KI im Gesundheitswesen bei Pharma, MedTech und Krankenkassen: wie der Einstieg gelingt

Wie verbreitet ist KI in deutschen Unternehmen?

KI ist in der Breite angekommen, ihr Potenzial noch nicht. 57 Prozent der Unternehmen ab 20 Beschäftigten nutzen KI, nach 36 Prozent im Vorjahr und 20 Prozent zwei Jahre zuvor. Das zeigt eine repräsentative Befragung des Bitkom von 603 Unternehmen aus dem September 2026. Kein Unternehmen, das KI einsetzt, gibt an, ihr Potenzial vollständig zu nutzen. [1]

Wer KI noch nicht nutzt, nennt vor allem fehlendes technisches Know-how (85 Prozent) und rechtliche Unsicherheit (66 Prozent). Auch bei den Nutzern bleibt die Unsicherheit: 66 Prozent sehen Datenschutzanforderungen als Hürde, 56 Prozent rechtliche Unklarheit. Zwei Drittel aller Unternehmen schätzen die KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten als gering ein. [1]

Warum bleibt der Wert von KI so oft aus, besonders im Mittelstand?

Weil die Einführung von KI vor allem eine Frage von Menschen und Abläufen ist, nicht von Technik. Eine Befragung der Boston Consulting Group unter 1.000 Führungskräften in 59 Ländern zeigt: 74 Prozent der Unternehmen haben noch keinen greifbaren Wert aus KI erzielt. Nur 26 Prozent haben die Fähigkeiten aufgebaut, um über Machbarkeitsstudien hinauszukommen. [2]

Die erfolgreichen Unternehmen verteilen ihre Ressourcen im selben Verhältnis: den größten Teil auf Menschen und Prozesse, den kleinsten auf Algorithmen. [2] Wer KI einführt, klärt deshalb zuerst, welche Abläufe sich ändern und wer sie trägt.

Für den Mittelstand kommt eine zweite Frage hinzu: Wem gehört das Wissen, mit dem die KI arbeitet? Gerade mittelständische Unternehmen leben von Know-how, das über Jahre in Prozessen, Dokumenten und Köpfen gewachsen ist. Fließt dieses Wissen ungesteuert in externe KI-Dienste, verlieren sie die Kontrolle über ihr wertvollstes Kapital.

Fast jedes zweite Unternehmen, das KI bereits einsetzt, sieht genau darin ein Risiko:

• 45 Prozent fürchten, dass Unternehmensdaten in falsche Hände geraten
• 66 Prozent nennen die Anforderungen des Datenschutzes [1]

Im Gesundheitswesen wiegt das doppelt, weil Gesundheitsdaten besonders zu schützen sind. Souveränität heißt deshalb dreierlei: Daten und geistiges Eigentum bleiben im Unternehmen, die Verarbeitung ist nachvollziehbar und hält die geltenden Regeln ein, und Lösungen bleiben austauschbar, statt zu einer Abhängigkeit von einzelnen Anbietern zu führen.

Was gilt im Gesundheitswesen besonders?

Im Gesundheitswesen ist der ungenutzte Wert besonders groß. Nach einer Analyse von McKinsey vom Oktober 2026 bleiben rund 80 Milliarden Euro pro Jahr in Deutschland ungenutzt, fast siebenmal so viel, wie digitale Lösungen heute bereits realisieren. [3]

Aufschlussreich ist, wo dieser Wert liegt. Mit 38,2 Milliarden Euro entfällt fast die Hälfte auf die stärkere Nutzung bereits bestehender digitaler Zugänge, nur 3,7 Milliarden auf ihren Ausbau. [3] Der größte Hebel ist also nicht die nächste neue Lösung, sondern dass vorhandene Angebote tatsächlich genutzt werden.

Zugleich ist der Einstieg anspruchsvoller als in anderen Branchen. Eine Studie im Auftrag des Landes Berlin vom März 2026 nennt als zentrale Hürden eine komplexe und teils widersprüchliche Regulierung durch MDR, IVDR und AI Act, fragmentierte und wenig standardisierte Daten sowie fehlende einheitliche Verfahren, um den Nutzen von KI zu bewerten. [4] Der Bedarf ist dennoch eindeutig: Fachkräfte im Gesundheitswesen verbringen laut einer dort zitierten Untersuchung der EU-Kommission im Schnitt rund 40 Prozent ihrer Zeit mit Verwaltungsaufgaben wie der Dokumentation. [4]

„Ob KI im Gesundheitswesen ankommt, entscheiden am Ende die Menschen, die mit ihr arbeiten. Darauf ist die Spektrum Akademie spezialisiert: Seit 2012 entwickeln wir Fortbildungen, Wissensmanagement, Edukation und Schulungen für den Healthcare-Bereich und haben eine Vielzahl von Workshops konzipiert und durchgeführt, die Menschen durch Veränderungen begleiten.“

Wo liegen die größten Hebel?

In der Praxis lassen sich vier Businessziele unterscheiden, bei denen KI Wert schafft. Welches davon für ein Unternehmen den größten Hebel hat, hängt von seinen Abläufen, Angeboten und Daten ab.

Die Zahlen von McKinsey sprechen dafür, gerade das zweite Businessziel ernst zu nehmen: Ein großer Teil des Werts entsteht, wenn bestehende Angebote besser genutzt werden. [3] Welches Businessziel bei Ihnen den größten Hebel hat, klären wir im KI-Workshop.

Was folgt daraus für den Einstieg?

Die Erfahrung aus der Praxis zeigt deutlich, worauf es beim Einstieg ankommt: weniger auf das passende Tool, mehr auf Auswahl, Menschen und Abläufe.

„Mit unseren Workshops wollen wir für mittelständische Unternehmen die Basis und das Bewusstsein schaffen, die Möglichkeiten von KI klar zu bewerten, bevor Budgets in einzelne Werkzeuge fließen und Ressourcen unreflektiert eingesetzt werden.“

1. Mit den Menschen beginnen
2. Wissen aufbauen, bevor investiert wird (Kontext gewinnt!)
3. Bestehendes besser nutzen, statt direkt Neues anzugehen
4. Regulatorik und Nutzen von Anfang an klären
5. Klare Ziele definieren, die auch KI erreichen muss
6. KI mit menschlicher Intelligenz kombinieren (unser KIMI-Prinzip)

KI-Workshop für Pharma, MedTech und Krankenkassen: Mehr Zeit für Versorgung, weniger für Verwaltung

Ob Leistungsbearbeitung, Zulassung oder Außendienst: Mit dem KI-Kompass identifizieren wir Ihre nächste Business-Chance mit KI. 1 Tag Arbeit an Ihrem Thema, davon 4 Stunden mit Ihrem Team, vor Ort oder remote.

Ziel: Ihr Team weiß, wo KI entlastet und was erlaubt ist, und kennt die Chancen, die sich umsetzen lassen. Der Einstieg in Ihre KI-Chancen im Gesundheitsmarkt.

Welche KI-Use-Cases lohnen sich zuerst?

Am schnellsten erzielen Use Cases Wirkung, die häufig vorkommen und auf Wissen aufbauen, das bereits vorliegt.

Im Workshop bewerten wir Ihre Ideen mit fünf Kernfragen:

• Häufigkeit: Kommt der Ablauf oft vor, etwa jede Woche, nicht nur einmal im Quartal?
• Zeitanteil: Bindet er spürbar Arbeitszeit von Fachkräften?
• Fehlerkosten: Kosten Fehler oder Verzögerungen an dieser Stelle Geld oder Vertrauen?
• Wissen und Daten: Liegen die nötigen Informationen bei Entscheidungen vor?
• Risiko: Bleibt ein Mensch dort, wo entschieden wird, und dürfen die Daten laut bestehenden oder umsetzbaren Einwilligungen verarbeitet werden?

Je öfter die Antwort „Ja“ lautet, desto eher gehört der Fall auf die Shortlist. Ein klares „Nein“ beim Risiko heißt: Lösungen finden, um das Risiko zu verringern, statt den Use Case zu streichen.

Für spezielle Use Cases können wir weitere Spezialistinnen und Spezialisten hinzuziehen: Die Netzwerke Health Collective und Versorgung Wirksam Vernetzt liefern bei Bedarf erfahrene Lösungs- und Leistungsanbieter aus Healthcare, Pharma, MedTech und Life Science.

Wie geht es nach dem Workshop weiter?

Unser KI-Kompass-Workshop ist die erste Stufe unserer KI-Erfolgstreppe. Jede Stufe endet mit einem Ergebnis, und Sie entscheiden danach, ob sich die nächste lohnt. Den Plan aus dem Workshop können Sie auch eigenständig umsetzen.

• Stufe 1 · KI-Workshop: Wo wirkt KI bei Ihnen schnell? Ergebnis: Ihre Top 3 und ein messbarer erster Schritt. Wenn es weitergehen soll, vertiefen wir das beste Thema in der KI-Roadmap, einem Folgeworkshop, und erarbeiten den Fahrplan für die Umsetzung.
• Stufe 2 · KI-Projekt: Wir bauen die Lösung mit Ihrem Team. Das Company Brain ordnet das Firmenwissen, das die KI braucht, und Masterclasses sorgen dafür, dass Ihr Team parallel mitlernt.
• Stufe 3 · KI-Services: Wir halten Ihre Lösungen im laufenden Betrieb aktuell und bauen Neues ein, planbar und monatlich.

Was heißt das für Pharma, MedTech und Krankenkassen?

Der Wert von KI im Gesundheitswesen ist da. Er liegt nur selten im nächsten Werkzeug, sondern in den Abläufen, die Ihr Team jede Woche erledigt, und in Angeboten, die es schon gibt und die noch zu wenig genutzt werden. Wer dort ansetzt und Datenschutz und Regulierung von Beginn an mitdenkt, kommt schneller zu einem Ergebnis, das auch die Fachabteilung und die Geschäftsführung überzeugt.

Entscheidend ist der erste Schritt: klein genug, dass Ihr Team ihn neben dem Tagesgeschäft schafft, und groß genug, dass sich der Nutzen messen lässt. Diesen Schritt erarbeiten wir mit Ihnen im KI-Kompass. Wie es danach weitergeht, zeigt unser Beitrag KI im Unternehmen mit Erfolgsrezept.