KI entfesselt: Vamstars Vision zur Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit von MedTech in einer fragmentierten Industrielandschaft

Auf Europas führender Bühne für Gesundheitsinnovation richtete Vamstar einen eindringlichen Aufruf zum Handeln: Europas MedTech-Branche muss KI in ihr kommerzielles Zentrum übernehmen – oder riskieren, im globalen industriellen Wandel, der bereits im Gange ist, überholt zu werden. Die Sitzung mit dem Titel „KI entfesselt: Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit der MedTech-Branche in einem neuen Industriezeitalter“ vereinte strategische Einsicht und operative Spezifität und ging weit über die Theorie hinaus, um aufzuzeigen, wie KI direkt die Umsatz- und Gewinnentwicklung in der Branche beeinflussen kann.

Geleitet von Praful Mehta, CEO von Vamstar, und Richard Charter, Sonderberater, verband die Präsentation makroökonomische Realität mit Transformationsmöglichkeiten auf Mikroebene und hob ein regionales Paradox hervor: Europa hat das Talent, die Regulierung und den Innovationsethos – wird aber kommerziell zu wenig genutzt.

Die Herausforderung: Operative Lücken in einem System unter Druck

Die Redner legten die Herausforderungen mit chirurgischer Präzision dar:

• Hyper-regionale Fragmentierung schafft inkonsistente Handlungsleitfäden über die Märkte hinweg. KI-Initiativen, die in den USA funktionieren, scheitern in Europa oft – es sei denn, sie werden lokalisiert: sprachlich, operativ und strategisch.
• Mangel an kommerziellem Talent und lange Einstellungszyklen (bis zu 18 Monate für Schlüsselpositionen) bremsen den Fortschritt.
• Kapitalineffizienz ist weit verbreitet. In Europa ist der ROI auf kommerzielle Investitionen schlecht – jeder eingesetzte Euro bringt nur 7 € zurück, im Vergleich zu deutlich höheren Ertragspotenzialen durch bessere Datennutzung.
• Ausführungslücken bestehen weiterhin. „Wir haben keinen Technologiemangel“, sagte Praful Mehta. „Wir haben einen Ausführungsmangel. Wir haben alle Werkzeuge, aber nicht das verbindende Gewebe – Datenintegration, Fähigkeiten und Governance –, um sie gut zu nutzen.“

Er betonte eine harte Wahrheit: KI, wie sie derzeit von vielen MedTech-Unternehmen eingesetzt wird, ist größtenteils oberflächlich – sie treibt eher Unternehmenspräsentationen an, als dass sie echte kommerzielle Engpässe löst. Ohne grundlegende Veränderungen in der Datenbereitschaft und der Integration von Arbeitsabläufen werden die meisten KI-Projekte unterdurchschnittlich abschneiden – oder stillschweigend scheitern.

Wo KI tatsächlich liefert: Reale Anwendungsfälle, keine Eitelkeitsprojekte

Um die Erzählung neu auszurichten, präsentierte Vamstar vier hochrentable Anwendungsfälle, die jeweils strukturellen Schmerzpunkten in der MedTech-Kommerzialisierung zugeordnet sind:

1. Ausschreibungsmanagement-Automatisierung

90 % der Ausschreibungsteams verlassen sich noch immer auf manuelle Arbeitsabläufe.

KI verringerte die menschliche Arbeitsbelastung und ermöglichte die automatische Indexierung von Chancen, das automatische Ausfüllen technischer Antworten und die SKU-Produkt-Zuordnung.

Ergebnis: Erhöhte Ausschreibungsgewinnraten, verringerte Verfolgungskosten und minimierte Margenverluste – oft 18 % zwischen dem ersten und dem zweiten Angebot.

2. KI-er­möglichte Preisstrategie

Von KI generierte ASP-Empfehlungen ermöglichen es Preisgremien, schneller zu handeln, gestützt auf prädiktive Modelle.

Agentenbasierte KI unterstützt bei der Simulation von Preisrichtlinien, der Sensitivitätsanalyse und der Preissteuerung – und hilft Organisationen, von reaktiven zu prädiktiven Preisumgebungen überzugehen.

3. Global Value Dossier (GVD) Beschleunigung

Literaturrecherchen und Evidenzkartierung sind zeitintensiv; KI reduzierte die Dossiererstellungszeit um 28–86 Tage.

Die KI von Vamstar unterstützt Screening, Abstract-Kategorisierung und Evidenzbewertung in frühen Phasen – und schafft Zeit für Teams, sich auf die Wertdarstellung zu konzentrieren.

4. ESG- und Ausschreibungskonformitätsintelligenz

Die KI-Engine von Vamstar verarbeitete 15.000 ESG-bezogene Ausschreibungen, um Scope-3-Lücken, Harmonisierungsprobleme und Frühindikatoren in ganz Europa zu identifizieren.

Diese datengestützte Perspektive hilft MedTechs, sich auf die Einhaltung von PPN 06/21 im Vereinigten Königreich und darüber hinaus vorzubereiten – und ESG von einem Risiko in einen strategischen Vorteil zu verwandeln.

Jedes Beispiel konzentrierte sich auf gezielte, wirkungsstarke KI-Eingriffe – nicht auf generische Schlagworte wie „digitale Transformation“. „Wir vermeiden aufgeblähte KI-Projekte, die wenig ROI bringen“, sagte Charter. „Klein anfangen. Automatisieren, was zählt. Messen. Dann skalieren.“

Europas Wettbewerbschance – aber nur, wenn es jetzt handelt

Die Präsentation zeigte einen deutlichen Kontrast zwischen dem europäischen Potenzial und der Unterperformance bei der Implementierung von KI in kommerziellen Funktionen. Während US-amerikanische Akteure zu viel in gescheiterte Initiativen investieren und im asiatisch-pazifischen Raum (APAC) weiterhin Kohärenz fehlt, ist Europa einzigartig positioniert, um führend zu sein, wenn es schnell, kooperativ und mit strategischer Klarheit handelt.

„Betrachten Sie dies als die industrielle Revolution unserer Zeit“, argumentierte Mehta. „Aber es gibt keinen garantierten Platz am Tisch. Europas Vorteil wird daraus resultieren, KI in Preisgestaltung, Ausschreibung und Zugangsprozesse einzubetten – nicht aus weiteren Experimenten.“

Die strategischen Imperative: Was sich ändern muss

Fünf Imperative entstanden aus der Diskussion, bildeten einen Bauplan für MedTechs, die ausrichten suchen mit dem nächsten Industriezeitalter:

• KI ins Geschäftsmodell einbetten – nicht als aufgesetzten Pilot, sondern als zentrales Nervensystem über kommerzielle Funktionen hinweg.
• Governance-Strukturen aufbauen – erfolgreiche Unternehmen haben globale und regionale KI-Räte. Erfolgreiche haben interne Machtkämpfe.
• Die Datenschicht zuerst reparieren – getrennte Systeme (ERP, CRM, CPQ) erzeugen Lärm, keine Einsichten. Die Vereinheitlichung dieser ist Voraussetzung für jede effektive KI.
• In Talentstrategie investieren – die Talentlücke wächst. Unternehmen müssen bestehende Teams weiterbilden und Rollen für neue digitale Einheimische schaffen.
• Anpassung verlangen – MedTechs müssen aufhören, generische KI-Tools zu kaufen und branchenangepasste Modelle mit klaren Antworten fordern: Wohin gehen meine Daten? Sind sie sicher? Kann ich den Ergebnissen vertrauen?

Warum Vamstar? Eine vertikale, zweckgebaute Plattform

Beim Abschluss der Sitzung skizzierte Mehta die einzigartige Positionierung von Vamstar:

• Daten-zuerst seit dem ersten Tag – lange vor dem GenAI-Hype baute Vamstar Pipelines, um fragmentierte interne und externe Datensätze zu vereinheitlichen.
• Domänenspezifische LLMs – Vamstars KI-Modelle sind feinabgestimmt auf MedTech-Workflows: Ausschreibungen, Preisgestaltung, Wertdossiers – nicht allgemeine Chatbots.
• Bewährte Sicherheit – im Gegensatz zu Schatten-KI-Tools isoliert, anonymisiert und verwaltet Vamstar alle Eingaben und stellt sicher, dass keine strategischen Lecks entstehen.
• Gemessene Einführung – Vamstar arbeitet mit Kunden durch strukturierte Bootcamps und gezielte Implementierungsphasen zusammen, um die „KI-Müdigkeit“ zu vermeiden, die viele jetzt erleben.

Schlussfolgerung: Von verpassten Margen zu Marktführerschaft

In einer Welt, in der 80 % der KI-Initiativen keinen Wert liefern, bot Vamstar einen Plan für die 20 %, die es tun. Die Botschaft an MedTech-Führungskräfte war klar: KI ist nicht die Zukunft – sie ist die Gegenwart. Aber nur diejenigen, die sie operationalisieren, steuern und mit kommerziellen KPIs in Einklang bringen, werden profitieren.