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In der stark regulierten pharmazeutischen Industrie stand AstraZeneca unter erheblichem Druck, die Wirkstoffforschung und klinischen Studien zu beschleunigen, die traditionell 10–15 Jahre dauern und Milliarden kosten, bei geringen Erfolgsraten von unter 10 %.[3] Datensilos, strenge Compliance-Anforderungen (z. B. FDA-Regularien) und manuelle Wissensarbeit behinderten die Effizienz in F&E und Geschäftsbereichen. Forschende hatten Schwierigkeiten, riesige Datensets aus 3D-Bildgebung, Literaturauswertungen und Protokollentwürfen zu analysieren, was zu Verzögerungen bei der Therapiefindung für Patienten führte.
Die Skalierung von KI wurde durch Datenschutz-Bedenken, Integration in Altsysteme und die Sicherstellung verlässlicher KI-Ergebnisse in einem hochkritischen Umfeld erschwert. Ohne schnelle Adoption riskierte AstraZeneca, gegenüber Wettbewerbern zurückzufallen, die KI für schnellere Innovationen zur Erreichung der 2030-Ziele nutzten.[1][4]
AstraZeneca startete eine unternehmensweite Strategie für generative KI und setzte ChatGPT Enterprise ein, maßgeschneidert für Pharma-Workflows. Dazu gehörten KI-Assistenten für die Analyse 3D-molekularer Bildgebung, automatische Entwürfe von Protokollen für klinische Studien und die Synthese von Wissen aus wissenschaftlicher Literatur.[2]
Sie gingen Partnerschaften mit OpenAI für sichere, skalierbare LLMs ein und investierten in Schulungen: Rund 12.000 Mitarbeitende aus F&E und anderen Funktionen schlossen bis Mitte 2025 GenAI-Programme ab. Infrastruktur-Upgrades wie AMD Instinct MI300X GPUs optimierten das Modelltraining. Governance-Rahmen stellten Compliance sicher, mit menschlicher Validierung in kritischen Aufgaben.[5][6]
Der Rollout erfolgte phasenweise von Pilotprojekten in 2023–2024 bis zur vollständigen Skalierung 2025, mit Schwerpunkt auf der Beschleunigung der F&E durch GenAI für Moleküldesign und Real-World-Evidence-Analysen.
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AstraZenecas GenAI-Implementierung begann mit Piloten in 2023 und weitete sich bis 2025 unternehmensweit aus, um die 2030-Ziele zu unterstützen. Entscheidend war die Einführung von ChatGPT Enterprise für sicheren, konformen Zugriff, integriert in Tools wie Microsoft Azure zur pharma-spezifischen Feinabstimmung.[1] Bis Q1 2025 skalierten sie auf 12.000+ Mitarbeitende, die über strukturierte Programme geschult wurden und hohe Adoptionsraten erzielten.[2]
Umfassende Schulungen waren zentral: AstraZeneca führte GenAI-Akademien ein und zertifizierte Mitarbeitende in Prompt Engineering und ethischer Nutzung. 85–93 % berichteten von Produktivitätssteigerungen nach den Schulungen, und 80 % der Medical Writer bewerteten KI-entworfene Protokolle als sehr nützlich, wodurch die Entwurfszeiten deutlich sanken.[4] Widerstände wurden durch Change-Management-Maßnahmen und das Aufzeigen schneller Erfolge in der F&E überwunden.
In der Wirkstoffforschung verändert GenAI die Datenwissenschaft, indem es aus umfangreichen Datensätzen Hypothesen generiert, Moleküleigenschaften vorhersagt und Syntheseplanung automatisiert. Maßgeschneiderte LLMs analysieren 3D-Bildgebung für Proteinstrukturen und beschleunigen die Zielidentifikation.[3] Für klinische Studien entwirft die KI Protokolle, optimiert Studiendesigns und analysiert Real-World-Evidence, was Dosiswahl und Patientenrekrutierung verbessert.[7]
Partnerschaften wie mit Absci für KI-designten Antikörpern und Kooperationen mit Oxford für Impfstoffe zeigen die Integration. Infrastruktur: Der Wechsel zu AMD MI300X GPUs auf TensorWave verkürzte die Modelltrainingszeiten durch ROCm-Software und erlaubte schnellere Iterationen.[5]
Um regulatorische Herausforderungen zu adressieren, implementierte AstraZeneca verantwortungsvolle KI-Rahmenwerke: Bias-Audits, Prüfungen auf Halluzinationen und FDA-konforme Validierungen. Datenschutz durch föderiertes Lernen schützte geistiges Eigentum. Anfangsprobleme wie Integration wurden durch agile Piloten und funktionsübergreifende Teams gelöst.[6] Bis Ende 2025 wurde GenAI laut IMD-Ranking zu einem Kerntreiber entlang der Wertschöpfungskette.[4]
Geplant ist tiefergehende multimodale KI für die Fusion von Bildgebung und Genomik sowie eine Ausweitung auf die Fertigung. Kennzahlen messen den ROI über Produktivitätsbefragungen und die Beschleunigung der Pipeline, wodurch AstraZeneca als KI-Vorreiter in der Biopharma positioniert wird.[2]
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Quantifizierbare Effekte beinhalten schnellere Modelltrainings dank AMD MI300X, was komplexe Life-Sciences-Simulationen ermöglichte, die zuvor ein Flaschenhals waren.[5] Pipeline-Fortschritte: GenAI unterstützt die 2030-Ziele von über 20 neuen Medikamenten, wobei KI-designten Kandidaten über Partner wie Absci in Studien eintreten.[7] IMD stuft AstraZeneca unter den Spitzenreitern in AI-Maturity ein und führt GenAI auf Optimierungen bei Studien und Evidenzanalyse zurück.[4]
Unternehmensweit gewannen Wissensarbeiter täglich Stunden; die Produktivität in F&E stieg und die Zeit bis zu verwertbaren Erkenntnissen sank. Herausforderungen wie Compliance wurden adressiert und Vertrauen aufgebaut. Insgesamt positioniert GenAI AstraZeneca für eine KI-Führungsrolle im Pharma-Bereich, wobei anhaltende Investitionen kumulative Renditen liefern.[6]
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