Wie KI in der Pharmaindustrie neue Jobs schafft

Die Schweiz entwickelt sich zunehmend zu einem Zentrum für KI-Forschung und Start-ups, insbesondere in Bereichen wie der Biomedizintechnik. Keystone / Gaetan Bally

Die Schweiz ist nicht nur einer der weltweit führenden Pharmastandorte, sondern entwickelt sich auch zunehmend zu einem Hotspot für KI-Forschung, Start-ups und grosse Technologieunternehmen. Diese Kombination eröffnet Fachkräften aus der Pharmabranche neue Möglichkeiten.

Pharmakonzerne wie die Schweizer Giganten Novartis und Roche setzen bei der Erforschung und Entwicklung neuer Medikamente stark auf künstliche Intelligenz. Im Jahr 2025 gaben die 20 führenden Pharmaunternehmen rund 29,5 Milliarden US-Dollar (24,5 Milliarden Schweizer Franken) für Verträge im Bereich der KI-gestützten Wirkstoffforschung aus, laut Zahlen des Beratungsunternehmens McKinseyExterner Link. Im Jahr davor waren es noch 15,4 Milliarden US-Dollar.

Gleichzeitig liefern sich KI-Giganten wie Anthropic und OpenAI ein Wettrennen um die Entwicklung von Tools für die datenintensive wissenschaftliche, klinische und kommerzielle Arbeit der Pharmaindustrie. Im Juni bezeichnete Mustafa SuleymanExterner Link, der Leiter der KI-Sparte von Microsoft, das Gesundheitswesen als «der wichtigste Anwendungsbereich der KI».

Für Fachkräfte aus der Pharmabranche mit Sitz in der Schweiz eröffnet die Verschmelzung von Pharma und KI neue Karrierewege. Basel ist schon lange einer der weltweit führenden Pharmastandorte, während sich Zürich gerade zu einem Zentrum für KI-Innovation entwickelt – dank erstklassiger Universitäten, Fördermitteln für die KI-Forschung sowie Start-ups, die namhafte Akteure aus dem KI-Bereich angezogen haben.

OpenAI, der Entwickler von ChatGPT, wie auch Anthropic haben einen Standort in Zürich etabliert. Isomorphic Labs, das aus Google DeepMind hervorgegangene Unternehmen für KI-gestützte Wirkstoffforschung, hat in Lausanne seine erste Niederlassung ausserhalb Grossbritanniens eröffnet.

Nives Rombini gehört zu einer kleinen, aber wachsenden Gruppe von Wissenschaftler:innen, die jahrelang für Pharmaunternehmen gearbeitet haben und sich nun der KI zuwenden. Wie andere auch ist sie überzeugt, in einem Technologieunternehmen mehr bewirken zu können als in der traditionellen Pharmabranche.

Die Schweizerin italienischer Herkunft studierte Immunologie an der Universität Bern und interessierte sich schon immer für die Life-Sciences-Branche. Doch ihre Leidenschaft gilt auch Daten und Automatisierung. Deswegen absolvierte sie nach ihrem Studium ein Praktikum beim Telekommunikationsanbieter Swisscom.

2021 trat Rombini beim US-amerikanischen Pharmaunternehmen Bristol Myers Squibb (BMS) in der Westschweiz ein. Zwei Jahre später wurde sie zur leitenden Wissenschaftlerin befördert. Sie wertete Patient:innendaten aus, um dem Unternehmen bei der Entscheidung zu helfen, auf welche Forschungsbereiche sich die Firma konzentrieren sollte.

Doch im Jahr 2024, im Alter von 29 Jahren, kündigte sie ihren Job. Sie war frustriert darüber, wie ineffizient Pharmaunternehmen grosse Datenmengen verarbeiten. Stattdessen gründete sie das in Zürich ansässige Tech-Start-up Navis Bio mit.

«Bei Navis habe ich fast denselben Job in der Datenverarbeitung wie damals bei einem grossen Pharmaunternehmen», sagt Rombini gegenüber Swissinfo. «Aber jetzt kann ich dafür eine eigene Plattform entwickeln.»

Die KI-gestützte Software ihres Start-ups automatisiert die gewaltige Aufgabe, Tausende von klinischen Studien, Patenten und wissenschaftlichen Artikeln zu analysieren, um Arzneimittelherstellern dabei zu helfen, Zielkrankheiten zu identifizieren. Die Entwicklung einer solchen Software wäre innerhalb eines grossen Unternehmens nur schwer umsetzbar gewesen.

«Es liegt fast schon in der Natur des Pharmageschäfts, dass man dort nicht wirklich schnell vorankommt und neue Wege beschreiten kann», sagte Rombini. «Es ist strukturell schwierig, in den grossen Pharmaunternehmen wirklich Neues zu erschliessen. Und genau das versuchen wir zu tun.»

Die Entwicklung eines Medikaments dauert im Durchschnitt mehr als ein Jahrzehnt und kostet 2,3 Milliarden US-Dollar – und nur 10% der Medikamente, die in klinische Studien gelangen, sind erfolgreich. Laut der Boston Consulting GroupExterner Link könnten KI-gestützte Forschungs- und Entwicklungsbemühungen in der Phase der Wirkstoffentdeckung Zeit- und Kosteneinsparungen von mindestens 25 bis 50% bringen. Um dieses Potenzial zu nutzen, haben sich in den letzten zehn Jahren Dutzende von KI-gestützten Unternehmen für die Wirkstoffforschung wie HAYA Therapeutics, Onena Medicines und Adaptiv Bio in der Schweiz niedergelassen.

Nicht nur Wissenschaftler:innen

KI eröffnet nicht nur Laborwissenschaftler:innen und Forscher:innen neue Karrierewege. Auch Fachkräfte mit Erfahrung in der Pharmabranche aus verschiedenen Bereichen wie Preisgestaltung, Kostenerstattung, Marktzugang und Kund:innenstrategie finden neue Beschäftigungsmöglichkeiten bei spezialisierten KI-Dienstleistern.

KI wird entlang der gesamten Wertschöpfungskette eingesetzt: von der Analyse biologischer Daten über die Identifizierung potenzieller Zielmoleküle und die Optimierung von Wirkstoffkandidaten bis hin zur Konzeption klinischer Studien und der Unterstützung von Entscheidungen in den Bereichen Herstellung, Zulassung, Preisgestaltung und Vermarktung.

«Es gab schon immer Wissenschaftler:innen in der Pharmabranche, die ihre Firma verliessen, um Biotech-Unternehmen zu gründen», sagte David Vanni, der sieben Jahre lang für Novartis tätig war, zuletzt als stellvertretender Direktor für globale Kundenstrategie im Bereich Onkologie. «Heute beobachten wir, dass Fachkräfte aus der Pharmabranche aus unterschiedlichen Funktionen zu KI-Start-ups wechseln und so die Geschäftsseite in KI-Lösungen einbringen.» Früher sei dies nur möglich gewesen, wenn man bei einer Beratungsfirma angefangen habe, so Vanni.

Vanni, der in Shanghai und Basel in den Bereichen Vertrieb, Marketing und Kund:innenstrategie tätig war, erkannte das Potenzial von KI, Prozesse zu optimieren und die Entscheidungsfindung im Vertrieb stärker auf Fakten zu stützen. Nach einer Fortbildung für Führungskräfte zum Thema KI kam er ebenso wie Rombini zu dem Schluss, dass er als Technologieanbieter für grosse Pharmaunternehmen bessere Chancen hätte, diese Lücken zu schliessen.

Im Juli trat er dem Start-up CHOIR mit Sitz in Singapur bei, das KI-basierte Business-Intelligence-Lösungen für Pharmaunternehmen entwickelt. Von den neuen Büros in Zürich aus leitet er dessen weltweite Vertriebs- und Marketingaktivitäten.

Mittlerweile gibt es eine Vielzahl von Start-ups, die KI mit pharmazeutischem Fachwissen kombinieren und darauf abzielen, die Effizienz in Pharmaunternehmen zu steigern. Das in Basel ansässige Unternehmen Lyfegen nutzt KI zur Unterstützung bei der Preisgestaltung und Kostenerstattung, die Firma Risklick in Bern bietet KI-gestützte Lösungen für die Entwicklung von Protokollen für klinische Studien an, und das US-Unternehmen iFactory setzt KI ein, um Qualitätsprobleme zu erkennen und die Produktivität in der Arzneimittelherstellung zu verbessern.

Auch grössere Technologieunternehmen wie Anthropic oder Microsoft, die versuchen, die Pharmabranche mit ihren Tools zu erschliessen, benötigen Mitarbeitende, die sich mit den wissenschaftlichen, regulatorischen und geschäftlichen Abläufen der Branche auskennen. Anthropic hat kürzlich 16 Stellen im Bereich Life Sciences ausgeschrieben, die sich auf die Bereiche Recht, Informatik und Vertrieb verteilen. Obwohl diese nur einen Bruchteil der fast 600 offenen Stellen auf der Karriereseite des Unternehmens ausmachen und die meisten davon in den USA angesiedelt sind, bieten sie äusserst attraktive Gehälter.

Langfristiges Potenzial

Wie bedeutend der Wechsel von Fachkräften aus der Pharmabranche in den KI-Bereich künftig sein wird, lässt sich derzeit nur schwer abschätzen. Sowohl in der Schweiz als auch weltweit seien die Zahlen noch recht gering, sagte Maurice Thornton, Leiter der in Zürich ansässigen Personalvermittlungsagentur für den Life-Science-Bereich headcount AG.

«Wir sehen zunehmend, dass KI-Unternehmen hochrangige, sehr erfahrene Fachleute aus der Pharmabranche in ihre Vorstände holen oder als Berater:innen gewinnen, um den Ausbau ihres Geschäfts im Gesundheitsbereich voranzutreiben», sagt Thornton. Ein Beispiel hierfür ist Vas Narasimhan, der Vorstandsvorsitzende von Novartis, der im April 2026 in den Vorstand von Anthropic berufen wurde.

Wie sich das alles langfristig entwickeln wird, hänge davon ab, wie sich die Zukunft der KI-Unternehmen gestalten werde, sagte Christian Hein, ehemaliger Vizepräsident für digitale Transformation bei Novartis und mittlerweile unabhängiger Berater für KI in den Bereichen Life Sciences und Gesundheitswesen.

«Es ist noch nicht klar, ob KI-basierte Unternehmen in der Wirkstoffforschung als Plattformen bestehen bleiben oder sich zu eher traditionellen Biotech-Unternehmen mit eigenen Pipelines entwickeln», so Hein. «Sollte Letzteres der Fall sein, werden wahrscheinlich mehr Fachkräfte aus der Pharmaindustrie zu diesen Unternehmen wechseln.»

Er bezweifelt, dass die grossen, wegweisenden KI-Labore wie OpenAI und Anthropic zu direkten Konkurrenten der Pharmaunternehmen werden, wenn es darum geht, Talente anzuwerben.

«Sobald man in die klinische Entwicklung einsteigt, handelt es sich um ein ganz anderes Geschäftsmodell als auf dem Technologie- und Softwaremarkt», sagte er. «Ich sehe die grossen KI-Labore viel eher als Wegbereiter und Beschleuniger für wissenschaftliche und pharmazeutische Prozesse.»

Thornton stimmt dem zu. Er rechnet mit mehr Partnerschaften zwischen Pharma- und KI-Unternehmen und damit auch mit einem verstärkten Austausch von Fachkräften. Für traditionelle Pharma-Zentren wie die Schweiz wird es dadurch noch wichtiger, KI-Talente anzuziehen.

Das Land verfügt bereits über einen Vorteil: die Eidgenössischen Technischen Hochschulen, die ETH Zürich und die EPFL in Lausanne. Die Hochschulen gehören zu den besten Ausbildungsstätten für KI-Talente. «Die Verbindung von Pharmaindustrie und KI in diesem Land ist eine riesige Chance», sagt Thornton.

Editiert von Nery Avery/vm/gw; Übertragung aus dem Englischen: Meret Michel/cm