• Wo die Branche heute wirklich steht: Zwischen Pilotprojekten, fragmentierten Ansätzen und ersten skalierbaren Modellen im Pharma-Commercial
• Wie Pharmaunternehmen ihre kommerzielle Wertschöpfung neu denken – von Customer Journeys über Content und Interaktion bis hin zu datengetriebener Steuerung
• Welche Rolle KI dabei als Enabler spielt und wie Unternehmen den Übergang von einzelnen Tools zu integrierten, skalierbaren Commercial-Prozessen schaffen
Warum 22 % mehr Produktivität zum neuen
Benchmark werden – und wie KI-gestützte
Coaching Commercial Teams dabei unterstützt
• Einsatz von KI-Avataren z. B. für Trainings- und Support-Szenarien im Commercial-Umfeld
• Identifikation von echten Business-Use-Cases und ROI statt isolierter KI-Experimente
• Learnings aus aktuellen Pilotprojekten und nächste Schritte Richtung Skalierung
• Warum klassische Segmentierungsansätze an
• Wie Medical Teams AI-gestützte Tools nutzen,
• Welche Erfahrungen Unternehmen bereits mit KI-gestütztem Coaching, AI-Avataren und simulierten HCPInteraktionen sammeln
• Wie sich die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI im Commercial-Umfeld verändert – und welche Aufgaben weiterhin klar beim Menschen bleiben
• Welche Herausforderungen bei Skalierung, Akzeptanz, Datenqualität und Integration in bestehende Trainingsund CRM-Strukturen entstehen • Welche Auswirkungen neue Trainings- und Coachingmodelle auf Gesprächsqualität, Messaging-Konsistenz und Außendienstperformance haben
• Von Daten zu handlungsrelevanten HCP‑Personas Wie Pharmaunternehmen strukturierte interne und externe Daten nutzen, um belastbare HCP‑Profile für konkrete kommerzielle Use Cases abzuleiten.
• Simulation statt Rollenspiel Wie Interaktionen mit unterschiedlichen HCP‑Typen vorab simuliert werden können – und welchen Mehrwert das gegenüber klassischen Trainingsansätzen bietet.
• Was macht Gespräche „realistisch"? Welche Rolle Sales‑Daten, externe Segmentierungen und beobachtbare Verhaltensmuster bei der Abbildung realer Gesprächssituationen spielen.
• Vom Piloten zur Skalierung
Wo heute die Grenzen liegen: Integration in bestehende Vertriebsund Trainingsprozesse, Akzeptanz im Außendienst und Skalierung über einzelne Use Cases hinaus.
• Wie Commercial Teams KI nutzen, um direkt auf CRM-, Markt- und Engagement-Daten zuzugreifen und manuelle Analysen zu reduzieren
• Wie sich Entscheidungsprozesse verändern, wenn Daten in natürlicher Sprache abgefragt und sofort nutzbar werden
•Welche Voraussetzungen notwendig sind, damit solche Systeme im Alltag tatsächlich genutzt werden und echten Business Impact liefern
• Welche Grenzen heutiger Lösungen bestehen und wo Organisation, Datenqualität und Prozesse zum Engpass werden
• Welche Rolle KI bei der Weiterentwicklung von Targeting- und Engagement-Strategien spielen kann
• Welche Aufgaben bleiben beim Menschen und welche übernimmt die KI?
• Wie verändern sich Skill-Profile und Anforderungen an Medical Functions?
• Wie gelingt der Übergang von klassischen Arbeitsweisen zu neuen Rollenmodellen?
• Warum Omnichannel trotz Datenverfügbarkeit
• Warum klassische KPI-Modelle die
• Wie sich die Rolle von Brand-, Produkt- und Commercial Managern durch KI, Omnichannel und neue Arbeitsmodelle verändert
• Welche Kombination aus strategischem Denken, technologischem Verständnis und menschlichen Fähigkeiten zukünftig entscheidend wird
• Warum erfolgreiche Pharma-Marketeers künftig nicht nur Briefings schreiben, sondern KI-gestützte Prozesse, Content und Kampagnen aktiv mitgestalten müssen
• Welche Datenquellen Pharma nutzen kann, um
• Welche Daten und Technologien für echte
- Die Chancen von generative KI für Marketing- und Kampagneninhalte - Neues Level an Personalisierung entlang der Customer Journeys - Oder doch nur „AI Slop"? ... und wer ist dafür verantwortlich?
• Wie KI die Arbeit in Medical Affairs und
• Was im Bereich Medical Content mit KI heute
• Wie unstrukturierte Daten (z. B. PDFs) mithilfe
Pharmaunternehmen setzen zunehmend auf KI-gestützte Ansätze, um
Medical Functions stehen vor der Herausforderung, KI nicht nur punktuell