Life Sciences braucht mehr als nur Portale – es braucht Intelligenz

In den letzten Jahren hat die Life-Sciences-Branche große Fortschritte in der Digitalisierung gemacht. Patientenportale, HCP-Plattformen (für medizinisches Fachpersonal) und Kundenservice-Tools sind mittlerweile Standard bei Pharma-, Biotech- und Medtech-Unternehmen. Doch trotz dieser Bemühungen bleibt eine unbequeme Wahrheit bestehen: Das Nutzererlebnis funktioniert nicht – weder für Patientinnen oder Patienten noch für das behandelnde Personal - und oft auch nicht für das Unternehmen selbst.

Portale ermöglichen zwar Zugang, bieten aber selten sinnvolle Interaktionen. Nutzerinnen und Nutzer müssen sich durch fragmentierte Systemlandschaften, statische Inhalte und langwierige Prozesse bewegen. Das Ergebnis? Geringe Nutzung, steigende Servicekosten und digitale Lösungen, die hinter den Erwartungen zurückbleiben.

Es wurde digital investiert – doch das Erlebnis bleibt unbefriedigend

Trotz jahrelanger Investitionen in digitale Tools und Plattformen kämpfen viele Life-Sciences-Unternehmen, insbesondere aus der Pharma-, Biotech- und Medtech-Branche, weiterhin mit denselben grundlegenden Herausforderungen:

• Fragmentierte Systeme: Ärzteinnen, Ärzte und medizinisches Fachpersonal müssen sich oft in mehrere Portale einloggen, um auf grundlegende Produktinformationen zuzugreifen. Patientinnen und Patienten müssen zwischen verschiedenen Apps wechseln, um Informationen zu Studien, Testergebnissen und Therapieeinführungen zu erhalten.
• Statische, eindimensionale Portale: Viele Portale für medizinische Fachkreise und Patientinnen und Patienten funktionieren mehr wie Dokumentenablagen und nicht als dynamische Schnittstellen. Es fehlt an Interaktivität, Personalisierung und Automatisierung.
• Manuelle, repetitive Arbeit: Medizinische Teams sowie Mitarbeitende im und Außendienst verbringen viel Zeit damit, wiederkehrende Fragen zu beantworten, Formulare zu versenden oder Informationen aus nicht vernetzten Systemen zusammenzutragen.
• Frustrierende Nutzererlebnisse: Ob es sich um ärztliches Personal handelt, die nach Sicherheitsupdates suchen, oder um Patientinnen und Patienten, die Termine verwalten – digitale Erfahrungen wirken oft roboterhaft und ineffizient.
• Hohe Servicekosten: Bei überlasteten Support-Teams und steigenden Personalkosten wird jede Interaktion teurer.

Das Ergebnis? Unzureichend genutzte Plattformen, geringe Nutzerbindung, hohe Abwanderung und eine digitale Infrastruktur, die mit dem Geschäft nicht skalieren kann.

Statische Portale sind nicht die Zukunft – intelligente Interfaces schon

Die Erwartungen von Patientinnen und Patienten, medizinischem Fachpersonal sowie Partnern haben sich geändert. Statische Content-Hubs und formularbasierte Portale werden den Anforderungen moderner User nicht mehr gerecht. Life-Sciences-Unternehmen müssen daher eine neue Generation digitaler Interaktion einführen – eine, die dialogorientiert, intelligent und handlungsorientiert ist.

Hier kommen Conversational AI und Agentic AI ins Spiel

Diese Technologien sind deutlich mehr als einfache Chatbots. Sie ermöglichen intuitive, multimodale Erlebnisse – über Chat, Sprache, Text und Video hinweg – und geben Usern die Möglichkeit, Fragen zu stellen, Aufgaben zu erledigen und in Echtzeit proaktive Unterstützung zu erhalten.

• Conversational AI ermöglicht natürliche Interaktionen, indem sie Erwartungen, Kontexte und sprachliche Nuancen versteht.
• Agentic AI geht noch weiter: Sie initiiert eigenständig Handlungen, trifft Entscheidungen innerhalb definierter Grenzen und steuert Workflows systemübergreifend.

Gemeinsam eröffnen diese Technologien den Weg von passiven Portalen hin zu intelligenter Kommunikation, mit messbarem Mehrwert für User und Unternehmen.

Wo KI echten Mehrwert schafft: Reale Use Cases aus der Life-Sciences-Branche

Sehen wir uns an, wie Conversational AI und Agentic AI bereits heute messbare Ergebnisse in den Bereichen Patientenservice, klinische Forschung, HCP-Kommunikation und Kundensupport erzielen.

1. Patientenservice und -support

Die Herausforderung:

Patientinnen und Patienten haben häufig Schwierigkeiten mit dem Onboarding, der Einhaltung der Medikamenteneinnahme (Therapietreue) und dem Zugang zu zeitnaher Unterstützung – insbesondere in mehrsprachigen oder komplexen Pflegeumgebungen.

Conversational AI:

• Virtuelle Assistenten begleiten Patientinnen und Patienten Schritt für Schritt beim Onboarding und Einstieg in die Therapie.
• Intelligente Erinnerungen und Hinweise unterstützen die Einhaltung von Behandlungsplänen.
• Chat- und Sprachschnittstellen optimieren die Datenerfassung und Folgeinteraktionen.

Agentic AI:

• KI-Agenten erkennen frühzeitig Anzeichen für ein Nachlassen der Motivation und des Engagements und leiten automatisch Gegenmaßnahmen ein.
• Routinetätigkeiten wie Fall-Triage, Nachfüllplanung und Pflegekoordination werden vollständig automatisiert.

Messbare Ergebnisse:

• 60 bis 80 Prozent weniger Support-Tickets der Stufe 1
• Bis zu 25 Prozent höhere Therapietreue und Patientenzufriedenheit
• 35 Prozent geringere Kosten pro Patienteninteraktion

2. Klinische Studien und Forschung

Die Herausforderung:

Langsame Rekrutierung von Patientinnen und Patienten, hohe Abbruchraten und ein hoher Kommunikationsaufwand verlangsamen Studien und steigern die Kosten

Conversational AI:

• KI-Agenten übernehmen die Eignungsprüfung und beantworten Fragen vor der Anmeldung.
• Teilnehmende erhalten in Echtzeit Unterstützung bei patientenberichteten Ergebnissen (Patient-Reported Outcomes, PROs).
• Die 24/7-Verfügbarkeit sorgt für kontinuierliches Engagement während der gesamten Studiendauer.

Agentic AI:

• Unerwünschte Ereignisse werden automatisiert erkannt und dokumentiert und direkt weiterverarbeitet.
• Vorausschauende Analysen identifizieren das Risiko eines Studienabbruchs und leiten proaktive Maßnahmen zur Teilnehmerbindung ein.

Messbare Ergebnisse:

• 30 bis 40 Prozent schnellere Rekrutierung von Teilnehmenden
• 20 bis 25 Prozent geringere Abbruchraten
• 50 Prozent weniger Zeitaufwand für die Lösung von Problemen während der Studien

3. HCP-Engagement und wissenschaftliche Kommunikation

Die Herausforderung:

Medizinische und businessorientierte Teams haben Schwierigkeiten, zeitnah, personalisiert und regelungskonform skaliert zu kommunizieren.

Conversational AI:

• Medizinische Informationen sind über sprach- und chatbasierte Suchfunktionen einfacher zugänglich.
• Außendienstmitarbeitende erhalten Echtzeit-Briefings zur Unterstützung der Planung vor Besuchen, der Gesprächsführung und für relevante produkt- und kundenspezifische Informationen unterwegs.

Agentic AI:

• KI-Agenten übernehmen proaktiv die Nachfassung bei Arzt- oder Patientenbesuchen – basierend auf Verhalten und Gebietsanalysen.
• Dokumente wie MSL-Zusammenfassungen oder Gesprächsnotizen werden automatisch erstellt.

Messbare Ergebnisse:

• 40 bis 60 Prozent schnellerer Zugriff auf wissenschaftliche Inhalte
• Bis zu 30 Prozent mehr Touchpoints pro MSL oder Vertriebsmitarbeitenden
• 25 Prozent höherer ROI bei digitalen Engagement-Maßnahmen

4. Kundenservice und operative Prozesse

Die Herausforderung:

Serviceteams sind durch wiederkehrende Anfragen, Produktfragen und unerwünschte Ereignisse überlastet.

Conversational AI:

• Virtuelle Assistenten beantworten Standardanfragen zu Produkten und führen Nutzerinnen durch strukturierte Prozesse (zum Beispiel Rücksendungen oder Reklamationen).
• Die Echtzeitintegration mit Systemen wie Salesforce, Veeva oder SAP stellt sicher, dass die Antworten aktuell sind.

Agentic AI:

• KI-Agenten bearbeiten Anfragen von Anfang bis Ende über mehrere Backendsysteme hinweg.
• Komplexe Fälle werden automatisch mit vollständigem Kontext und Dringlichkeitsbewertung eskaliert.

Messbare Ergebnisse:

• 70 bis 85 Prozent Automatisierung der Stufe 1 Support-Tickets
• 40  Prozent schnellere durchschnittliche Lösungszeit
• 30  Prozent Kostenersparnis im Kundenservice

Vom statischen Portal zum intelligenten Action Hub

In vielen Unternehmen sind Portale heute noch als statische Einstiegspunkte konzipiert – als Ablagen für Dokumente oder Formulare. Sie bieten Zugang, aber kaum Interaktion. Die Folge: geringe Nutzungsraten und ein begrenzter Mehrwert.

Doch das muss nicht so bleiben. Mit KI können sich Portale von passiven Content-Plattformen zu intelligenten, reaktiven kundenzentrierten Ökosystemen entwickeln – mit Echtzeitinteraktion, automatisierten Workflows und messbaren Ergebnissen.

So sieht dieser Wandel in der Praxis aus:

Für diesen Wandel ist kein kompletter Systemumbau nötig. Die erfolgreichsten Transformationen beginnen klein und mit punktuellen, aber wirkungsvollen Verbesserungen:

• Ersetzen statischer Schnittstellen durch Chat- oder sprachgesteuerte Agenten
• Einbetten von Automatisierung in gängige Arbeitsabläufe
• Verbinden von Portalen mit Backend-Systemen für die Ausführung in Echtzeit

Kurz gesagt: Von „Einloggen → Suchen → Herunterladen“ hin zu „Einloggen → Fragen → Handeln“.

Portale sollten keine digitalen Endstationen mehr sein, sondern intelligente Oberflächen für Interaktion, Handlung und Mehrwert.

Von Pilotprojekten zum skalierbaren Erfolg: KI-Reife in der Life-Sciences-Branche aufbauen

Viele Unternehmen starten ihre KI-Reise mit einzelnen Pilotprojekten – hier ein Chatbot, dort eine Automatisierung. Doch um das volle Potenzial von Conversational AI und Agentic AI auszuschöpfen, braucht es eine klare Strategie für eine skalierbare und integrierte Nutzung.

Deshalb haben wir das adesso AI Maturity Assessment für Patientenportale, HCP-Plattformen (für medizinisches Fachpersonal) und Kundenservice-Tools entwickelt – einen strukturierten Ansatz, mit dem Life-Sciences-Unternehmen analysieren können, wo sie aktuell stehen und wie der nächste Schritt aussieht.

Typischerweise sehen wir vier Reifestufen:

1. Automatisierungsbereit

Merkmale: Regelbasierte Bots und vorgefertigte Workflows

ROI-Potenzial: Circa. 20  Prozent Effizienzsteigerung bei Standardinteraktionen

2. Integrierte KI-Assistenten

Merkmale: Anbindung an Backendsysteme wie CRM, ERP oder Veeva; kontextbezogene Antworten

ROI-Potenzial: 30 bis 40  Prozent Verbesserung von Support- und Serviceprozessen

3. Proaktive Intelligenz

Merkmale: Vorhersagende Hinweise, Empfehlungen in Echtzeit, verhaltensbasierte Ansprache

ROI-Potenzial: Bis zu 50  Prozent Steigerung der digitalen Interaktion und der Patientenbindung

4. Agenten-Ökosystem

Merkmale: Koordination mehrerer KI-Agenten, Entscheidungsfindung innerhalb definierter Grenzen, orchestrierte Abläufe über Plattformen hinweg

ROI-Potenzial: Bis zu 70  Prozent Kostenreduktion bei repetitiven Aufgaben und exponentielle Verbesserungen der User Experience

Nicht einfach nur modernisieren – den nächsten Sprung machen

Conversational AI und Agentic AI sind mehr als nur operative Upgrades. Sie sind strategische Hebel, um die Interaktion von Life-Sciences-Unternehmen mit allen Stakeholdern – Patientinnen und Patienten, Anbieter sowie Partner - neu zu gestalten.

Frühzeitige User profitieren nicht nur von geringeren Kosten, sondern auch von:

• neuen Umsatzpotenzialen,
• gestärkten Beziehungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette,
• einer Positionierung als Vorreiter*innen in intelligenten Gesundheitsökosystemen.