, in dem KI das Pharma-Marketing übernimmt. Es ist das Jahr, in dem sich entscheidet, wer KI als System aufsetzt und wer bei der Werkzeug-Nutzung stehenbleibt. Die Technologie ist verfügbar, sie ist dabei, auch den regulierten Kern zu erreichen, und sie verschafft denjenigen einen messbaren Vorsprung, die ihre Datengrundlage, ihre Zuständigkeiten und ihre Verantwortungsgrenzen vorher geklärt haben. Der Reflex, möglichst schnell möglichst viele Tools einzuführen, führt dabei in dieselbe Falle wie ein zu großer Maßnahmenkatalog ohne Wirkungskette: viel Aktivität, wenig Wirkung. Die Unternehmen, die 2026 vorankommen, sind nicht die mit den meisten KI-Tools, sondern die mit der klarsten Reihenfolge, das heißt erst Klärung, dann Automatisierung. KI soll im Pharma-Marketing entlasten, nicht ersetzen. Aber sie entlastet nur die, die vorher wissen, wofür.

Quellenbasis: McKinsey State of AI 2024 (GenAI-Nutzung, EBIT-Beitrag) · MM+M / Publicis Health Befragung 2024 (Verankerung von KI in der Organisation) · Veeva AI for PromoMats Focus Group (MLR-Automatisierung bis 2028) · Veeva AI Agents für PromoMats, verfügbar seit Dezember 2025 · dokumentierter Einzelfall zur Zeitersparnis im Claims-Linking.