ChatGPT, Claude oder Gemini? Wie große Pharmakonzerne ihre KI-Technologiestapel neu gestalten

Einleitung

Die Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz und pharmazeutischer Forschung verändert sich.

Seit Jahren konzentrieren sich die auffälligsten Kooperationen in der KI-gesteuerten Arzneimittelentwicklung auf spezialisierte Unternehmen, die sich auf Target-Identifizierung, Proteinstrukturvorhersage, Molekülgenerierung, virtuelles Screening oder Laborautomatisierung fokussieren. Pharmakonzerne sind zudem stark auf Cloud-Anbieter, Chip-Hersteller und Datenplattform-Unternehmen angewiesen, um die Infrastruktur für diese Projekte bereitzustellen.

Nun dringt eine zweite Anbieterkategorie tiefer in die Branche ein. OpenAI, Anthropic und Google werden nicht mehr nur als Anbieter von universellen Chatbots oder Büroassistenten betrachtet. Ihre Modelle finden Einzug in die wissenschaftliche Forschung, klinische Entwicklung, medizinisches Schreiben, Regulierungsangelegenheiten, Programmierung, Datenanalyse, Produktionsuntersuchungen und Unternehmensentscheidungen.

Daher hat sich die strategische Frage für Pharmakonzerne von „Welchen Chatbot sollten unsere Mitarbeiter nutzen?" gewandelt.

Die eigentliche Frage lautet:

Welche Kombination aus Modellen, Datensystemen, wissenschaftlichen Werkzeugen, Sicherheitskontrollen und menschlichen Überprüfungsprozessen kann als zuverlässige Intelligence-Ebene für das Unternehmen dienen?

Überblick über wegweisende KI-Kooperationen großer Pharmakonzerne

Eine Analyse von Big Pharma Sharma vom Mai 2026 verfolgte 27 bestätigte strategische Partnerschaften zwischen 21 großen Pharmakonzernen und drei wegweisenden KI-Ökosystemen: OpenAI, Anthropic und Google Gemini.

Der Datensatz berichtet folgende ungefähre Verteilung:

Diese Daten dienen als Marktmomentaufnahme, sind jedoch keine offizielle Statistik aller Pharma-KI-Projekte. Private Pilotprojekte, Cloud-Verträge, interne Modelleinsätze, spezialisierte Modellkooperationen und nicht öffentlich gemachte Experimente könnten im Datensatz fehlen.

Die Zahlen bedeuten auch nicht, dass die Pharmaindustrie klar in ein OpenAI-Lager, ein Claude-Lager und ein Gemini-Lager aufgeteilt ist.

Wichtiger ist das Muster der Multi-Modell-Experimente. Große Unternehmen testen verschiedene Systeme für unterschiedliche Aufgaben, während sie gleichzeitig einen breiteren Technologie-Stack aus proprietären Daten, Validierungstools, Unternehmensberechtigungen und menschlicher Aufsicht aufbauen.

Große Pharmakonzerne wählen Infrastruktur, nicht nur einen Chat-Fenster

Für einzelne Nutzer können wegweisende Modelle zum Schreiben, Suchen, Zusammenfassen, Brainstormen oder Programmieren verwendet werden.

Pharmazeutische Einsätze haben zusätzliche Anforderungen.

Das Modell muss möglicherweise:

• In einer unternehmenskontrollierten Umgebung laufen
• Rollenbasierte Zugriffsrechte für sensible Daten einhalten
• Interne Forschungsdatenbanken mit Dokumenten-Repositorien verbinden
• Validierte wissenschaftliche und statistische Werkzeuge nutzen
• Quellenangaben und Herkunftsinformationen beibehalten
• Prüfbare Ergebnisse liefern
• Handlungen für Audits protokollieren
• Konforme Arbeitsabläufe unterstützen
• Unsichere oder folgenreiche Entscheidungen an qualifizierte Fachexperten eskalieren

Daraus ergeben sich mindestens drei Einsatzebenen.

Ebene 1: Produktivitätssteigerung im Unternehmen

Auf dieser Ebene öffnen Unternehmen KI-Assistenten für eine große Anzahl von Mitarbeitern.

Typische Anwendungsszenarien umfassen:

• Abruf internen Wissens
• Zusammenfassung langer Dokumente
• Entwurf von Berichten
• Generierung von Code
• Erstellung von Präsentationen
• Überprüfung von Richtlinien
• Unterstützung alltäglicher wissensintensiver Arbeit

Moderna war ein früher Anwender dieses Modells. Das Unternehmen arbeitet seit 2023 mit OpenAI zusammen, baute zunächst den internen Assistenten mChat auf und führte anschließend ChatGPT Enterprise für tausende Mitarbeiter funktionsübergreifend ein.

Bristol Myers Squibb verfolgte 2026 einen ähnlich breiten Ansatz und kündigte die Einführung von Claude in den Bereichen Forschung, klinische Entwicklung, Produktion, Vertrieb und Unternehmensfunktionen an, mit über 30.000 Mitarbeitern und Zugang zu tausenden internen Datenquellen.

Ebene 2: KI in spezifischen Arbeitsabläufen

Diese Ebene geht über universelle Assistenten hinaus.

Die Modelle werden in spezifische Prozesse integriert, wie zum Beispiel:

• Erstellung klinischer Studienberichte
• Generierung regulatorischer Dokumente
• Unterstützung bei Studiendesign
• Analyse von Studiendaten
• Patientenrekrutierungsprozesse
• Bioinformatik
• Untersuchung von Produktionsabweichungen
• Medizinisches und wissenschaftliches Schreiben

In dieser Phase ist das KI-System nicht mehr nur ein Werkzeug zur Steigerung der Schreibe

Unternehmens-Workflows, die sich schnell als wertvoll erwiesen haben: Codierung, Dokumentation, Wissensabruf und strukturierte Analyse.

OpenAI erweitert sich von allgemeiner Unternehmens-KI hin zu Life-Science-Modellen

OpenAIs Weg in die Pharmaindustrie verläuft etwas anders.

Die frühen Vorteile ergaben sich aus:

• Allgemeiner Vertrautheit der Mitarbeiter mit ChatGPT.
• Unternehmensweiter Bereitstellung.
• Einem großen Entwickler-Ökosystem.
• Angepassten GPT-Anwendungen.
• API-basierten internen Tools.
• Allgemeinen Codierungs- und Denkfähigkeiten.

Moderna: Vollständige KI-Integration im gesamten Unternehmen

Moderna begann 2023 mit der Zusammenarbeit mit OpenAI.

Das Unternehmen erstellte zunächst einen internen Chatbot namens mChat. Anschließend weitete es die Nutzung von ChatGPT Enterprise auf mehrere Geschäftsfunktionen aus und ermutigte Mitarbeiter, spezielle GPTs für wiederkehrende Aufgaben zu entwickeln.

Dies ist ein Bottom-up-Produktivitätsmodell. Mitarbeiter aus F&E, Rechtsabteilung, Fertigung, Vertrieb und Verwaltung können häufige Anwendungsszenarien identifizieren und darauf basierend interne Assistenten erstellen.

Der Vorteil liegt in der breiten Erprobung. Das Risiko besteht in einer Fragmentierung, wenn Abteilungen ohne einheitliche Governance, Bewertungsstandards und Datenkontrolle Tools entwickeln.

Sanofi, Formation Bio und OpenAI

Sanofi gab 2024 eine Partnerschaft mit OpenAI und Formation Bio bekannt, um gemeinsam KI-Software für die Arzneimittelforschung zu entwickeln.

Die Partnerschaft integrierte:

• Sanofis proprietäre Daten und pharmazeutische Expertise.
• OpenAIs Modelle und KI-Fähigkeiten.
• Formation Bios Engineering- und Arzneimittelentwicklungsplattform.

Die Unternehmen brachten später Muse auf den Markt, ein Tool zur Unterstützung der Patientenrekrutierung für klinische Studien.

Dies markiert den Übergang von der allgemeinen Mitarbeiterunterstützung hin zu spezifischen Arzneimittelentwicklungs-Workflows.

GPT-Rosalind: Eine dedizierte Life-Science-Produktlinie

OpenAI brachte 2026 GPT-Rosalind auf den Markt, eine Modellreihe, die speziell für die Life-Science-Forschung entwickelt wurde.

Das System ist dafür ausgelegt, in folgenden Bereichen zu denken:

• Biologie.
• Arzneimittelforschung.
• Protein-Engineering.
• Chemie.
• Genomik.
• Wissenschaftliche Belege.
• Forschungswerkzeuge.
• Experimentelle Workflows.

OpenAI entwickelte auch Life-Science-Plugins und wissenschaftliche Viewer für Workflows wie Literaturanalyse, Next-Generation-Sequencing, Einzelzellanalyse und molekulare Strukturprüfung.

GPT-Rosalind markiert einen strategischen Wandel.

OpenAI bietet Pharmaunternehmen nicht mehr nur allgemeine Unternehmensassistenten. Es baut eine eigenständige Modellreihe, Bewertungsrahmen, Werkzeugebene und kontrollierte Zugangsprogramme für die Life-Science-Forschung auf.

Die eigenen LifeSciBench-Ergebnisse des Unternehmens zeigen jedoch, dass Vorsicht weiterhin geboten ist. GPT-Rosalind ist führend unter den bewerteten Modellen, aber die Gesamtbestehensrate bei Aufgaben ist bei weitem nicht perfekt, insbesondere bei Arbeiten mit hohen Anforderungen an Artefakte, Design und eingeschränktem Betrieb.

Domänenmodelle verbessern die Leistung, ersetzen aber nicht die Notwendigkeit einer fachlichen Validierung.

Vom wissenschaftlichen Denken zum automatisierten Experiment

OpenAIs Life-Science-Strategie umfasst auch die Arbeit, Modelle mit experimentellen Plattformen zu verbinden, um automatisiertes experimentelles Design und Ausführung zu ermöglichen.

Experimentelle Systeme.

Der Originaltext hebt Projekte mit Ginkgo Bioworks und Retro Biosciences hervor.

Der wichtige Aspekt ist nicht ein isoliertes Ergebnis, sondern der Versuch, einen geschlossenen Kreislauf aufzubauen:

1. Das Modell überprüft frühere experimentelle Belege.
2. Es schlägt neue Designs oder Optimierungen vor.
3. Die Laborautomatisierung führt das Experiment durch.
4. Die experimentellen Ergebnisse werden gesammelt.
5. Das Modell analysiert die Ergebnisse.
6. Es schlägt das nächste Experiment vor.
7. Der Wissenschaftler überprüft den Prozess und die Schlussfolgerungen.

Wenn dieser Kreislauf zuverlässig wird, geht die Rolle der KI über die Zusammenfassung wissenschaftlicher Informationen hinaus; sie kann sich an iterativem experimentellem Design beteiligen.

Dies ist ein anspruchsvollerer Standard als die Dokumentenerstellung. Das System muss mit verrauschten Daten, unvollständigem biologischem Wissen, fehlgeschlagenen Experimenten, Gerätebeschränkungen und Sicherheitsauflagen umgehen.

Daher sollten Behauptungen über wissenschaftliche Fortschritte anhand reproduzierbarer Experimente und realer F&E-Ergebnisse bewertet werden, nicht nur anhand von Modell-Benchmarks oder Pressemitteilungen.

Gemini hat weniger Deals, aber eine breitere Infrastruktur

In Sharmas Datensatz großer Pharmaunternehmen erscheint Google Gemini nur in zwei Partnerschaften.

Diese Zahl spiegelt nicht das gesamte Engagement von Google im Life-Science-Bereich wider.

Zu Googles Lösungen gehören:

• Gemini-Modell.
• Google Cloud.
• Gemini Enterprise.
• Dateninfrastruktur.
• Unternehmenssuche.
• Workspace.
• Vertex AI.
• TPU-Computing.
• Agentenentwicklungstools.
• Wissenschaftliche Forschung von Google DeepMind.
• AlphaFold und verwandte biologische Modelle.

Pharmaunternehmen, die Gemini einsetzen, kaufen möglicherweise eher eine integrierte Cloud- und Datenarchitektur als ein einzelnes Modell.

Merck und Google Cloud

Merck und Google Cloud gaben im April 2026 eine mehrjährige Partnerschaft im Wert von bis zu 10 Milliarden US-Dollar bekannt.

Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, Gemini Enterprise und Google Cloud-Technologien in folgenden Bereichen einzusetzen:

• F&E.
• Fertigung.
• Vertriebsabläufe.
• Patienteninteraktion.
• Unternehmensfunktionen.

Es wird erwartet, dass Google Cloud-Ingenieure mit Merck-Teams bei der Bereitstellung zusammenarbeiten.

Dies ist eine große, infrastrukturelle Vereinbarung, die die Deal-Zahlen verzerren kann. Google könnte öffentlich weniger Deals bekannt geben, aber dennoch breite strategische Zusagen erhalten.

AlphaFold und Googles wissenschaftliches Ökosystem

Google profitiert auch von der wissenschaftlichen Glaubwürdigkeit von Google DeepMind.

AlphaFold hat die praktische Landschaft der Proteinstrukturvorhersage verändert und ist zu einer wichtigen Forschungsressource geworden. Google DeepMind und Isomorphic Labs arbeiten weiterhin an Biologie- und Arzneimittelentwurfssystemen.

In einer Pharma-Architektur kann Gemini als natürliche Sprach- und Aufgabenkoordinationsebene dienen, während spezialisierte wissenschaftliche Modelle Struktur-, Chemie- oder Biologievorhersagen durchführen.

Daher könnte Googles langfristiger Vorteil aus der Integration erwachsen von:

• Allgemeinen Denkfähigkeiten.
• Cloud-Infrastruktur.
• Unternehmensdaten.
• Wissenschaftlichen Modellen.
• Agentenmanagement.
• Massivem Rechnen.

Die Branche teilt sich nicht in drei dauerhafte Lager

Im überwachten Datensatz arbeiten mindestens sechs Pharmaunternehmen sowohl mit OpenAI als auch mit Anthropic zusammen.

Dies ist eine der wichtigsten...

Erkenntnisse.

Große Pharmaunternehmen werden wahrscheinlich nicht alle kritischen Workflows einem einzigen Modellanbieter anvertrauen, da Fähigkeiten, Preise, Latenz, Produktdesign und Vorschriften sich noch schnell ändern.

Multi-Modell-Architekturen ermöglichen es Unternehmen, Tools mit Aufgaben abzugleichen.

Zum Beispiel:

• Claude kann für lange Dokumente, strukturiertes Schreiben, Code und regulierte Workflows verwendet werden.
• OpenAI kann für umfassende Wissensarbeit, Domänenforschung, werkzeugbasiertes wissenschaftliches Denken und experimentelle Systeme verwendet werden.
• Gemini kann in Kombination mit Google Cloud-Daten, Unternehmensagenten und speziellen DeepMind-Technologien verwendet werden.
• Kleinere oder Open-Source-Modelle können kostengünstige oder private Arbeitslasten bewältigen.
• Spezialisierte wissenschaftliche Modelle können Chemie-, Genomik-, Bildgebungs- oder Statistikaufgaben ausführen.

Das bedeutet nicht, dass jedes Unternehmen alle Anbieter nutzen wird.

Es bedeutet, dass der bleibende Wert wahrscheinlich nicht die Modellmarke selbst ist.

Der bleibende Wert sind interne Plattformen, die Folgendes kontrollieren:

• Datenzugriffsrechte.
• Modell-Routing.
• Tool-Berechtigungen.
• Authentifizierung.
• Bewertung.
• Protokollierung.
• Kosten.
• Quellenverfolgung.
• Manuelle Genehmigung.
• Regulatorische Rechenschaftspflicht.

Eine praktische Multi-Modell-Pharma-Architektur

Eine ausgereifte Pharma-KI-Plattform könnte mehrere Ebenen umfassen.

Diese Architektur kann zudem die Abhängigkeit von einem bestimmten Anbieter verringern.

Sollte die Modellqualität nachlassen, die Kosten steigen oder die Verfügbarkeit sich ändern, kann die Orchestrierungsebene einen Teil der Arbeitslast an andere Stellen umleiten – vorausgesetzt, das Unternehmen hat standardisierte Schnittstellen und Bewertungsmechanismen etabliert.

Warum sich die meisten Kooperationen auf Forschung und Entdeckung konzentrieren

Laut Tracking-Analysen entfallen rund 82 % der Kooperationen auf die Phasen Forschung oder Entdeckung.

Diese Konzentration spiegelt die Stärken der derzeitigen großen Sprachmodelle wider.

Forschung und klinische Entwicklung enthalten zahlreiche Informationen, die von Modellen verarbeitet werden können:

• Wissenschaftliche Literatur
• Versuchsprotokolle
• Pläne
• Klinische Studiendokumente
• Statistische Ausgaben
• Medizinisches Schreiben
• Genomdaten
• Bioinformatik-Code
• Zielstrukturnachweise
• Internes Wissensmanagement

In der frühen Forschung können Modelle unterstützen bei:

• Literaturübersichten
• Synthese von Nachweisen
• Code-Generierung
• Omics-Analysen
• Hypothesengenerierung
• Versuchsplanung
• Erstellung technischer Dokumentation

In der klinischen Entwicklung können sie unterstützen bei:

• Protokollerstellung
• Machbarkeit von Studien
• Rekrutierung von Probanden
• Erstellung von Studienberichten
• Vorbereitung von Zulassungsunterlagen
• Dateninterpretation
• Medizinisches Schreiben

Diese Aufgaben sind informationsintensiv und erlauben in der Regel eine Überprüfung durch Experten, bevor Entscheidungen Patienten oder Produkte betreffen.

Warum die Einführung in Produktion und CMC langsamer verläuft

Im Bereich Produktion sowie Chemie, Herstellung und Kontrolle (häufig als CMC bezeichnet) gibt es weniger öffentlich bekannte Fälle des Einsatzes von Spitzenmodellen.

Der Grund liegt nicht in mangelndem potenziellem Nutzen.

Mögliche Anwendungsfälle umfassen:

• Prüfung von Chargenprotokollen
• Untersuchung von Abweichungen
• Abruf von Prozesswissen
• Erstellung von Qualitätsdokumenten
• Ursachenanalyse
• Lieferkettenplanung
• Wartungsunterstützung
• Schulungen und Standardarbeitsanweisungen

Der Unterschied liegt im Risiko.

Fehlerhafte Forschungshypothesen können durch nachfolgende Experimente widerlegt werden; fehlerhafte Produktionsanweisungen können jedoch die Produktqualität, Versorgung, Compliance oder Patientensicherheit beeinträchtigen.

Die Produktionsumgebung ist zudem abhängig von:

• Echtzeit-Gerätedaten
• Validierter Software
• Qualitätsmanagementsystemen
• Änderungskontrollen
• Elektronischen Aufzeichnungen
• Strikten Berechtigungen
• Schriftlichen Arbeitsanweisungen

In diesem Umfeld benötigen KI-Systeme eine stärkere Validierung, engere Handlungsspielräume und strengere menschliche Aufsicht.

Dies erklärt, warum die Produktion zunächst mit kontrollierten Anwendungen wie Dokumentenabruf und Abweichungsanalyse beginnen könnte, bevor sie schrittweise zu autonomen Prozesssteuerungen übergeht.

GSKs JulesOS: Ein interner Build-Ansatz

GSK stellt einen wichtigen Kontrast zu den öffentlichen Kooperationsmodellen dar.

Das Unternehmen entwickelte JulesOS, ein internes, agentenbasiertes Betriebssystem, das Zugang zu einer Gemeinschaft von Agenten und spezialisierten Modellen bietet.

GSK beschreibt die Plattform als integrierend:

• Spezielle KI- und Machine-Learning-Modelle
• Code-Generierungswerkzeuge
• Datenanalysetools
• Internes wissenschaftliches Wissen
• Agenten-Workflows
• Einheitliche Benutzererfahrung für Forscher

Dieser Ansatz gibt GSK eine stärkere Kontrolle über Orchestrierung, Datenzugriff, Validierung und Benutzeroberfläche.

Gleichzeitig kann er dem Unternehmen helfen, einen größeren Mehrwert aus seinen proprietären Datensätzen zu ziehen, einschließlich interner Versuchsergebnisse, Omics-Informationen, klinischer Nachweise und Zielstrukturwissen.

Eine interne Plattform bedeutet nicht, dass alle Komponenten von Grund auf neu entwickelt werden.

GSK kann weiterhin externe Cloud-Infrastruktur, Open-Source-Software, Modelle von Drittanbietern oder spezialisierte Werkzeuge nutzen. Der Unterschied liegt darin, dass das Unternehmen die Integrationsschicht kontrolliert und entscheidet, wie diese Komponenten den Mitarbeitern zugänglich gemacht werden.

Eigenentwicklung oder externe Zusammenarbeit?

Beide Strategien haben ihre Vorteile.

Viele Unternehmen werden einen kombinierten Ansatz wählen.

Sie könnten eine interne Plattform aufbauen und gleichzeitig –

Hier ist die Übersetzung ins vereinfachte Chinesisch:

die zugrunde liegenden Claude, GPT-Rosalind, Gemini, Open-Source-Modelle und spezialisierten wissenschaftlichen Systeme nutzen.

Der derzeit reifste Wert liegt in der Kompression von Wissensarbeit

Derzeit ist der messbarste Wert, den der Einsatz von LLMs im Pharmabereich bringen kann, die Wissensarbeit.

Zum Beispiel:

• Verkürzung der Dokumentenvorbereitung von Wochen auf Minuten oder Tage.
• Verkürzung von Überprüfungszyklen.
• Erstellung regulatorischer und klinischer Inhalte.
• Beschleunigung der Code-Entwicklung.
• Abruf internen wissenschaftlichen Wissens.
• Generierung strukturierter Analysen.
• Unterstützung der Dateninterpretation.
• Erstellung wiederverwendbarer Workflow-Agenten.

Diese Vorteile lassen sich relativ schnell beobachten.

Es ist jedoch viel schwieriger nachzuweisen, dass ein Spitzenmodell Folgendes erreicht hat:

• Identifizierung besserer Arzneimittelzielstrukturen.
• Entwicklung sichererer Moleküle.
• Steigerung der klinischen Erfolgsraten.
• Verringerung des Risikos von Spätphasenfehlschlägen.
• Verbesserung der langfristigen Patientenergebnisse.

Die Arzneimittelentwicklung dauert Jahre. Die Endergebnisse hängen von Biologie, Versuchsqualität, Toxikologie, Herstellung, Patientenheterogenität, Studiendesign, klinischem Betrieb und regulatorischer Prüfung ab.

Modelle können die physikalische Validierung nicht umgehen.

Dies bedeutet nicht, dass Dokumenten- und Codierungsproduktivität unwichtig ist. Schnellere Wissensarbeit kann Zyklen im gesamten Entwicklungsprozess verkürzen. Es bedeutet lediglich, dass die Branche zwischen Workflow-Effizienz und wissenschaftlichem Erfolg unterscheiden sollte.

Allgemeine Modelle sind weiterhin auf spezialisierte Daten und Werkzeuge angewiesen

Ein Spitzenmodell mag in Sprache, Argumentation und Planung stark sein, kann aber dennoch die vollständigen Daten fehlen, die zur Lösung spezifischer pharmazeutischer Probleme erforderlich sind.

Langzeit-Arzneimittel-Assets, historische klinische Projekte, proprietäre Versuchsergebnisse, eingestellte Verbindungen und interne Entscheidungsaufzeichnungen können in öffentlichen Trainingsdaten fehlen.

Daher erfordert eine realistische KI-Architektur für die Life Sciences eine Kombination der folgenden Elemente:

• Spitzenmodelle für Aufgabenverständnis und Koordination.
• Kuratierte Datenbanken für zuverlässige Fakten.
• Unternehmenseigene Daten für firmenspezifische Nachweise.
• Wissenschaftliche Modelle für Bereichsvorhersagen.
• Validierte Software für Berechnungen und Analysen.
• Laborsysteme für experimentelle Tests.
• Menschliche Experten für Interpretation und Rechenschaftspflicht.

Die Verbindung von Modellen mit spezialisierten Datenbanken über genehmigte Werkzeuge kann wertvoller sein als der Wechsel von einem Spitzenmodell zu einem anderen.

Die Qualität der Daten- und Werkzeugschnittstellen kann das Endergebnis ebenso stark beeinflussen wie die Argumentationsfähigkeit des Modells.

KI-Kooperationen heben den Wettbewerbsstandard in der Pharmaindustrie

Die neue Kooperationslandschaft zwingt Pharmaunternehmen, ohnehin schon anspruchsvolle Fähigkeiten zu verbessern.

1. Umwandlung interner Daten in nutzbares Wissen

Die meisten großen Pharmaunternehmen verfügen über riesige Datenmengen.

Die Herausforderung besteht darin, dass diese Daten:

• In verschiedenen Systemen gespeichert sein können.
• Mit inkonsistenten Begriffen beschrieben sein können.
• Unterschiedlichen Berechtigungen unterliegen können.
• Keine Herkunftsinformationen haben können.
• Schwer abrufbar sein können.
• Für einen Workflow konzipiert sein können, der für einen anderen ungeeignet ist.

Ohne klare Standards und Zugriffskontrollmechanismen können Modelle Informationen nicht zuverlässig nutzen.

1. Einbettung von Modellen in reale Workflows

Der Kauf eines Unternehmens-Chatbots ist relativ einfach.

Die Einbettung von KI in

Einen klinischen Bericht, eine regulatorische Einreichung, einen Pharmakovigilanz-Prozess, ein Qualitätssystem oder einen Labor-Workflow erfordert eine Prozessneugestaltung.

Teams müssen entscheiden:

• Welche Schritte können automatisiert werden?
• Welche Ausgaben sind Empfehlungen?
• Welche Aktionen benötigen eine Genehmigung?
• Welche Nachweise müssen aufbewahrt werden?
• Wie werden Fehler korrigiert?
• Wer hat die endgültige Entscheidungsbefugnis?
• Was passiert, wenn sich das Modell ändert?

1. Aufbau wissenschaftlicher Bewertungen

Öffentliche Benchmarks können nicht beantworten, ob ein Modell für den Arzneimittelentwicklungs-Workflow eines Unternehmens sicher und nützlich ist.

Pharmazeutische Bewertungen sollten reale interne Aufgaben verwenden und messen:

• Genauigkeit.
• Fehlende Informationen.
• Unbegründete Behauptungen.
• Zitierqualität.
• Reproduzierbarkeit.
• Korrekte Werkzeugnutzung.
• Robustheit gegenüber unvollständigen Daten.
• Expertenakzeptanz.
• Zeitersparnis nach der Überprüfung.
• Leistung nach Modellaktualisierungen.

Ein KI-System, das beeindruckende Entwürfe erstellt, aber mehr Überprüfungsarbeit schafft, bietet möglicherweise nur geringen praktischen Nutzen.

Die Zukunft ist eine Modell-Daten-Tool-Experiment-Plattform

Claude, OpenAI und Gemini dringen auf unterschiedlichen Wegen in den Pharmabereich ein.

Anthropic

Anthropic betont:

• Unternehmenssicherheit.
• Workflows mit langen Dokumenten.
• Codierung.
• Wissenschaftliche Konnektoren.
• Regulierte Dokumente.
• Prüfbare wissenschaftliche Arbeitsbereiche.
• Gemeinsame Intelligenzebene.

OpenAI

OpenAI kombiniert:

• Breite Akzeptanz von ChatGPT.

Unternehmensproduktivität.

• Großes Entwickler-Ökosystem.
• GPT-Rosalind.
• Wissenschaftliche Plugins.
• Agentengestütztes Programmieren.
• Werkzeugbasierte Forschung.
• Experimentautomatisierung.

Google

Google kombiniert:

• Gemini.
• Gemini Enterprise.
• Google Cloud.
• Unternehmensdateninfrastruktur.
• Agentenplattform.
• TPU-Berechnung.
• AlphaFold.
• Wissenschaftliche Modelle von Google DeepMind.

Das wahrscheinliche Ergebnis ist nicht, dass es nur einen Gewinner in allen pharmazeutischen Workflows gibt.

Realistischer ist eine Zukunft mit einer Plattform, auf der mehrere Modelle koexistieren und je nach Aufgabe weitergeleitet werden.

Ein Modell könnte Literatur durchforsten. Ein anderes könnte Code generieren. Ein spezialisiertes Modell könnte molekulare Eigenschaften vorhersagen. Ein Unternehmensagent könnte Datenbanken, Software und Genehmigungen koordinieren. Eine Laborplattform könnte Ergebnisse testen.

In einer solchen Architektur ist das Modell nur eine Schicht.

Der Wert entsteht durch einen geschlossenen Kreislauf:

1. Verstehen des wissenschaftlichen oder geschäftlichen Problems.
2. Abrufen vertrauenswürdiger Beweise.
3. Verwenden der richtigen validierten Werkzeuge.
4. Generieren prüfbarer Ergebnisse.
5. Durchführen von Experimenten oder Betriebsprüfungen.
6. Erfassen der Ergebnisse.
7. Einholen der fachlichen Genehmigung.
8. Verbessern des nächsten Workflows.

Häufig gestellte Fragen

Wählen Pharmaunternehmen Claude, ChatGPT oder Gemini?

Viele Unternehmen verwenden mehr als eines. Eine Kooperationsanalyse vom Mai 2026 ergab, dass mindestens sechs große Pharmaunternehmen sowohl mit OpenAI als auch mit Anthropic zusammenarbeiten, was darauf hindeutet, dass eine Multi-Modell-Strategie bereits üblich ist.

Warum hat Claude viele pharmazeutische Partnerschaften?

Die Positionierung von Claude konzentriert sich auf lange Dokumente, strukturiertes Schreiben, Programmierung, Unternehmenssicherheit, Zitierungen und wissenschaftliche Integration. Diese Fähigkeiten eignen sich für regulierte Wissensarbeitsabläufe wie klinisches Schreiben, interne Forschung, Programmierung und Dokumentenprüfung.

Was ist GPT-Rosalind?

GPT-Rosalind ist

eine Reihe von Lebenswissenschaftsmodellen von OpenAI für Reasoning in Biologie, Chemie, Wirkstoffforschung, Genomik, Evidenz und wissenschaftlichen Werkzeugen. Das Modell wird durch eine kontrollierte Forschungsvorschau und einen Unternehmenszugang bereitgestellt.

Wie wird Google Gemini in der Pharmaindustrie eingesetzt?

Google positioniert Gemini als Teil einer größeren Cloud- und Agenteninfrastruktur. Merck & Co. gab 2026 eine Partnerschaft mit Google Cloud bekannt, um Gemini Enterprise in Forschung und Entwicklung, Fertigung, Vertrieb und Unternehmensworkflows einzusetzen.

Was ist GSK JulesOS?

JulesOS ist das hauseigene, agentenbasierte Betriebssystem von GSK (GlaxoSmithKline). Es integriert spezialisierte Modelle, Programmierwerkzeuge, Datenanalysesysteme und Unternehmenswissen in einer einheitlichen Umgebung für Forscher.

Kann KI klinische und regulatorische Dokumente erstellen?

Künstliche Intelligenz kann bei der Datenextraktion aus Quellen, der Erstellung von Rohentwürfen, der Formatvereinheitlichung, Konsistenzprüfungen und der Generierung strukturierter Dokumente helfen. Das endgültige wissenschaftliche Urteil, die Compliance-Prüfung, die Genehmigung und die Verantwortung müssen jedoch bei qualifizierten Fachleuten liegen.

Verbessert KI die Erfolgsquote in der Wirkstoffforschung?

Öffentlich zugängliche Belege deuten eher auf eine Steigerung der F&E-Effizienz hin als auf eine Verbesserung der klinischen Erfolgsraten. Die tatsächlichen Auswirkungen auf die Target-Qualität, die Wirkstoffkandidatenauswahl, die Sicherheit und die Studienergebnisse müssen noch über einen längeren Zeitraum validiert werden.

Warum setzen Pharmaunternehmen mehrere Modelle ein?

Verschiedene Modelle haben unterschiedliche Stärken in Bezug auf Leistung, Kosten, Reaktionsgeschwindigkeit, Werkzeugökosystem und Bereitstellungsoptionen. Eine Multi-Modell-Plattform verringert die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter und ermöglicht die Zuweisung verschiedener Aufgaben an das am besten geeignete System.

Verwandte Werkzeuge

• Claude for Life Sciences: Eine Lebenswissenschaftslösung von Anthropic, die wissenschaftliche Daten, Literatur und Forschungsplattformen integriert.
• Claude Science: Eine wissenschaftliche KI-Workbench für Werkzeuge, Berechnungen und prüfbare Forschungsergebnisse.
• GPT-Rosalind: Eine Modellreihe von OpenAI, die speziell für die lebenswissenschaftliche Forschung und wissenschaftliche Workflows entwickelt wurde.
• Gemini Enterprise: Die Unternehmens-Agentenplattform von Google Cloud, die Datenverbindung, Applikationsintegration, Governance und mehrstufige Workflows unterstützt.
• AlphaFold: Das Proteinstrukturvorhersagesystem und die wissenschaftliche Forschungsplattform von Google DeepMind.
• GSK JulesOS: Das betriebssystem von GSK für wissenschaftliche Agenten und spezialisierte KI-Tools.

Verknüpfte Links

• Analysebericht zu Kooperationen großer Pharmaunternehmen: Ursprüngliche Datenquelle mit 27 Kooperationen und Marktübersicht über 21 Unternehmen.
• Bristol-Myers Squibb und Anthropic Kooperationsvereinbarung: Offizielle Ankündigung von Bristol-Myers Squibb zur unternehmensweiten Einführung von Claude Enterprise.
• Novo Nordisk NovoScribe Fallstudie

Ein Bericht von Anthropic über regulierte Dokumentenprozesse und Produktivitätssteigerungen.

• Moderna und OpenAI: Eine Fallstudie von OpenAI über die Bereitstellung von ChatGPT Enterprise und internen GPTs bei Moderna.
• Sanofi, Formation Bio und OpenAI: Offizielle Ankündigung von Sanofi zur KI-gestützten Wirkstoffforschungs-Kooperation.
• GPT-Rosalind Einführung: Offizielle Einführung von OpenAI zu seiner Modellreihe für die Lebenswissenschaften.
• Merck und Google Cloud Partnerschaft: Offizielle Ankündigung von Merck zur Zusammenarbeit mit Gemini Enterprise und Google Cloud.

Zusammenfassung

Große Pharmaunternehmen betrachten ChatGPT, Claude und Gemini nicht mehr als isolierte Chat-Tools, sondern testen sie als Komponenten einer unternehmerischen KI-Infrastruktur – Komponenten, die interne Daten, wissenschaftliche Werkzeuge, regulierte Prozesse und Agentensysteme verbinden können.

Derzeit hält Anthropic den größten Anteil am öffentlich zugänglichen Kooperationsdatensatz; OpenAI erweitert seine Anwendungen von der allgemeinen Unternehmensnutzung auf spezialisierte Lebenswissenschaftsmodelle; Google tritt mit einer breiteren Palette von Cloud-Dienstleistungen, Daten, wissenschaftlichen Modellen und Agentenplattformen an. Gleichzeitig zeigt GSKs JulesOS, dass große Pharmaunternehmen sich dafür entscheiden könnten, die Orchestrierungsebene selbst zu steuern.

Die jüngsten und deutlichsten Verbesserungen liegen in der Beschleunigung der Dokumentenverarbeitung, der Codeerstellung, des Wissensabrufs und der Datenanalyse. Behauptungen, dass Spitzenmodelle die Arzneimittelqualität oder die klinische Erfolgsrate steigern könnten, müssen noch durch langfristige Experimente und klinische Belege verifiziert werden.

Der entscheidende Vorteil besteht nicht in der Wahl eines bestimmten Modellherstellers, sondern im Aufbau eines zuverlässigen, überprüfbaren geschlossenen Systems – das Modell, proprietäre Daten, validierte Werkzeuge, Experimente und rechenschaftspflichtige menschliche Entscheidungen eng miteinander verbindet.