Agentic AI in Pharma und Chemie: Sanfter Einstieg für den Mittelstand?

Digitalisierung ist Pflicht, nicht Kür – besonders in der Chemie- und Pharmabranche. Doch wie kann der Mittelstand den regulatorischen Anforderungen gerecht werden und gleichzeitig Innovation vorantreiben? Frank Robens von GAMBIT Consulting zeigt in einem Gastbeitrag für das IT-Onlinemagazin, wie Agentic AI und SAP S/4HANA Cloud genau hier ansetzen – und warum jetzt der richtige Zeitpunkt ist, den Wandel mutig zu gestalten.

Mittelstand unter Kostendruck

Die Chemie- und Pharmaindustrie befindet sich 2025 in einem Spannungsfeld aus wachsenden Kundenanforderungen, strengeren Vorschriften und hoher globaler Dynamik bei den Kosten. Besonders mittelständische Unternehmen spüren den steigenden Druck, weil sie mit begrenzten Ressourcen dieselben regulatorischen Pflichten erfüllen müssen, wie Konzerne und zugleich in immer kürzeren Zyklen neue Produkte auf den Markt bringen sollen.

Papierbasierte Abläufe, verstreute Excel-Dateien und inhomogene Altsysteme werden dabei zunehmend zum Bremsklotz. Wer jetzt nicht digitalisiert, verschenkt wertvolle Marge und gefährdet seine Lieferfähigkeit. Ein zukunftssicherer Ausweg ist die Kombination aus SAP S/4HANA Cloud und SAP Business AI, denn sie vereint einen stabilen, hochintegrierten ERP-Clean-Core in der Cloud mit modernen KI-Funktionalitäten, die Routinearbeit automatisieren und Entscheidungen beschleunigen.

Welche Cloud passt am besten?

Beide verfügbaren Cloud-Varianten der SAP – die Public und die Private Edition – basieren auf demselben Datenmodell und denselben Best-Practice-Prozessen. Während die Public Cloud durch Standardisierung, halbjährliche Innovationen und niedrige Gesamtbetriebskosten besticht, erlaubt die Private Cloud mehr Freiheitsgrade für Industriespezifika, ohne auf den Komfort des Cloud-Betriebs zu verzichten. Dadurch kann jedes Unternehmen den idealen Mix aus Flexibilität und Kosteneffizienz wählen, ohne Abstriche bei Sicherheit oder Zukunftsfähigkeit zu machen. Die In-Memory-Technologie des Systems mit SAP HANA sorgt dafür, dass Analysen in Sekundenbruchteilen vorliegen und Datensilos der Vergangenheit angehören.

Der eigentliche Quantensprung entsteht, wenn diese stabile Plattform mit Agentic AI kombiniert wird. Unter diesem Begriff fasst SAP autonome Software-Agenten zusammen, die innerhalb klar definierter Leitplanken eigenständig handeln und kontinuierlich lernen. Der generative Copilot SAP Joule bildet dafür die dialogorientierte Oberfläche: Er versteht Fragen in natürlicher Sprache, ruft kontextrelevante Daten ab, schlägt nächste Schritte vor und kann – unternehmensspezifisch trainiert – ganze Workflows selbst auslösen. Anders als klassische Robotic Process Automation reagieren solche Agenten nicht nur auf vordefinierte Trigger, sondern interpretieren Geschäftskontext, vergleichen Ist- und Soll-Zustände in Echtzeit und treffen dann eine Entscheidung, die sie selbsttätig umsetzen oder dem Menschen zur Freigabe vorlegen.

In Einkaufsabteilungen extrahieren Agenten etwa Spezifikationen und Konformitätszertifikate direkt aus Lieferantendokumenten, gleichen sie mit internen Qualitätsvorgaben ab und veranlassen bei Abweichungen automatisch eine Rückfrage, noch bevor eine Bestellung freigegeben wird.

Anwendungsfälle zeigen messbarem Mehrwert auf

Produktionsbetriebe lassen KI-Modelle Temperaturprofile und Rührgeschwindigkeiten optimieren; schon wenige Wochen nach der Einführung berichten Pilotkunden von zwei bis zehn Prozent höherem Durchsatz bei konstanter Produktqualität.

In der Supply Chain kombiniert ein Prognoseagent Wetter-, Spot-Preis- und Nachfrage­daten, um Bestände vorausschauend zu steuern – das senkt in der Praxis die Lagerreichweite um durchschnittlich acht Prozent und erhöht gleichzeitig die Lieferfähigkeit.

Gleichzeitig stärkt die Lösung ganz nebenbei Compliance und Nachhaltigkeit. In einem regulierten Umfeld überwachen Agenten rund um die Uhr Chargenparameter, GxP-Vorgaben und ESG-Kennzahlen, dokumentieren jeden Schritt lückenlos und erzeugen Audit-Reports auf Knopfdruck.

Selbst im Kundenservice greifen Agenten ein, indem sie eingehende Tickets in Sekunden kategorisieren, passende Lösungsvorschläge aus einer Wissensdatenbank generieren und dem Service-Mitarbeiter nur noch die Entscheidung überlassen, ob die Antwort sofort versendet oder feinjustiert werden soll.

Schrittweiser Einstieg mit KI-Agenten

Der Weg dorthin ist schlanker und einfacher, als viele vermuten: In einer strukturierten Potenzialanalyse werden zunächst Prozesse identifiziert, die zum großen Teil noch manuell ablaufen oder besonders fehleranfällig sind. Anschließend definiert das Unternehmen ein Cloud-Zielbild – häufig als Mischform aus Public-Standardprozessen und wenigen Private-Erweiterungen. Dann startet ein Minimal Viable Agent, beispielsweise für die automatisierte Rechnungsprüfung. Innerhalb von drei bis sechs Monaten geht die Lösung live, und sobald erste Kennzahlen die erhofften Verbesserungen zeigen, lässt sich das Agenten-Ökosystem schrittweise auf weitere Bereiche ausrollen. Begleitende Schulungen und klare Ethik-Richtlinien stellen sicher, dass Mensch und Maschine harmonisch zusammenarbeiten und Akzeptanz im Unternehmen entsteht.

Wer diesen Kurs einschlägt, baut einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil auf: Prozesse laufen schneller und kostengünstiger, Entscheidungen basieren auf Echtzeitdaten statt auf Bauchgefühl, und die gewonnene Transparenz macht Lieferketten robuster gegenüber externen Schocks. Das schafft Freiräume für Innovation, neue Geschäftsmodelle und letztlich für profitables Wachstum.

Über den Autor:

Frank Robens leitet die Business Unit Life Science and Chemicals bei GAMBIT Consulting. Der erfahrene Experte ist seit fast 30 Jahren in der SAP-Branche tätig. Bevor er Anfang 2025 zu GAMBIT wechselte, war er über 20 Jahre bei SAP beschäftigt – zuletzt als Global Partner Director.