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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Ein Muster taucht immer wieder auf:
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.
Lifescience-Unternehmen sind exzellent darin, lineare Systeme zu beherrschen:
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:
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.
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.
Nicht der perfekte.Der nächste.
Kaum ein Thema sorgt für schnelleres Augenrollen als:
Und trotzdem:Ohne diese Grundlagen bleibt jede KI-Initiative ein Experiment ohne Zukunft.
Wenn nicht klar ist:
dann entsteht kein Vertrauen.
Und ohne Vertrauen wird kein Management einer KI-Entscheidung folgen - egal wie oft PowerPoint-Folien etwas anderes behaupten.
Ein weiterer Denkfehler:Digitale Kompetenz wird oft als Spezialdisziplin verstanden.
Ein paar Experten hier.Ein Data Scientist dort.
In Wirklichkeit brauchen Unternehmen etwas anderes:
Digitale Transformation ist kein Wissensproblem.Sie ist ein Haltungsproblem.
Vielleicht ist das die wichtigste Erkenntnis:
Digitales Mindset bedeutet nicht, alles zu verstehen.
Es bedeutet:
Und ja - auch Projekte zu beenden, wenn sie nicht mehr sinnvoll sind.
Das spart Geld.Zeit.Und Nerven.
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:
Und vor allem:Anfangen.
Nicht perfekt.Aber vorbereitet.