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Pharma & Life Sciences

KI für Life-Sciences-Experten.

Wissenschaftler und Analysten wachsen schnell über einen Alltagsassistenten hinaus. Geben Sie ihnen eine Umgebung mit klarer Governance, in der sie eigene Apps bauen, interne Daten anbinden, das passende Modell wählen und in Produktion gehen, ohne die Plattform jedes Mal neu aufzubauen.

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KUNDENBEISPIEL

Ein großer globaler Pharmakonzern

Ein großer globaler Pharmakonzern hat nach einer IT-Evaluation über mehrere Regionen seine interne Plattform für die Entwicklung von KI-Anwendungen auf Dify Enterprise aufgebaut.

Die Plattform dient als KI-Umgebung für Experten und läuft parallel zu Microsoft Copilot, mit klarer Übergabe zwischen beiden: Copilot übernimmt die alltäglichen Aufgaben, und sobald jemand darüber hinauswächst, etwa weil ein HTTP-Request nötig ist, wechselt er in die Expertenumgebung.

Anfang 2026 hatte die Plattform über 1.000 aktive Expertennutzer mit 40 Modellen zur Auswahl. Die interne KI-Akademie hatte 4.000 Mitarbeitende geschult, auf dem Weg zum Ziel von 15.000.

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1.000+
aktive Expertennutzer auf der Plattform (Dify)
40
Modelle zur Auswahl, je Anwendungsfall
4.000
Mitarbeitende für die Nutzung der Plattform geschult
15.000
Onboarding-Ziel über 24 Monate

Quelle: Dify-Enterprise-Deployment bei einem großen globalen Pharmakonzern, 2026

“„Microsoft Copilot ist für die Einsteiger im Unternehmen. Dify ist für die Experten. Wenn die Anforderungen eines Einsteigers über das hinausgehen, was Copilot kann, zum Beispiel ein HTTP-Request, wechselt er auf die Expertenseite.“”
IT-Verantwortlicher für Unternehmensdaten und Plattformen des Konzerns

Warum diese Branche, warum jetzt

Die Rahmenbedingungen

Pharma- und Life-Sciences-Unternehmen arbeiten unter besonderen Rahmenbedingungen. Die F&E-Zyklen sind lang und die zugrunde liegenden Daten hochsensibel (Ergebnisse klinischer Studien, Wirkstoffdaten, Zulassungsunterlagen), was einschränkt, was an einen öffentlichen KI-Dienst gehen darf.

Regulatorische Anforderungen bestimmen, welche Modelle eingesetzt werden dürfen und welche Ausgaben nachvollziehbar sein müssen.

Und die Nutzergruppe ist nicht homogen: Forschende, Datenanalysten, Regulatory-Affairs-Teams und Büromitarbeitende haben unterschiedliche KI-Bedürfnisse, die ein einzelnes Allzweck-Tool nicht alle gut abdeckt.

Die Rolle der KI

Für diese Branche ist KI nicht ein weiterer unternehmensweiter Chatbot. Die Frage ist, wie Expertennutzer Zugang zu KI bekommen, die ihre Arbeit bewältigt, während die breite Belegschaft einen Standardassistenten nutzt und das Ganze unter einem Governance-Modell bleibt.

Muster, die wir sehen

Interne KI-Entwicklung auf Expertenniveau: Research-IT, Data Scientists und Regulatory-Analysten wachsen schnell über einen allgemeinen Assistenten hinaus. Auf Dify bauen diese Teams ihre eigenen Anwendungen: Sie binden interne Datenquellen an, wählen das passende Modell für jede Aufgabe und stellen in Produktion bereit. Die Plattform liefert Laufzeitumgebung, Governance und Integrationen. Die Expertenteams liefern die Anwendungslogik.
Modellunabhängige Orchestrierung: Die Anwendungsfälle in der Pharmaindustrie sind sehr unterschiedlich. Unstrukturierte Forschungstexte, strukturierte klinische Tabellen, biomedizinische Literatur und multimodale Labordaten verlangen jeweils andere Modelle. Dify bindet nicht an einen Anbieter. Teams wählen das Modell, das zur Aufgabe passt, und wechseln, sobald bessere Optionen verfügbar sind, ohne ihre Workflows neu aufzubauen.
Ein abgestuftes KI-Angebot: Alle im Unternehmen erhalten einen Allzweckassistenten für die tägliche Arbeit. Forschungs- und Spezialistenteams erhalten Zugang zur Dify-Umgebung, in der sie eigene Anwendungen auf internen Daten bauen und betreiben. Die IT verwaltet eine Plattform für beide Ebenen, mit Zugriffskontrollen, die trennen, worauf jede Gruppe zugreifen kann.

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