Laborautomatisierung in der Pharmaforschung: Komplexität als Chance nutzen

Pharmazeutische F&E-Labore stehen heute an einem kritischen Punkt: Von cloudbasierten Analysen über robotergestützte Workflows bis hin zur KI-gestützten Medikamentenentwicklung – der Modernisierungsdruck wächst stetig. Gleichzeitig offenbart sich ein strukturelles Problem: Obwohl die Menge an verfügbaren Daten explodiert, sinkt die Effizienz der Forschung – gemessen an der Zahl neu zugelassener Wirkstoffe pro investiertem Dollar.

Diese paradoxe Entwicklung zeigt ein zentrales Defizit: Daten allein schaffen noch keine Insights. Um ihre Produktivität zu steigern, müssen Pharmaunternehmen daher nicht nur mehr Daten generieren. Die Daten müssen auch gut strukturiert und reproduzierbar sein und so aufbereitet werden, dass sie fundierte Entscheidungen unterstützen können. Genau hier kommt Laborautomatisierung ins Spiel – nicht nur als Effizienzbooster, sondern als Fundament für qualitativ hochwertige Daten, die schnellere, fundiertere Entscheidungen ermöglichen.

Dabei geht es nicht nur um neue Laborgeräte, sondern um ihr intelligentes Zusammenspiel in einem komplexen Ökosystem. Die Daten müssen bereits bei der Erfassung den FAIR-Prinzipien entsprechen (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable – auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar), sei es für direkte Insights oder als Trainingsdaten für KI-/ML-Modelle.

Doch viele Automatisierungs- und Digitalisierungsinitiativen in Pharma-Laboren bleiben in der Pilotphase stecken, verlieren sich in übermäßiger Individualisierung – oder werden von frustrierten Wissenschaftler:innen kurzerhand umgangen, die lieber zu Excel und USB-Sticks greifen.
Das liegt nicht an fehlender Ambition, sondern an mangelndem Verständnis für den Kontext.

F&E-Labore sind keine standardisierten Produktionsstätten. Sie sind hochspezialisiert, über Jahrzehnte individuell gewachsen und unterliegen je nach Bereich sehr unterschiedlichen Regulierungen. Diese fehlende Standardisierung verwandelt viele Labore in hochkomplexe Ökosysteme mit proprietären Prozessen und Werkzeugen.

Digitalisierung ist in diesem Umfeld kein Plug-and-Play – sondern Systemdesign. Technisch, organisatorisch und kulturell.

„Die Implementierung wirft erhebliche konzeptionelle, technische und organisatorische Herausforderungen auf, die ein sorgfältiges Abwägen zwischen realisierbarem Mehrwert und Hype erfordern.“ 
Schneider G., 2018

Dieser Beitrag richtet sich an Entscheider:innen in der Pharmaforschung. Er beleuchtet vier zentrale Säulen einer zukunftsfähigen, resilienten Transformation im Laborbereich:

• Die Herausforderung: Warum Komplexität im Laboren kein Makel, sondern Voraussetzung ist
   
• Die Grundlage: Warum Konnektivität und Datenstruktur zuerst kommen müssen
   
• Der Katalysator: Wie das Thema KI die Transformation vorantreibt
   
• Der Erfolgsfaktor: Warum Menschen – nicht Plattformen – den Unterschied machen

Fazit:

Komplexität im Labor ist kein temporäres Hindernis. Sie ist der Kontext jeder erfolgreichen Digitalisierung. Wer sie ignoriert, riskiert kostspielige Fehlstarts. Wer sie berücksichtigt, gestaltet nachhaltigen Fortschritt.

Die Grundlage: Konnektivität und Datenstruktur als Transformationsbasis

Bevor Labore von KI oder fortgeschrittener Automatisierung profitieren können, brauchen sie etwas Grundlegenderes: eine funktionierende Dateninfrastruktur. Während Konzepte wie „Digital Twin“ oder „Lab of the Future“ für Aufmerksamkeit sorgen, kämpfen viele Labore mit vermeintlich banaleren Problemen wie lokal gespeicherte Gerätedaten, uneinheitlichen Datenformaten oder fehlenden Metadaten.

Ohne Konnektivität und eine gut strukturierte Dateninfrastruktur bleibt Digitalisierung bloße Theorie.

„Der Nutzen von Automatisierung zeigt sich erst, wenn Labore ein solides Fundament für Datenfluss und Systeminteroperabilität geschaffen haben.“ 
Stach et al., 2024

Warum Punkt-zu-Punkt-Integrationen nicht ausreichen

Viele Digitalprojekte starten mit der Anbindung einzelner Geräte an ein LIMS oder Dashboard. Ohne orchestrierende Schicht entstehen dabei jedoch fragile, schwer skalierbare Systeme.

Roch et al. (2018) zeigen, wie orchestrierte Systeme mehrere Workflows parallel steuern können – mit automatischer Datenweiterleitung, Entscheidungsunterstützung und ganz ohne manuelle Eingriffe. Diese Orchestrierung ist entscheidend, um skalierbare, modulare Laborökosysteme zu schaffen.

Warum Validierung entscheidend bleibt

Eine bloße technische Anbindung reicht nicht aus – Daten müssen vergleichbar sein. Yang et al. (2021) belegen, dass verschiedene Automatisierungsplattformen bei komplexen Proben zu stark abweichenden Ergebnissen führen können. Eine standardisierte Validierung und der Abgleich von Leistungen sind essenziell für die wissenschaftliche Aussagekraft.

Hier kommen die FAIR-Prinzipien ins Spiel: Daten sollen auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar sein – direkt ab Erfassungszeitpunkt. Initiativen wie das GO FAIR Netzwerk bieten dafür hilfreiche Frameworks.

Standardisierung schafft Wiederverwendbarkeit

Harmonisierte Formate und Metadaten ermöglichen es, Ergebnisse effizienter auszuwerten, zu teilen und in neue Projekte zu integrieren. Kritikos et al. (2022) betonen: Ohne Standardisierung vergrößert Automatisierung die Fragmentierung – statt sie zu verringern.

Was Konnektivität möglich macht

Steht die Infrastruktur, entfaltet sie transformative Wirkung:

• Weniger Zeitverlust durch manuelle Exporte und Formatierungen
• Strukturierte, reproduzierbare Trainingsdaten für KI
• Vollständige Audit-Trails bei minimalem Aufwand
• Schnellere, sicherere und kosteneffizientere Systemweiterentwicklung

Das Thema Dateninfrastruktur mag nicht glamourös sein – aber es ist die Grundvoraussetzung für jede erfolgreiche Laborautomatisierung.

Der Katalysator: KI als Treiber für die Transformation

Automatisierung ist auch im Labor der Schlüssel zur Nutzung von KI. Sie ermöglicht es, große Mengen strukturierter und konsistenter Daten in hoher Geschwindigkeit zu generieren – eine Grundvoraussetzung für verlässliche KI-Anwendungen. Durch die Standardisierung von Experimenten und die Reduktion von manuellen Prozessen und damit einhergehenden Unregelmäßigkeiten wird nicht nur der Forschungsprozess beschleunigt, sondern auch die Datenqualität verbessert.

Umgekehrt wirkt KI als Stresstest für bestehende Automatisierungsstrukturen. Viele Labore, die KI einsetzen wollen, stoßen schnell an Grenzen – nicht wegen der Algorithmen, sondern weil die Daten fehlen, Metadaten unvollständig sind oder Workflows nicht reproduzierbar. Das zeigt deutlich, wo die Infrastruktur noch nicht tragfähig ist.

„Die Implementierung wirft erhebliche konzeptionelle, technische und organisatorische Herausforderungen auf, die ein sorgfältiges Abwägen zwischen realisierbarem Mehrwert und Hype erfordern.“
Schneider, 2018

Gerade diese Spannung macht KI so wertvoll: Sie legt offen, welche Grundlagen Labore schaffen müssen – bei Datenstandards, Infrastruktur und Governance –, um den Weg für echte digitale Transformation zu ebnen.

Bereitschaft für KI ist kein Ziel, sondern ein Indikator für den Reifegrad 

Fortschrittliche Pharmaunternehmen nutzen KI heute nicht als Ziel, sondern als Maßstab für digitale Reife. Die zentrale Frage lautet nicht: „Wie setzen wir KI ein?“, sondern:

• Können Daten team- und geräteübergreifend harmonisiert werden?
• Sind unsere Daten maschinenlesbar und semantisch konsistent?
• Lassen sich Herkunft, Verarbeitung und Interpretation der Daten vollständig nachvollziehen?

Dabei handelt es sich nicht um technische Feinheiten – sondern um Grundvoraussetzungen für Vertrauen in KI-Systeme, insbesondere in regulierten Umgebungen. Yang et al. (2021) zeigten, dass verschiedene automatisierte Plattformen zu stark abweichenden Analyseergebnissen führen können – ein klarer Hinweis auf die Notwendigkeit validierter und transparenter Datenpipelines.

Wenn die Grundlagen stimmen, wird KI zum Co-Piloten

Mit der richtigen Dateninfrastruktur wird KI mehr als ein Effizienztreiber – sie wird zum aktiven Forschungspartner. Burger et al. (2020) entwickelten einen mobilen Roboterchemiker, der Experimente autonom durchführt, aus den Ergebnissen lernt und Protokolle optimiert. Was früher Wochen manueller Arbeit erforderte, erledigte der Roboter in wenigen Tagen – bei minimalem menschlichem Eingriff.

Segler et al. (2018) zeigten, dass Deep-Learning-Systeme in der Lage sind, chemische Synthesewege zu planen – mit einer Expertise, die jener menschlicher Chemiker:innen ebenbürtig ist. Voraussetzung dafür: strukturierte chemische Wissensdatenbanken und qualitativ hochwertige Trainingsdaten.

Diese Beispiele stehen nicht für Einzelfälle, sondern für eine neue Generation digitaler Werkzeuge, die wissenschaftliche Intuition mit statistisch fundierten Erkenntnissen erweitern.

Vom Automatisieren zum Orchestrieren

Für den produktiven KI-Einsatz braucht es mehr als Automatisierung – es braucht orchestrierte, lernfähige Systeme. Roch et al. (2018) beschreiben Plattformen, die nicht nur Geräte und Datenflüsse verwalten, sondern auch autonome Experimentierzyklen ermöglichen, inklusive Feedback und Entscheidungslogik. Diese Systeme entwickeln sich kontinuierlich weiter und integrieren KI in ihre Optimierungsschleifen.

Ein prominentes Beispiel dafür ist Genentech mit dem „lab-in-the-loop“-Ansatz: Hier arbeiten KI-Systeme und automatisierte Labore eng verzahnt zusammen, um Hypothesen iterativ zu testen und zu verfeinern. Wie Buntz (2024) berichtet, konnte insbesondere das Aviv-Regev-Labor zeigen, dass solche eng gekoppelten Systeme (tightly coupled systems) die Innovationszyklen signifikant verkürzen und die Rate an Neuentdeckungen verbessern.

Mensch und Maschine: Co-Creation statt Konkurrenz

KI ersetzt keine wissenschaftliche Intuition – sie erweitert sie. Damit das gelingt, müssen Systeme:

Transparent und nachvollziehbar sein
Einfach interpretierbar und steuerbar bleiben
Entscheidungen unterstützen – nicht verdecken

Granda et al. (2018) zeigen das mit einem KI-gesteuerten Syntheseroboter, der mithilfe maschinellen Lernens eigenständig neue Reaktionsmuster identifizierte. Besonders bemerkenswert: Der Roboter konnte das experimentelle Design dynamisch anpassen und erkundete so chemische Reaktionsräume, die zuvor unerforscht waren. Dabei blieb der Mensch stets im Kontrollzentrum – als kritischer Entscheider. 

Fazit: Erfolgreiche KI-Einführung bedeutet, Forscher:innen aktiv in die Entwicklung einzubeziehen, Interfaces gemeinsam zu gestalten und technisches Vertrauen systematisch aufzubauen.

Der Erfolgsfaktor: Warum Menschen den Unterschied machen

„Digitale Tools scheitern nicht, weil sie Fehler machen. Sie scheitern, weil sie umgangen werden.“ 
Thibault Geoui

Viele Transformationsprojekte scheitern nicht an der Technik – sondern am Faktor Mensch. Wissenschaftler:innen greifen auf Excel zurück, QA-Teams lehnen neue Systeme wegen mangelnder Nachvollziehbarkeit ab, und Ingenieur:innen entwickeln Workarounds. Die Plattform funktioniert – aber sie wurde nie gemeinsam mit den Nutzer:innen gestaltet.

„Change-Management-Strategien sind entscheidend für den Erfolg – sie müssen Technologie und Arbeitsweise miteinander verzahnen.“
Kritikos et al., 2022

Transformation ist Teamarbeit

Labore existieren nicht allein auf weiter Flur. Forschung, Qualitätssicherung, IT und Datenanalyse verfolgen oft unterschiedliche Ziele, sprechen verschiedene Fachsprachen und arbeiten mit jeweils eigenen Werkzeugen. Automatisierung verändert nicht nur technische Abläufe, sondern wirkt sich auch auf Entscheidungsfindung, Teamdynamiken und Schulungskonzepte aus – mit tiefgreifenden kulturellen Konsequenzen. All das kann nur gelingen, wenn alle Beteiligten von Anfang an eingebunden und auf gemeinsame Ziele ausgerichtet werden (Cherkaoui & Schrenzel, 2022).

Co-Creation statt Top-down-Rollout

Die Akzeptanz für Transformationsprojekte steigt, wenn Nutzer:innen früh eingebunden werden. Das bedeutet konkret: 

• Echte Workflows beobachten, bevor Anforderungen formuliert werden
• Prototypen gemeinsam mit Wissenschaftler:innen testen
• QA und IT in Designprozesse einbeziehen, um Usability und Compliance auszubalancieren

Kritikos et al. (2022) betonen: Nachhaltige Transformation gelingt nur, wenn Anreize und Ziele aller Beteiligten aufeinander abgestimmt sind.

Erfolg messbar machen – aus Nutzersicht

Traditionelle Erfolgskennzahlen wie Validierungsstatus oder Systemverfügbarkeit greifen zu kurz – entscheidend ist:

• Weniger manuelle Dateneingaben und redundante Workflows
  Höhere Metadatentiefe und Rückverfolgbarkeit
  Zufriedenheit und Vertrauen der Forschenden
  Schnellere Einarbeitung in neue Tools und Prozesse
  Bessere Reproduzierbarkeit
  Schnellere und günstigere Datenerhebung
  Kürzere Datenwege von der Erfassung bis ins KI-Modell

Kultur als Leistungstreiber

Technologie liefert keine Ergebnisse – Menschen tun es. Brown & Badrick (2023) zeigen, dass Automatisierung nur dann messbar wirkt (etwa bei Qualität, Sicherheit und Probenhandling), wenn Arbeitsprozesse überdacht und Teams mitgenommen werden.

Co-creation beats top-down rollout

User adoption improves dramatically when lab staff are included early in system design. That means:

• Shadowing real workflows before drawing up requirements
• Rapid prototyping with scientist input
• Involving QA and IT in interface design to align on usability vs. compliance

These practices are echoed in Kritikos et al. (2022), who stress that aligning stakeholder incentives – not just deploying tools – is the key to sustainable transformation.

Metrics that actually matter

Traditional success indicators – like uptime, validation status, or deployment timelines – often miss what really matters: are people using the system?

Stronger signals of success might include:

• Reduction in manual data entry or duplicate workflows
• Increase in metadata completeness and traceability
• Researcher satisfaction and confidence scores
• Speed of onboarding for new tools or workflows
• Increased reproducibility
• Speed and cost of data production
• Speed of data intake from point of production to AI/ML models

When transformation efforts measure adoption, not just functionality, they can adjust and improve in real time.

Culture enables performance

When digital transformation is coupled with human-centred change, results follow. Brown & Badrick (2023) highlight that automation systems drive significant improvements in laboratory performance – including quality control, safety, and sample handling – but only when workflows are rethought and staff are trained and engaged. Technology alone doesn't deliver ROI. People do.
 

Fazit: Komplexität als Ausgangspunkt für echte Transformation

Pharmazeutische Labore sind nicht kaputt – sie sind komplex. Und genau diese Komplexität macht ihren Wert aus: Sie ermöglicht Flexibilität, wissenschaftliche Tiefe und regulatorische Belastbarkeit. Gleichzeitig bedeutet sie aber auch, dass Transformation nicht als bloße Softwareeinführung verstanden werden darf – sondern als umfassendes Systemdesign, das Technik, Organisation und Kultur integriert.

Die in diesem Beitrag zitierten Studien und Fallbeispiele zeigen deutlich: Digitale Transformation scheitert nicht an fehlender Vision, sondern am Versuch, die Grundlagen zu überspringen. Wer auf Datenaustausch, modulare Infrastrukturen und Beteiligung der Nutzer:innen verzichtet, verliert Zeit, Vertrauen und Wirkung.

Wer hingegen in solide Fundamente investiert, profitiert doppelt:

• Vernetzte Daten ermöglichen Reproduzierbarkeit und datenbasierte Entscheidungen.
• Modulare Systeme reduzieren Abhängigkeiten und Validierungsaufwand.
• KI wird vom Showpiece zum echten Forschungspartner.
• Wissenschaftler:innen gewinnen Vertrauen in ihre Werkzeuge – und Zeit für ihre Arbeit.

„Der Erfolg von Automatisierung hängt nicht nur von der Konnektivität ab – sondern von integrierter Qualitätskontrolle.“
Brown & Badrick, 2023

Transformation ist kein Projekt mit Enddatum. Sie ist eine Fähigkeit, die Teams langfristig entwickeln. Die erfolgreichsten Labore werden nicht jene sein, die die meiste Technik einsetzen – sondern jene, die lernen, sich gemeinsam und gezielt weiterzuentwickeln.

Zühlke unterstützt Pharmaunternehmen dabei, genau diese Fähigkeiten zu entwickeln – mit technologischem Engineering, regulatorischem Know-how und echter Co-Creation. Denn in komplexen Systemen entsteht Fortschritt nicht durch Kontrolle – sondern durch das richtige Momentum.