Das Wichtigste in Kürze
- Next-Best-Action-Systeme und KI-Assistenten unterstützen im Pharma-Außendienst zunehmend Targeting, Priorisierung, Besuchsvorbereitung und Content-Auswahl.
- Die Skepsis vieler Außendienstteams berührt drei Fragen der Rolle: Autonomie, Verantwortung und Vertrauen in die Empfehlungen. Sie lässt sich nicht allein mit besserer Software beantworten.
- Damit KI-Empfehlungen wirken, müssen Vertriebsführung und Systemverantwortliche zusammenarbeiten. Regionalleitungen verbinden diese Arbeit mit den Erfahrungen aus dem Gebiet.
- Ein praktikabler Einstieg: im Team regelmäßig besprechen, welche Empfehlungen geholfen haben, welche nicht – und warum.
Montagmorgen, kurz nach sieben. Die Referentin öffnet ihr CRM. Seit einem Jahr arbeitet ihr Unternehmen mit Next-Best-Action-Empfehlungen, und auch für diese Woche hat das System Praxen priorisiert, Gesprächsschwerpunkte vorgeschlagen und freigegebene Inhalte zugeordnet. Grundlage sind Verordnungsdaten, frühere Besuche und digitale Interaktionen – mehr Informationen, als sie selbst in einem Monat auswerten könnte.
Am Dienstag sitzt sie in einer der empfohlenen Praxen. Der Hausarzt will über etwas anderes sprechen: Seine MFA hat gekündigt, die Abläufe bei Folgerezepten stocken, Patienten beschweren sich. Der vorgeschlagene Gesprächsschwerpunkt passt in diesem Moment nicht.
Was tut sie? Und wer hat eigentlich geklärt, dass sie das entscheiden darf?
Wie Next Best Action und KI den Pharma-Außendienst verändern
Zunächst lohnt sich eine Unterscheidung, die in der Debatte oft verschwimmt. Next Best Action ist kein einheitliches System. In manchen Unternehmen sind es regelbasierte Hinweise im CRM, in anderen lernende Modelle, die Praxen priorisieren und Kanäle vorschlagen. Hinzu kommen neuere KI-Assistenten, die Besuche vorbereiten und frühere Gespräche zusammenfassen. Nicht jede automatisierte Empfehlung ist also schon ein autonom handelndes KI-System.
Gemeinsam ist diesen Ansätzen, dass sie vor allem die Arbeit rund um das Gespräch unterstützen. Und gute Empfehlungen leisten dabei viel: in einem neu übernommenen Gebiet, rund um einen Launch, bei vielen Praxen und begrenzter Zeit. Sie machen sichtbar, wo sich Verordnungsverhalten verändert, und nehmen dem Außendienst Recherche ab. Deloitte beschreibt KI deshalb als praktischen Co-Piloten – in einem Umfeld mit kleineren Teams, engerem Zugang zu Ärztinnen und Ärzten und hybriden Kontaktmodellen. Dieselbe Analyse hält aber auch fest, dass Außendienstteams dem Nutzen von KI häufig skeptisch gegenüberstehen.
Die Frage ist also weniger, ob Empfehlungen sinnvoll sind, als unter welchen Bedingungen sie im Alltag tatsächlich genutzt werden.
Die Fehlannahme: Ein eingeführtes System steuert sich selbst
In vielen Organisationen gilt die Steuerungsfrage mit der Einführung des Systems als beantwortet. Die Empfehlungen liegen vor, der Außendienst muss sie nur noch umsetzen.
Das unterschätzt zweierlei. Zum einen hängt die Qualität jeder Empfehlung an den Daten dahinter, und selbst Anbieter aus dem Pharma-Analytics-Umfeld räumen ein, dass viele Next-Best-Action-Programme auf lückenhaften Datengrundlagen aufsetzen. Eine Referentin, die ihre Praxen seit Jahren kennt, bemerkt solche Lücken oft als Erste.
Zum anderen wirken Empfehlungen nur, wenn diejenigen, die sie nutzen sollen, ihnen vertrauen. Werden sie mechanisch abgearbeitet, geht das Gespür für die Situation verloren. Werden sie regelmäßig ignoriert, bleibt ein wesentlicher Teil ihres Nutzens unerschlossen. Unklare Regeln für das Zusammenspiel von Mensch und System können beides begünstigen.
Was hinter der Skepsis im Außendienst steckt
Man könnte die Zurückhaltung als Technikscheu abtun. In unserer Arbeit mit Vertriebsorganisationen erleben wir, dass es häufig um etwas anderes geht: um das Selbstverständnis der Rolle.
Autonomie: Wer verantwortet das Gebiet?
Für viele Pharmareferenten war die Verantwortung für das eigene Gebiet über Jahre ein Kern ihres Berufs. Sie haben entschieden, welche Praxis Aufmerksamkeit braucht und wann der richtige Moment für ein Gespräch ist. Wenn ein System diese Entscheidungen vorschlägt, kann das als Einschränkung erlebt werden – auch wenn es fachlich gut gemeint ist.
Verantwortung: Was ändert sich an der eigenen Rolle?
Viele erleben eine fertige Priorisierung zunächst als Entlastung. Sie kann aber auch die Frage aufwerfen, worin die eigene Verantwortung künftig besteht. Diese Frage verdient eine klare Antwort von der Führung, gerade in einem Berufsfeld, das in den vergangenen Jahren viele Umstrukturierungen erlebt hat.
Vertrauen: Warum gerade diese Praxis?
Ohne nachvollziehbare Begründung kann eine Empfehlung wie eine Anweisung wirken. Wenn das System Praxis A vor Praxis B setzt und niemand die Logik erklären kann, fehlt die Grundlage, um sie sinnvoll zu nutzen oder begründet davon abzuweichen.
Was KI nicht übernimmt: das Urteil im Gespräch
Zurück in die Praxis vom Dienstag. Die Kündigung der MFA war im System noch nicht erfasst. Die Referentin fragt kurz nach und erkennt, dass heute wenig Raum für das geplante Gespräch ist. Sie konzentriert sich auf den Punkt, der gerade relevant ist, und vereinbart einen Folgetermin. Im CRM hält sie fest, warum sie vom Vorschlag abgewichen ist.
Unspektakulär, aber genau richtig. Der Arzt erlebt, dass seine Situation wahrgenommen wird, und die Organisation erhält eine Information, die in keinem Datensatz stand.
Je besser die Vorbereitung durch Systeme unterstützt wird, desto wichtiger wird die Qualität des persönlichen Gesprächs. Gefragt ist Urteilskraft: einschätzen, wann eine Empfehlung trägt und wann nicht, und die Praxis als System mit Ärztin, MFA und Abläufen verstehen.
Was Führung im KI-gestützten Außendienst leisten muss
Gallup zufolge hängen 70 Prozent der Unterschiede im Engagement von Teams mit der Führung zusammen. Wir sind überzeugt, dass dieser Zusammenhang im KI-gestützten Außendienst besonders sichtbar wird. Im Führungsalltag zeigt sich, ob Empfehlungen als Unterstützung oder als Kontrolle ankommen.
Empfehlungen erklärbar machen
Regionalleitungen müssen nicht jeden Algorithmus verstehen. Sie sollten aber mit ihrem Team besprechen können, nach welcher Logik das System priorisiert, wo seine Datengrenzen liegen und welche Annahmen dahinterstehen. Dafür brauchen sie selbst einen direkten Draht zu den Systemverantwortlichen.
Abweichungen besprechbar machen
Wertvoll sind Gespräche über die Ausnahmen: Warum bist du von der Empfehlung abgewichen? Was hast du gesehen, das das System nicht sehen konnte? Hat es sich gelohnt? So entsteht aus Einzelentscheidungen gemeinsames Lernen, und die Rückmeldungen helfen, das System zu verbessern.
Den Außendienst früh einbinden
L.E.K. beobachtet, dass Referenten und MSL-Teams noch zu oft aus der Entwicklung der Omnichannel-Strategie herausgehalten werden. Wer an der Gestaltung beteiligt ist, versteht die Logik besser und bringt sein Wissen aus dem Gebiet ein. Pilotgruppen und feste Rückmeldeschleifen zur Qualität der Empfehlungen sind dafür ein bewährter Weg.
Urteilskraft entwickeln, nicht nur Systemnutzung schulen
Viele Einführungen konzentrieren sich auf die Bedienung. Ebenso wichtig sind die Fähigkeiten, die das System voraussetzt: Situationen lesen, Prioritäten begründen, Gespräche führen, die über die vorbereitete Botschaft hinausgehen. Diese Fähigkeiten entwickeln sich durch Coaching im Arbeitsalltag, durch Führungskräfte, die es vorleben, und durch eine Erfolgsmessung, die Gesprächsqualität neben Besuchsfrequenz ernst nimmt.
So können Regionalleitungen starten
Für den Einstieg braucht es kein großes Programm. Drei Schritte reichen, um das Thema ins Team zu holen:
- Im nächsten Teamgespräch zwei Empfehlungen besprechen: eine, die geholfen hat, und eine, die nicht gepasst hat. Was war jeweils der Grund?
- Gemeinsam festlegen, wann Abweichungen sinnvoll sind und wie sie im CRM kurz begründet werden.
- Wiederkehrende Probleme gesammelt an die Systemverantwortlichen zurückgeben – und dem Team zeigen, was daraus geworden ist.
Häufig gestellte Fragen
Ersetzt KI den Pharma-Außendienst?
KI kann einzelne Aufgaben im Pharma-Außendienst übernehmen und Rollen verändern. Persönliche Gespräche, situatives Urteilen und tragfähige Kundenbeziehungen bleiben wichtige Aufgaben. Wie sich der Personalbedarf entwickelt, hängt vom Geschäftsmodell und vom Einsatz der Technologie ab.
Was ist Next Best Action im Pharmavertrieb?
Next Best Action bezeichnet Ansätze, die aus Verordnungs-, CRM- und Interaktionsdaten ableiten, welcher Kontakt als Nächstes sinnvoll ist: welche Praxis, über welchen Kanal, mit welchem Thema. Die Umsetzung reicht von regelbasierten Hinweisen bis zu lernenden Modellen. Die Qualität der Empfehlung hängt direkt von der Qualität der Daten ab.
Wie gehen Regionalleitungen mit unpassenden KI-Empfehlungen um?
Bei Kontakt- und Themenempfehlungen sollten begründete Abweichungen als Lerninformation genutzt werden: kurz dokumentiert, im Team besprochen und gesammelt an die Systemverantwortlichen zurückgemeldet. Verbindliche Compliance-Vorgaben bleiben davon unberührt.
Fazit
KI übernimmt im Pharma-Außendienst einen wachsenden Teil der Vorbereitung. Damit sie wirkt, müssen Vertriebsführung und Systemverantwortliche zusammenarbeiten. Regionalleitungen verbinden diese Arbeit mit den Erfahrungen aus dem Gebiet: Sie helfen ihren Teams, Empfehlungen sinnvoll zu nutzen und begründete Abweichungen zurückzumelden. Unternehmen, die neben den Systemen auch in Führung und Urteilskraft investieren, stärken einen Außendienst, der Empfehlungen nutzt und weiß, wann er begründet davon abweicht.
