65 Prozent der Pharmamarketer vertrauen KI bei Zulassungsanträgen nicht
Eine kürzlich von Klick Health und Momentum Events durchgeführte Umfrage unter US-amerikanischen Fachleuten aus dem Bereich pharmazeutischer Marketing- und Promotionsprüfungen zeigt, dass 65 Prozent der Befragten kein Vertrauen in KI zur Erstellung von regulatorischen Compliance-Unterlagen haben. Die größten Bedenken betreffen KI-Halluzinationen (40 Prozent), mangelnde Spurbarkeit und Audit-Trails (20 Prozent) sowie fehlende Transparenz und Erklärbarkeit (12,5 Prozent). Diese Ergebnisse unterstreichen die dringende Notwendigkeit von „Glass-Box“-KI-Tools, die sowohl Sichtbarkeit als auch Verantwortlichkeit in ihren Entscheidungsprozessen bieten. Alfred Whitehead, EVP Applied Sciences bei Klick, betont: „Diese Ergebnisse zeigen deutlich, dass es für Compliance-Tools im Gesundheitswesen unerlässlich ist, sowohl Transparenz als auch Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten.“ Er weist darauf hin, dass es Alternativen zu „Black-Box“-KI gibt – Systemen, die Antworten liefern, ohne ihren Entscheidungsprozess zu erklären und somit die Validierung erschweren. Julie Turnbull, SVP Science + Regulatory, hebt hervor, dass „Glass-Box“-KI-Systeme, die auf menschlichem medizinischem und regulatorischem Fachwissen basieren, besonders gut für hochriskante Aufgaben wie die Erstellung von regulatorischen Unterlagen geeignet sind. Als Beispiel nennt sie Klick Guardrail™, ein speziell für die pharmazeutische Marketingbranche entwickeltes Tool, das über einfache Vorhersagen hinaus komplexe Logik und einen bewährten Entscheidungsmechanismus nutzt. Es dokumentiert seine Entscheidungswege, bietet Spurbarkeit und unterstützt so die Einhaltung regulatorischer Anforderungen. Klick Guardrail wird bereits in Pilotprojekten bei mehreren Pharma- und Biotech-Unternehmen sowie intern bei Klick Health eingesetzt, um die Erstellung, Überprüfung und MLR-Prozesse zu optimieren. BJ Jones, Chief Commercial Officer bei NewAmsterdam Pharma, würdigt das System als praktikable Lösung für verantwortungsvolle KI-Nutzung: „Es ist erfreulich, dass Sicherheit und Transparenz bereits in die Grundlage der Tools eingebaut sind – das schafft Vertrauen und Respekt für Reviewer und Content-Autoren.“ Weitere Umfrageergebnisse: Die Hälfte der Befragten vertraut KI bei der Überprüfung von Materialien, zeigt aber deutlich weniger Vertrauen bei der Erstellung sensibler regulatorischer Dokumente. Über ein Drittel (37,5 Prozent) berichtet, dass ihre Unternehmen mehr als 100 Assets pro Quartal prüfen, während weniger als ein Fünftel (15 Prozent) weniger als 25 Assets pro Quartal bewerten. 55 Prozent der Unternehmen erkunden derzeit den Einsatz von KI, ein Viertel befindet sich bereits in der Pilotphase. Nur fünf Prozent haben KI teilweise, 2,5 Prozent vollständig eingeführt, während 12,5 Prozent KI in diesem Bereich nicht in Erwägung ziehen. Die Befunde spiegeln auch die Ergebnisse der 2025er KPMG- und Universität Melbourne-Studie zum Vertrauen in KI wider, in der die Zahl der Befürchtungen anstieg von 49 Prozent 2022 auf 62 Prozent 2024. Mehr als die Hälfte (56 Prozent) gab an, dass KI bereits zu Fehlern in ihrer Arbeit geführt hat – meist aufgrund von Halluzinationen oder Missinterpretationen von KI-Ausgaben. Viele Mitarbeiter berichten von unangemessener, bequemer und undurchsichtiger KI-Nutzung, die gegen interne Richtlinien verstößt und zu Abhängigkeit führt. Die Umfrage wurde zwischen dem 11. Juli und dem 8. Oktober 2025 von Momentum Events im Auftrag von Klick Health durchgeführt und erreichte 40 Fachleute aus der pharmazeutischen Branche. Momentum Events veranstaltet unter anderem den Promotional Review Summit, eine Plattform für Fachkräfte aus Regulatory Affairs, Medical Affairs, Legal und Marketing, um Best Practices und neue Technologien wie KI im Bereich der Werbe- und Promotionsprüfung zu diskutieren. Klick Health ist weltweit führender unabhängiger Partner für die kommerzielle Entwicklung von Lebenswissenschaften und verfügt über ein Netzwerk aus über 250 postgraduierten medizinischen Experten sowie fortschrittlichen Entscheidungsanalysen.
