Digitales Mindset in Lifescience: Warum wir bei KI nicht am Tool scheitern, sondern an uns selbst
Christof Layher
Wenn Digitalisierungsprojekte in der Lifescience-Branche scheitern, passiert das selten spektakulär.Kein großer Knall. Kein Systemausfall. Kein regulatorischer Super-GAU.
Stattdessen passiert etwas viel Banaleres:Stillstand.
Meetings ohne Entscheidung.Projekte ohne Richtung.Tools ohne echten Nutzen.
Genau darüber haben wir im Podcast gesprochen - und genau deshalb lohnt es sich, ein paar Punkte tiefer auszuleuchten.
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Digitalisierung ist kein Tool-Thema
Ein Muster taucht immer wieder auf:
- Ein neues Tool wird eingeführt
- Die Erwartungen sind hoch
- Die Skepsis auch
- Datenschutz, Validierung und GxP werden vorgeschoben
Und am Ende heißt es: „So richtig funktioniert das bei uns halt nicht.“
Das Problem ist nur:In den meisten Fällen ist das Tool nicht das eigentliche Problem.
Das eigentliche Problem ist organisatorisch.Und kulturell.
Wir trauen unseren eigenen Daten nicht.Wir wissen nicht genau, wo sie herkommen.Und noch weniger ist klar, wer eigentlich Verantwortung für sie übernimmt.
Solange das so ist, wird jede KI-Lösung misstrauisch beäugt werden - egal wie gut sie technisch ist.
GxP ist nicht der Feind - lineares Denken schon
Lifescience-Unternehmen sind exzellent darin, lineare Systeme zu beherrschen:
- klar definierter Scope
- definierter Start und definiertes Ende
- validierte Prozesse
- reproduzierbare Ergebnisse
Das ist eine Stärke.
Aber genau diese Stärke wird zur Schwäche, wenn wir sie eins zu eins auf digitale Ökosysteme, Datenplattformen oder KI übertragen.
Denn diese Systeme sind:
- nicht linear
- nicht vollständig vorhersagbar
- ständig in Veränderung
Der Versuch, sie wie eine Produktionslinie zu behandeln, führt zwangsläufig zu Frustration.
Nicht, weil GxP im Weg steht.Sondern weil unser Projekt- und Entscheidungsverständnis nicht mehr zur Realität passt.
Komplexität führt nicht zu Fehlern - sondern zu Lähmung
Ein Punkt aus dem Gespräch, der hängen geblieben ist:
Menschen reagieren auf Komplexität selten mit Aktion.Sie reagieren mit Stillstand.
Zu viele Abhängigkeiten.Zu viele Stakeholder.Zu viele Unsicherheiten.
Also wird weiter analysiert.Weiter geplant.Weiter diskutiert.
Was dabei fehlt, sind nicht die perfekten Antworten.Sondern die richtigen Fragen.
- Was ist das eigentliche Problem?
- Welche Entscheidung blockiert gerade alles?
- Was ist der nächste sinnvolle Schritt?
Nicht der perfekte.Der nächste.
Datenqualität und Governance sind unsexy - aber entscheidend
Kaum ein Thema sorgt für schnelleres Augenrollen als:
- Data Governance
- Datenqualität
- Ownership
Und trotzdem:Ohne diese Grundlagen bleibt jede KI-Initiative ein Experiment ohne Zukunft.
Wenn nicht klar ist:
- wo Daten entstehen
- wie sie interpretiert werden dürfen
- wer Verantwortung trägt
dann entsteht kein Vertrauen.
Und ohne Vertrauen wird kein Management einer KI-Entscheidung folgen - egal wie oft PowerPoint-Folien etwas anderes behaupten.
Digitale Kompetenz ist kein Einzelskill
Ein weiterer Denkfehler:Digitale Kompetenz wird oft als Spezialdisziplin verstanden.
Ein paar Experten hier.Ein Data Scientist dort.
In Wirklichkeit brauchen Unternehmen etwas anderes:
- Menschen, die Fragen stellen können
- Menschen, die Entscheidungen treffen
- Menschen, die Verantwortung übernehmen
Digitale Transformation ist kein Wissensproblem.Sie ist ein Haltungsproblem.
Digitales Mindset heißt nicht alles zu wissen
Vielleicht ist das die wichtigste Erkenntnis:
Digitales Mindset bedeutet nicht, alles zu verstehen.
Es bedeutet:
- mit Unsicherheit umgehen zu können
- kleine Schritte zu gehen
- Entscheidungen bewusst zu treffen
- Annahmen offen zu kommunizieren
Und ja - auch Projekte zu beenden, wenn sie nicht mehr sinnvoll sind.
Das spart Geld.Zeit.Und Nerven.
Fazit: Vorbereitung schlägt Perfektion
Die Lifescience-Branche wird nicht daran scheitern, dass sie zu wenig reguliert ist.
Sie scheitert dann, wenn sie versucht, eine nicht-lineare Welt mit linearen Denkmodellen zu beherrschen.
Digitales Mindset heißt:
- Verantwortung übernehmen
- Entscheidungen treffen
- auch unsexy Themen ernst nehmen
Und vor allem:Anfangen.
Nicht perfekt.Aber vorbereitet.