{"id":40409,"date":"2025-08-28T09:00:43","date_gmt":"2025-08-28T07:00:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/blog\/vom-besitz-zum-nutzen-warum-data-sharing-das-neue-strategische-prinzip-ist-copy\/"},"modified":"2025-10-16T14:26:51","modified_gmt":"2025-10-16T12:26:51","slug":"pharma-ki-die-gewinner-im-globalen-ai-readiness-index-2025","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/blog\/pharma-ki-die-gewinner-im-globalen-ai-readiness-index-2025\/","title":{"rendered":"Pharma &#038; KI: Die Gewinner im globalen AI Readiness Index 2025"},"content":{"rendered":"<section class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_row][vc_column width=&#8220;1\/3&#8243;][\/vc_column][vc_column width=&#8220;2\/3&#8243;][vc_column_text]<\/p>\n<h3 style=\"font-weight: bold; color: #ef6c00;\">K\u00fcnstliche Intelligenz ist in der Pharmaindustrie l\u00e4ngst mehr als ein Experiment \u2013 sie wird zum strategischen Imperativ.<\/h3>\n<p>[\/vc_column_text][vc_empty_space height=&#8220;40px&#8220;][vc_column_text]Der aktuelle <a href=\"https:\/\/www.cbinsights.com\/research\/ai-readiness-index-pharma-2025\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>AI Readiness Index<\/strong><\/a> von <strong>CB Insights<\/strong> zeigt, welche globalen Pharmakonzerne am besten aufgestellt sind, um Algorithmen in einen echten Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.<\/p>\n<p>Das Ranking verdeutlicht einen Wendepunkt: F\u00fchrung bedeutet nicht l\u00e4nger \u201esich auf KI vorzubereiten\u201c, sondern KI skalierbar in Forschung, klinische Entwicklung und Produktion einzusetzen.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2><strong>Die Spitzenreiter 2025<\/strong><\/h2>\n<p>Laut CB Insights f\u00fchrt <strong>Eli Lilly<\/strong> das Ranking an, dicht gefolgt von <strong>Merck KGaA<\/strong>, <strong>Bayer<\/strong>, <strong>AstraZeneca<\/strong> und <strong>Roche<\/strong>. Der geringe Abstand von nur 3,9 Punkten zwischen Platz zwei und f\u00fcnf verdeutlicht, wie intensiv das Rennen um KI in der Pharmaindustrie inzwischen gef\u00fchrt wird.[\/vc_column_text][vc_empty_space height=&#8220;40px&#8220;][vc_column_text]<\/p>\n<h3><strong>Top 20 Pharma-Unternehmen im AI Readiness Index (Auszug):<\/strong><\/h3>\n<p>[\/vc_column_text][vc_empty_space height=&#8220;10px&#8220;][vc_single_image image=&#8220;40418&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; alignment=&#8220;center&#8220;][vc_column_text]<\/p>\n<p style=\"font-size: 0.8em; font-color: #666666; margin-bottom: 10px; padding-bottom: 0px;\">\u00b9 Die Bewertung erfolgt auf einer Skala von 0 bis 100.<\/p>\n<p style=\"font-size: 0.8em; font-color: #666666;\">Quelle: \u201ePharma AI readiness: How the 50 largest companies by market cap stack up\u201d, CB Insights, Juli 2025<\/p>\n<p>[\/vc_column_text][vc_empty_space height=&#8220;40px&#8220;][vc_column_text]<\/p>\n<h2><strong>1. Eli Lilly \u2013 Von Umsatzschub zur KI-F\u00fchrungsrolle<\/strong><\/h2>\n<p>Dank hoher Einnahmen aus GLP-1-Medikamenten f\u00fcr Diabetes und Adipositas konnte Eli Lilly massiv in KI investieren. Laut CB Insights hat Eli Lilly zwischen August 2023 und Mai 2025 <strong>13 Investitionen im Bereich KI<\/strong> get\u00e4tigt \u2013 mehr als jedes andere Pharmaunternehmen. Zu den wichtigsten Ma\u00dfnahmen z\u00e4hlen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Arzneimittelforschung:<\/strong> Partnerschaft mit <strong>Insilico Medicine<\/strong> zur Beschleunigung der Zielidentifizierung durch generative Chemie.<\/li>\n<li><strong>Regulatorische Automatisierung:<\/strong> Zusammenarbeit mit <strong>Yseop<\/strong> zur KI-gest\u00fctzten Erstellung klinischer Berichte.<\/li>\n<li><strong>Medizinprodukte:<\/strong> Investition in <strong>RetiSpec<\/strong> zur Fr\u00fcherkennung von Alzheimer.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Mit neuen KI-Infrastrukturen in den USA und Irland (7,3 Mrd. USD) verbindet Eli Lilly modernste Labore mit KI-getriebener Forschung auf globaler Ebene.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2><strong>2. Merck KGaA \u2013 Digitale Governance als Erfolgsfaktor<\/strong><\/h2>\n<p>Trotz kleinerer Marktkapitalisierung \u00fcberzeugt Merck KGaA auf Platz 2 mit 10 KI-Investments und einer klaren Data-Governance-Strategie.<\/p>\n<ul>\n<li>Das <strong>KI-Materialzentrum in Japan<\/strong> (70 Millionen US-Dollar) integriert KI in die Materialwissenschaften der n\u00e4chsten Generation und in die Bioverarbeitung.<\/li>\n<li>Im Bereich Forschung und Entwicklung arbeitet das Unternehmen mit Start-ups zusammen, um KI in der Immunonkologie und im Protein-Engineering einzusetzen.<\/li>\n<li>Die <strong>Datenverwaltungsprogramme von Merck in Darmstadt<\/strong> gelten als Ma\u00dfstab in der Pharmaindustrie f\u00fcr unternehmensweite Datenverwaltung und -architektur.<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][vc_empty_space height=&#8220;40px&#8220;][vc_single_image image=&#8220;40429&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; alignment=&#8220;center&#8220;][vc_empty_space height=&#8220;40px&#8220;][vc_column_text]<\/p>\n<h2><strong>3. Bayer \u2013 Kooperation als Erfolgsmodell<\/strong><\/h2>\n<p>Bayer setzt stark auf Partnerschaften und verzeichnete <strong>21 KI-Kooperationen<\/strong>, womit das Unternehmen nach Roche an zweiter Stelle steht. Bei den <strong>KI-Investitionen<\/strong> liegt Bayer knapp hinter dem Podium und belegt mit <strong>sechs Transaktionen<\/strong> im analysierten Zeitraum den vierten Platz unter den f\u00fchrenden Unternehmen.<\/p>\n<ul>\n<li>Die KI-Plattform des Unternehmens f\u00fcr die <strong>digitale Pathologie<\/strong> (in Zusammenarbeit mit <strong>Aignostics<\/strong>) erm\u00f6glicht eine schnellere Entdeckung von Biomarkern.<\/li>\n<li>Der Gesch\u00e4ftsbereich <strong>Crop Science<\/strong> von Bayer speist au\u00dferdem fortschrittliche Datenkapazit\u00e4ten zur\u00fcck in den Pharmabereich und st\u00e4rkt so dessen KI-Architektur.<\/li>\n<li>Die 1,5 Milliarden Euro teuren EU-Anlagen sind mit KI-gesteuerten Produktions- und vorausschauenden Wartungssystemen ausgestattet.<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2><strong>4. AstraZeneca \u2013 KI global skalieren<\/strong><\/h2>\n<p>AstraZeneca baut KI konsequent in Forschung &amp; Entwicklung ein.<\/p>\n<ul>\n<li>Das Unternehmen investierte <strong>2,5 Milliarden US-Dollar in ein KI-gest\u00fctztes Forschungs- und Entwicklungszentrum in China<\/strong>, dessen Schwerpunkt auf Pr\u00e4zisionsonkologie und Atemwegserkrankungen liegt.<\/li>\n<li>Durch Partnerschaften mit <strong>BenevolentAI<\/strong> und <strong>Insilico<\/strong> wendet es maschinelles Lernen sowohl f\u00fcr die Entdeckung kleiner Molek\u00fcle als auch f\u00fcr Biologika an.<\/li>\n<li>Seine Einrichtungen in den USA und der EU integrieren KI in die klinische Herstellung, wodurch eine schnellere Skalierung von Biologika erm\u00f6glicht wird.<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2><strong>5. Roche \u2013 \u00d6kosystem-Architekt mit Partnerschaften<\/strong><\/h2>\n<p>Mit <strong>22 KI-Partnerschaften<\/strong> f\u00fchrt Roche die Branche an.<\/p>\n<ul>\n<li>Die Unternehmenssparte <strong>Genentech<\/strong> arbeitet mit <strong>Recursion<\/strong> und <strong>nVIDIA<\/strong> zusammen, um gro\u00df angelegte biologische Bildanalysen durchzuf\u00fchren.<\/li>\n<li><strong>Roche Diagnostics<\/strong> kooperiert mit <strong>PathAI<\/strong>, um den Einsatz von KI in der Pathologie auszuweiten.<\/li>\n<li>Das Unternehmen hat <strong>50 Milliarden US-Dollar \u00fcber f\u00fcnf Jahre<\/strong> in KI-integrierte Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen in den USA investiert und positioniert sich damit als langfristiger Koordinator des \u00d6kosystems.<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2><strong>Die n\u00e4chsten f\u00fcnf: Vielf\u00e4ltige Wege zur KI<\/strong><\/h2>\n<p>Auch die \u00fcbrigen f\u00fchrenden Unternehmen au\u00dferhalb der Top 5 setzen deutlich auf KI:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Merck &amp; Co., Inc.<\/strong> \u2013 Bau einer KI-gest\u00fctzten Impfstoffproduktionsanlage in North Carolina und Einf\u00fchrung unternehmensweiter LLMs.<\/li>\n<li><strong>Sanofi<\/strong> \u2013 Entwicklung von <strong>CodonBERT<\/strong>, einer KI-Plattform f\u00fcr das mRNA-Design, und Investition von 20 Milliarden US-Dollar in die Integration von KI und IoT in den USA.<\/li>\n<li><strong>Pfizer<\/strong> \u2013 Einsatz von <strong>Vox<\/strong>, dem Amazon-basierten internen LLM, zur Optimierung von F&amp;E-Datenabfragen.<\/li>\n<li><strong>Amgen<\/strong> \u2013 Partnerschaft mit <strong>Microsoft<\/strong> und <strong>nVIDIA<\/strong> im Bereich KI-beschleunigtes Supercomputing f\u00fcr die Proteinmodellierung.<\/li>\n<li><strong>AbbVie<\/strong> \u2013 Weiterentwicklung von <strong>ARCH<\/strong>, der KI-basierten Plattform zur Zielidentifizierung, und Investition von 10 Mrd. US-Dollar in KI-f\u00e4hige Produktionsanlagen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][vc_empty_space height=&#8220;40px&#8220;][vc_single_image image=&#8220;40427&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; alignment=&#8220;center&#8220;][vc_empty_space height=&#8220;40px&#8220;][vc_column_text]<\/p>\n<h2><strong>Vorbereitung der Datenbasis f\u00fcr KI<\/strong><\/h2>\n<p>Die <a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/expertise\/datenmanagement\/ki-readiness\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>KI-Bereitschaft<\/strong><\/a> in der Pharmaindustrie h\u00e4ngt letztlich von einer <strong>hochwertigen, gut verwalteten Datenbasis<\/strong> ab. Fortschrittliche Algorithmen und generative Modelle sind nur so effektiv wie die Datens\u00e4tze, mit denen sie trainiert werden \u2013 eine Tatsache, die von entscheidender Bedeutung ist, wenn KI mit Forschung, klinischer Entscheidungsunterst\u00fctzung und Betriebsoptimierung betraut wird.<\/p>\n<p>\u00dcber die reine Menge hinaus m\u00fcssen Daten genau, konsistent und so strukturiert sein, dass sie sicher in klinische Studien, die Herstellung und reale Daten integriert werden k\u00f6nnen. Damit ist die <a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/expertise\/datenmanagement\/data-quality\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Datenqualit\u00e4t<\/strong><\/a> der wichtigste Faktor f\u00fcr den erfolgreichen Einsatz von KI im Pharmasektor.<\/p>\n<p>Pharmaunternehmen stehen daher vor drei zusammenh\u00e4ngenden Herausforderungen:<\/p>\n<ol>\n<li><a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/expertise\/datenmanagement\/data-governance\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Daten-Governance<\/strong><\/a> <strong>in gro\u00dfem Ma\u00dfstab<\/strong> \u2013 Festlegung unternehmensweiter Standards f\u00fcr Datenherkunft, -provenienz und -konformit\u00e4t (z. B. das globale Datenverwaltungsmodell von Merck KGaA).<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/expertise\/datenmanagement\/integration\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Datenintegration<\/strong><\/a> <strong>und Interoperabilit\u00e4t<\/strong> \u2013 Vereinheitlichung von isolierten klinischen, genomischen, bildgebenden und realen Daten in KI-f\u00e4higen Architekturen. Roche und Bayer bauen beide Cloud-native Data Lakes auf, um dies zu erreichen.<\/li>\n<li><strong>Datenkompetenz und -kultur<\/strong> \u2013 Schulung Tausender Wissenschaftler in der verantwortungsvollen Interpretation und Anwendung von KI-Ergebnissen; AstraZeneca hat globale KI-Kompetenzprogramme f\u00fcr seine gesamten Forschungs- und Entwicklungsmitarbeiter eingef\u00fchrt.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Ein zunehmend wichtiges Thema ist der <strong>branchen\u00fcbergreifende<\/strong> <strong><a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/blog\/data-sharing-herausforderungen-und-chancen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Datenaustausch<\/a><\/strong>, insbesondere in der Onkologie. Konsortien wie <strong>Project Data Sphere<\/strong> oder die Kooperationen von Roche im Bereich der Krebsgenomik zeigen, dass die vielversprechendsten KI-Anwendungen gemeinsame, harmonisierte Datens\u00e4tze erfordern.<\/p>\n<p>Der Datenaustausch unterliegt jedoch weiterhin Datenschutzbestimmungen, Schutzrechten und Wettbewerbsdynamiken \u2013 ein Balanceakt, der die n\u00e4chste Herausforderung f\u00fcr die KI-Zusammenarbeit in der Pharmaindustrie darstellt.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2><strong>Fazit<\/strong><\/h2>\n<p>Der <strong>Pharma AI Readiness Index 2025<\/strong> macht deutlich:<\/p>\n<ul>\n<li>KI ist die neue <strong>W\u00e4hrung der Wettbewerbsf\u00e4higkeit<\/strong> in Pharma.<\/li>\n<li>F\u00fchrend sind Unternehmen, die Kapital, Governance, Partnernetzwerke und <strong>datenbasierte Strategien<\/strong> verbinden.<\/li>\n<li>Entscheidend wird die <strong>Datenmaturit\u00e4t<\/strong>: Wer Daten optimal steuert, integriert und teilt, wird die medizinischen Durchbr\u00fcche von morgen pr\u00e4gen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][vc_empty_space height=&#8220;40px&#8220;][vc_column_text]<\/p>\n<h3><strong>Das k\u00f6nnte Ihnen auch gefallen:<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li>K\u00fcnstliche Intelligenz in der Pharma- und Healthcare-Branche <a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/ki-pharma-healthcare\/\">\u00bb Mehr erfahren<\/a><\/li>\n<li>Data Governance \u2013 Dreh- und Angelpunkt von effizientem Datenmanagement <a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/blog\/data-governance-advanced\/\">\u00bb Mehr erfahren<\/a><\/li>\n<li>Data Sharing \u2013 Herausforderungen und Chancen <a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/blog\/data-sharing-herausforderungen-und-chancen\/\">\u00bb Mehr erfahren<\/a><\/li>\n<li>Cloud Data Warehouse \u2013 Datenmanagement der Zukunft (e-book) <a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/ebook-cloud-dwh\/\">\u00bb Mehr erfahren<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][vc_empty_space height=&#8220;40px&#8220;][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row][vc_column width=&#8220;1\/3&#8243;][\/vc_column][vc_column width=&#8220;2\/3&#8243;][vc_column_text] K\u00fcnstliche Intelligenz ist in der Pharmaindustrie l\u00e4ngst mehr als ein Experiment \u2013 sie wird zum strategischen Imperativ. 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