Mehr Daten, weniger Denken: Warum Life Science kein Daten-, sondern ein Mindset-Problem hat

Ich habe oft genug erlebt: Die Life-Science-Organisation investiert in Tools, setzt KI-Projekte auf, baut Datenplattformen — und trotzdem bleibt das Ergebnis hinter den Erwartungen. Warum? Weil wir digitales Mindset mit Technik verwechseln. Wir denken „agile“, „Big Data“, „Cloud“ – aber verpassen den größten Hebel: Die Haltung.

Im Podcast haben wir über genau diesen Topics gesprochen: GxP-Umfeld, Datenverantwortung, digitale Risiken. Klar, wir reden Regulierung, ALCOA++, KI-Einsatz im regulierten Umfeld. Doch was wir brauchen, ist keine weitere Tool-Einführung — sondern ein Kultur-Shift.

Drei zentrale Erkenntnisse aus dem Talk

a) Daten sind kein Nebenfach.
Im regulierten Umfeld gilt: Wenn Daten fehlbar sind, wenn sie nicht nachverfolgbar sind, nicht im richtigen Kontext stehen – dann gefährden sie Qualität, Compliance und Vertrauen. Der neue Entwurf EU‑GMP Chapter 4 zeigt das deutlich; Daten-Governance kommt ganz oben auf die Agenda.

b) Technik löst nicht alles – Haltung tut’s.
Was bringt ein Big Data Lake oder eine fancy KI, wenn niemand fragt: „Wofür genau mache ich das?“ Oder wenn niemand die Konsequenzen mitdenkt? Ohne Verantwortung wird KI zur Blackbox, Daten zur Mine­falle. In einer Studie heißt es: „A robust digital data life cycle governance model is essential to ensure data integrity and AI readiness.“ 

c) Regulierung ist kein Bremser – sie ist Rahmengeber.
Ja: GxP, ALCOA++, Audit Trails – klingt nach Restriktion. Aber im Gegenteil: Wenn wir diese Regeln verstehen, geben sie uns Freiheit. Freiheit, sich nicht mit zweifelhaften Daten herumzuärgern. Freiheit, echte Innovation zu gestalten. Der Punkt ist: Keine Compliance nach Schema F, sondern Governance mit Verstand.

Warum das Mindset-Problem in Life Science besonders virulent ist

Die Life-Science-Branche ist komplex: Forschung, Produktion, Regulierung, Patientensicherheit — alles hängt zusammen. Gleichzeitig sind die Systeme legacy-geladen, Prozesse stark dokumentiert und Fehler kosten nicht nur Geld, sondern Gesundheit.
Dann kommt Digitalisierung mit Macht: Cloud, KI, IoT. Doch häufig fehlt das Bewusstsein dafür, dass Digitalisierung mehr als Technik ist. Es geht um Verantwortung, Datenqualität, Governance – in einem Umfeld, wo „Schnell machen“ riskanter ist als anderswo.

Und hier kommt das Mindset ins Spiel:

• Wer denkt: „Wir kaufen Daten und dann läuft’s“ – wird scheitern.

• Wer sagt: „Wir starten KI aber lassen Governance außen vor“ – setzt sich ins Risiko.

• Wer glaubt: „Regulation ist Hemmschuh“ – verkennt Chancen.

Drei praktische Schritte – wenn du wirklich etwas ändern willst

1. Frag zuerst nach dem Zweck.
   Bevor du ein Datenprojekt aufsetzt: Was ist das Ziel? Welche Entscheidung soll besser werden? Welche Risiken reduziert? Ohne diese Klarheit bleibt das Ganze nebulös.

2. Verankere Datenverantwortung.
   Leg fest: Wer besitzt welche Daten? Wer ist verantwortlich für Qualität, Zugriff, Nachverfolgbarkeit? Daten-Governance ist keine Nice-to-have mehr – sie wird regulär gefordert.

3. Lege Kulturentwicklung mit ins Budget.
   Technik kaufen ist einfach. Kultur verändern ist anstrengend. Aber genau hier liegt der Hebel: Schulung, Change-Management, Mindset-Workshops. Wer sich hier verweigert, wird Mittel nutzen – aber nicht Wirkung erzielen.

Und jetzt?

Ich will nicht sagen: „Wer das nicht macht, hat verloren.“ Aber ich sage: Wer diesen Shift nicht angeht, verpasst eine Chance – oder riskiert, dass Daten und Tools am Ende mehr Kosten als Nutzen bringen.

Wir müssen stärker darüber reden, wie wir digitale Verantwortung leben. Nicht nur wie wir Tools einführen. Nicht nur wie wir Daten sammeln. Sondern wie wir Daten verstehen, sie verwenden und ihrer Tragweite bewusst sind.

👉 Was denkst du?

In deinem Umfeld: Wird das Thema Mindset ausreichend adressiert – oder ist es „nice to have“ neben Tool-Rollout?
Schreib mir deine Erfahrungen – ich poste weiter auf LinkedIn, lass uns die Diskussion dort führen.

🎙️ Falls du die Podcastfolge noch nicht gehört hast: https://youtu.be/kbvy_lyyk20