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Wenn ich mir anschaue, wo KI heute wirklich schon angekommen ist, dann fällt eines sofort auf: Das ist kein Zukunftsthema mehr. KI läuft längst im Alltag vieler Unternehmen mit. Sie hilft dabei, Lieferketten effizienter zu steuern, erkennt auffällige Muster im Finanzsystem, optimiert Produktionsprozesse und nimmt in der Verwaltung immer mehr repetitive Aufgaben ab.

Selbst in der Software-Entwicklung hat sich die Dynamik spürbar verändert. Egal ob in der Logistik mit besseren Prognosen, im Kundenservice oder in der Industrie durch vorausschauende Wartung: Die Effizienzgewinne sind real und oft auch direkt in den Zahlen sichtbar.

Und trotzdem habe ich das Gefühl, dass wir beim Blick auf KI einen Bereich häufig unterschätzen, wenn es um den echten Nutzen für die Gesellschaft geht: die Pharma-Industrie. In vielen Branchen geht es am Ende darum, Prozesse schneller oder günstiger zu machen. Das ist wichtig, keine Frage. Aber in der Medikamenten-Entwicklung geht es um etwas anderes. Hier ist der entscheidende Faktor Zeit. Und Zeit bedeutet in diesem Kontext eben nicht nur Geld, sondern im Zweifel Lebenszeit.

Nutzen von KI

Die Entwicklung neuer Medikamente ist extrem ineffizient: Nur etwa 10-15 Prozent aller Wirkstoffe, die überhaupt in klinische Studien starten, erreichen am Ende eine Zulassung, während rund 85-90 Prozent vorher scheitern. Besonders kritisch ist der Übergang in die späten Phasen, denn nur rund 30 Prozent der Wirkstoffe schaffen überhaupt den Sprung von Phase 2 in Phase 3, und selbst dort scheitern noch etwa 54 Prozent der Kandidaten trotz bereits hoher Investitionen.

Genau hier setzt KI an: Durch die Analyse großer Datenmengen aus Molekülstrukturen, Patientendaten und klinischen Ergebnissen kann sie die Auswahl vielversprechender Wirkstoffe verbessern und die hohe Fehlerrate in frühen Phasen reduzieren.

Ein weiterer entscheidender Hebel von KI liegt in der massiven Verkürzung der Entwicklungszeit: Während klassische Medikamenten-Entwicklung oft 10-15 Jahre dauert, zeigen Studien und Industriebeispiele, dass KI Prozesse um bis zu 60 Prozent beschleunigen kann, etwa von der Wirkstoffidee bis zur klinischen Phase.

Einzelne Praxisbeispiele gehen sogar noch weiter: Pfizer konnte durch den Einsatz von KI und Supercomputing die Zeit von klinischen Tests bis zur Zulassung von 8,6 auf 4,8 Jahre reduzieren, also nahezu halbieren. Auch auf Prozessebene zeigt sich der Effekt deutlich: Rechen- und Analysezeiten in der Wirkstoffsuche lassen sich durch KI um 80-90 Prozent verkürzen, was insbesondere in frühen Forschungsphasen einen enormen Geschwindigkeitsvorteil bringt.

Quelle: ScienceDirect

Diese Pharma-Konzerne setzen bereits KI ein

Eli Lilly zählt zu den offensivsten Akteuren: Der Konzern arbeitet unter anderem mit OpenAI an neuen Wirkstoffen und hat parallel milliardenschwere KI-Deals abgeschlossen, etwa mit Isomorphic Labs sowie mit Insilico Medicine.

Novartis setzt ebenfalls stark auf KI-Partnerschaften: Mit Generate:Biomedicines wurde 2024 ein Deal mit über 1 Mrd. US-Dollar Gesamtvolumen ergänzt durch eine Kooperation mit Isomorphic Labs.

Roche nutzt KI vor allem über die Partnerschaft mit Recursion Pharmaceuticals.

Sanofi treibt KI entlang der gesamten Entwicklungskette voran und kooperiert seit 2024 mit OpenAI und Formation Bio, um die Medikamenten-Entwicklung softwareseitig zu beschleunigen.

Novo Nordisk hat kürzlich eine Partnerschaft mit OpenAI angekündigt, um den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Medikamenten-Entwicklung voranzutreiben. Nach eigenen Angaben setzt der Konzern KI in der gesamten Wertschöpfungskette ein.

Wie können Anleger investieren

Ich habe mir das Thema einmal genauer angeschaut und bin dabei auf einen Punkt gestoßen, der vielen so gar nicht bewusst ist: Reine Pharma-ETFs, die gezielt nur auf diesen einen Bereich setzen, gibt es in der Praxis kaum. Wer also in den KI-getriebenen Wandel der Pharma-Branche investieren möchte, hat im Kern zwei realistische Wege:

Der erste Weg führt über Einzel-Aktien: Große Pharma-Konzerne wie Eli Lilly, Johnson & Johnson, AbbVie, Novartis, Amgen oder AstraZeneca investieren bereits massiv in Künstliche Intelligenz und bauen gezielt Partnerschaften auf.

Der zweite Weg ist deutlich breiter aufgestellt: Ich kann das Thema über ETFs spielen, die den MSCI World Health Care Sektor abbilden, z.B. mit dem Xtrackers MSCI World Healthcare ETF mit der WKN: A113FD. Dort sind die großen Player automatisch enthalten, sodass ich das Risiko einzelner Fehlschläge besser streue.

KI in der Pharma-Branche ist kein kurzfristiger Hype. Es geht hier nicht um ein modisches Schlagwort, sondern um einen strukturellen Wandel. Wenn es gelingt, Entwicklungszeiten zu verkürzen, Kosten zu senken und Erfolgsquoten bei neuen Medikamenten zu erhöhen, dann verändert das die gesamte Industrie.

Genau deshalb sehe ich darin weniger eine Spekulation auf den nächsten Trend, sondern eher eine langfristige Entwicklung, die das Potenzial hat, die nächste Evolutionsstufe der Medikamenten-Forschung einzuleiten.

Offenlegung wegen möglicher Interessenkonflikte:

Der Autor ist zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Kommentars in den folgenden besprochenen Wertpapieren bzw. Basiswerten investiert: - - - | Diese Position ist Bestandteil des exklusiven „Lars Erichsen“-Echtgeld-Depots. Die Informationen in diesem Newsletter stellen keine Empfehlung im Sinne des Wertpapierhandelsgesetzes dar.