Schweizer KI-Assistent Euria kombiniert Datenschutz, Nachhaltigkeit und praktische Funktionen – und wird damit spannend für Pharma & Life Sciences.
Warum ein Schweizer KI-Assistent für Pharma plötzlich relevant ist
98 Prozent der heute genutzten KI-Modelle kommen aus den USA oder Asien. Für eine Schweizer Pharma- oder Life-Sciences-Firma, die mit hochsensiblen Patientendaten arbeitet, ist das ein massives Abhängigkeitsrisiko – technologisch, rechtlich und reputationsseitig.
Genau hier setzt Euria, der neue KI-Assistent von Infomaniak, an. Ein Dienst, der komplett in Schweizer Rechenzentren läuft, DSG/DSGVO-konform ist, einen „flüchtigen Modus“ für maximale Vertraulichkeit bietet und dabei auch noch energieeffizient arbeitet. Für den Massenmarkt vermarktet – aber für regulierte Branchen wie Pharma & Life Sciences besonders interessant.
In diesem Beitrag aus unserer Reihe „KI für Schweizer Pharma & Life Sciences“ geht es darum, was Euria technisch kann, warum der Datenschutzansatz für Pharma-Unternehmen spannend ist, wie sich der ökologische Betrieb einordnen lässt – und wo sinnvolle Einsatzszenarien und Grenzen in Forschung, Klinik und Qualitätssicherung liegen.
Euria in KĂĽrze: Was der neue KI-Assistent eigentlich ist
Euria ist ein mobiler, KI-basierter Assistent von Infomaniak, der auf mehreren Open-Source-Modellen aufbaut und in firmeneigenen Rechenzentren in Genf betrieben wird. Für Privatpersonen ist der Dienst kostenlos, eine erweiterte Nutzung läuft über die K-Suite von Infomaniak.
Funktional deckt Euria im Kern das ab, was man von generativen KI-Assistenten kennt:
- Schriftliche Anfragen (Chat, Texte generieren, zusammenfassen, ĂĽbersetzen)
- MĂĽndliche Anfragen (Spracheingabe, Antworten via Sprache)
- Datei-Analysen (Dokumente auswerten, strukturieren, kommentieren)
- Transkriptionen (z.B. aus Meetings, Interviews, Audiodaten)
- Bildinterpretationen (Bilder beschreiben, Inhalte erkennen)
Der Unterschied zu den grossen US-Modellen liegt nicht primär in den Features, sondern in drei Punkten:
- Datenverarbeitung ausschliesslich in internen Rechenzentren in der Schweiz
- Strenger Datenschutz inkl. „flüchtigem Modus“
- Betrieb mit erneuerbarer Energie und Nutzung der Abwärme
Für Privatnutzer klingt das nach Komfort und Datenschutz. Für eine Pharmagruppe oder ein Biotech-Start-up steckt hier ein möglicher Baustein für sichere KI-Nutzung im regulierten Umfeld.
Datenschutz, DSG/DSGVO und „flüchtiger Modus“ – warum das für Pharma zählt
FĂĽr Schweizer Pharma und Life Sciences ist nicht die Frage, ob KI eingesetzt wird, sondern wie, ohne in Konflikt mit DSG, DSGVO, HMG, KlinV und internationalen GxP-Anforderungen zu geraten. Euria adressiert genau diesen Schmerzpunkt.
Zentrale Datenschutz-Mechanismen von Euria
Euria wird gemäss Infomaniak so betrieben:
- Verarbeitung nur in internen Rechenzentren – keine Auslagerung an US-Hyperscaler
- Ende-zu-Ende-verschlĂĽsselte Kommunikation zwischen Nutzer und KI
- „Flüchtiger Modus“: Unterhaltungen werden nicht gespeichert
- Keine Datennutzung fĂĽr Trainingszwecke der Modelle
- Keine Erstellung von Nutzerprofilen, keine Weitergabe an Drittsysteme
Damit erfĂĽllt Euria laut Anbieter die Anforderungen von DSGVO und Schweizer DSG. FĂĽr regulierte Unternehmen heisst das: Die rechtlichen HĂĽrden sind nicht automatisch weg, aber deutlich niedriger als bei vielen Public-Cloud-KI-Diensten.
Für regulierte Branchen ist nicht nur die KI-Funktionalität entscheidend, sondern die überprüfbare Kontrollierbarkeit der Datenflüsse.
Was heisst das konkret fĂĽr Schweizer Pharma?
Ein paar typische Anwendungsfälle, in denen diese Architektur hilft:
- Interne Wissensabfragen
- Zusammenfassungen von SOPs, Richtlinien, Validierungsdokumenten
- Q&A-Assistent für interne Prozesse (z.B. „Wie läuft ein CAPA-Prozess bei uns ab?“)
- UnterstĂĽtzung in der klinischen Forschung (ohne Patientenidentifikation)
- Anonymisierte Auswertungen von Studienberichten oder Publikationen
- Erstellung von Synopsis-EntwĂĽrfen oder Protokollzusammenfassungen
- Qualitätsmanagement und Regulatory Affairs
- Strukturierung von Change-Control-Dokumenten
- Entwürfe für Behördenkorrespondenz oder Variation Dossiers
Wichtig: Selbst bei einem „Schweizer“ KI-Assistenten mit flüchtigem Modus müssen Datenklassifikation, Rollen- und Berechtigungskonzepte sowie Freigabeprozesse sauber definiert sein. Euria nimmt Ihnen die Governance nicht ab – bietet aber sinnvolle technische Schutzmechanismen.
Ökologische KI: Warum nachhaltige Rechenzentren kein „Nice-to-have“ mehr sind
Wer sich mit KI in der Wirkstoffforschung, bei In-silico-Studien oder bei Omics-Datenanalysen beschäftigt, kennt das Problem: Training und Betrieb grosser Modelle verbrauchen enorme Mengen Strom und Wasser. Gerade Schweizer Pharmaunternehmen mit klaren ESG-Zielen können sich das nicht mehr schönreden.
Infomaniak adressiert dieses Thema bei Euria recht offensiv:
- Betrieb in lokalen Rechenzentren, die mit erneuerbarer Energie versorgt werden
- Nutzung der Abwärme, die in das Genfer Fernwärmenetz eingespeist wird
- Laut Infomaniak reicht die Abwärme bei Volllast im Winter, um bis zu 6000 Minergie-A-Wohnungen zu beheizen
- Keine zusätzliche Wasserkühlung notwendig, was den Wasserverbrauch reduziert
Euria optimiert zudem den eigenen Energieeinsatz:
- Zuerst Nutzung von internem Wissen und Cache, bevor teure Online-Recherchen gestartet werden
- Nur bei Bedarf werden energieintensivere Tasks ausgelöst
FĂĽr Pharma & Life Sciences heisst das: Wer ohnehin an Nachhaltigkeitsberichten, Science-Based Targets und strengen Umweltzielen gemessen wird, kann KI-Nutzung nicht isoliert betrachten. Ein Assistent wie Euria passt besser in eine nachhaltige Digitalisierungsstrategie, als ein unkontrollierter Wildwuchs an KI-Tools in nicht-transparenten Hyperscaler-Setups.
Konkrete Einsatzszenarien fĂĽr Pharma & Life Sciences
Der spannende Teil ist immer: Was kann ich damit morgen im Betrieb machen, ohne in ein mehrjähriges Validierungsprojekt abzurutschen? Hier ein paar Szenarien, bei denen Euria realistisch Mehrwert bringen kann – wenn sauber eingebettet.
1. Wissensassistenz im GxP-Umfeld
Euria eignet sich als interner Assistent für den Zugang zu regulierten Dokumenten – solange die Einbindung kontrolliert erfolgt.
Mögliche Schritte:
- Klarer Scope: Nur freigegebene, interne Dokumente (SOPs, Richtlinien, Trainingsunterlagen)
- Strikte Rollensteuerung: Zugriff ĂĽber K-Suite-Konten, abgestimmt mit IAM
- Validierung light: Risikoanalyse, Testfälle, dokumentierte Nutzung für nicht GxP-kritische Entscheidungen
Typische Aufgaben:
- Erklärung von SOP-Schritten in verständlicher Sprache
- Erstellung von Lernunterlagen aus bestehenden QMS-Dokumenten
- UnterstĂĽtzung bei Audits: schnelle Suche nach relevanten Paragraphen und Kapiteln
2. Unterstützung in Forschung und Präklinik
In der Wirkstoffforschung und im Preclinical Development ist KI längst angekommen. Euria kann hier als ergänzendes Tool dienen – nicht für hochspezialisierte Modellierung, aber für die „Layer darüber“.
Beispiele:
- Zusammenfassung neuer Publikationen zu einem Target oder einer Indikation
- Erstellung erster EntwĂĽrfe fĂĽr Forschungsreports, die dann fachlich ĂĽberarbeitet werden
- Strukturierung von Labor-Notizen oder Protokollen nach einheitlichen Templates
Der Nutzen: Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler verbringen weniger Zeit mit Schreibarbeit und Literaturstrukturierung und mehr Zeit mit der eigentlichen Forschung.
3. Schulung, Change Management und Kommunikation
Pharmaorganisationen leiden chronisch an Informationsflut: neue Guidelines, Anpassungen von Prozessen, System-Migrationen, neue Studienprotokolle. Ein KI-Assistent mit Sprach- und Textfunktion kann hier helfen.
Konkrete Anwendungen:
- Kurze, personalisierte Erklärtexte zu Prozessänderungen
- Q&A-Bot fĂĽr neue Tools oder Plattformen
- Transkription und Zusammenfassung von Schulungs-Sessions
Gerade weil Euria einen „flüchtigen Modus“ kennt, ist das Risiko gering, wenn Mitarbeitende spontan Fragen zu internen Änderungen stellen, ohne dass diese Konversationen langfristig gespeichert werden.
Grenzen, Risiken und sinnvolle Governance
So attraktiv ein datensparsamer, Schweizer KI-Assistent ist: Für Pharma & Life Sciences gilt weiterhin das Prinzip „Trust – but verify“.
Wo Euria (noch) nicht reicht
- Keine validierte GxP-Plattform: Euria ist aktuell nicht als GxP-System qualifiziert. Kritische Entscheidungen (Freigaben, Batch-Release, behördliche Einreichungen) dürfen nicht automatisiert nur auf KI-Ausgaben basieren.
- Modelltransparenz: Auch wenn Open-Source-Modelle genutzt werden, bleibt die interne Funktionsweise komplex. Für stark risikobehaftete Use Cases sind zusätzliche Kontrollen nötig.
- Domänenspezialisierung: Für hochspezialisierte Aufgaben in Bioinformatik oder Molekulardesign reichen generische Sprachmodelle oft nicht aus.
Was eine solide Governance beinhalten sollte
Wer Euria im regulierten Umfeld einsetzen will, sollte mindestens diese Punkte adressieren:
- Richtlinie zur KI-Nutzung: Welche Daten dĂĽrfen in Euria? Welche nicht? Wer entscheidet das?
- Datenklassifikation: Klare Regeln fĂĽr Patientendaten, Studieninformationen, IP-kritische Inhalte
- Dokumentation: Nachvollziehbarkeit der KI-Nutzung in kritischen Projekten
- Schulung: Mitarbeitende müssen wissen, wie sie Euria richtig nutzen – und wo die Grenzen liegen
- Regelmässige Reviews: Überprüfung der eingesetzten KI-Use-Cases im Hinblick auf Risiko, Nutzen und Compliance
So wird aus einem „netten Assistenten“ ein kontrolliertes Werkzeug in der Digitalstrategie der Organisation.
Warum europäische KI-Modelle für die Branche strategisch sind
Infomaniak-CEO Marc Oehler bringt es auf den Punkt: Bisher stammt keines der leistungsstärksten KI-Modelle aus Europa. Für Schweizer Pharma-Konzerne, die in globalen Pipelines arbeiten, ist das nicht nur ein technischer, sondern ein souveränitätspolitischer Punkt.
Wer IP-kritische Forschungsdaten, frühe klinische Signale oder Produktions-Know-how über KI-Modelle laufen lässt, die komplett ausserhalb europäischer Regulierungsräume betrieben werden, macht sich abhängig – technologisch, regulatorisch und geopolitisch.
Ein Dienst wie Euria löst dieses Problem nicht allein, zeigt aber eine Richtung:
- Europäische und Schweizer Infrastruktur
- Offene Modelle, die unabhängig weiterentwickelt und auditiert werden können
- Fokus auf Ethik, Datenschutz und Nachhaltigkeit statt nur auf maximale Modellgrösse
Für die Reihe „KI für Schweizer Pharma & Life Sciences“ ist das ein zentraler Trend: Weg vom unreflektierten Einsatz beliebiger US-Tools, hin zu strategisch ausgewählten, validierbaren und lokal verantworteten KI-Bausteinen.
Fazit: Wie Euria sinnvoll in Ihre KI-Roadmap passt
Euria ist kein Wundermittel, aber ein interessanter Baustein für alle, die KI im Schweizer Pharma- und Life-Sciences-Kontext pragmatisch und datensicher einsetzen wollen. Die Kombination aus Schweizer Rechenzentren, flüchtigem Modus, DSG/DSGVO-Konformität und nachhaltigem Betrieb adressiert gleich mehrere der grössten Einwände, die Compliance-, Legal- und ESG-Teams gegen generative KI haben.
Sinnvoll ist ein Einstieg dort, wo das Risiko gering und der Nutzen klar ist:
- interne Wissensassistenz
- UnterstĂĽtzung bei Dokumentation und Schulung
- nicht-kritische Forschungsvorbereitung und Literaturarbeit
Wer ohnehin an einer KI-Roadmap 2026+ arbeitet, sollte Euria und ähnliche europäische Ansätze zumindest in einer Proof-of-Concept-Phase testen – mit klaren Spielregeln, Messgrössen und Einbindung von QA, IT und Datenschutz.
Die zentrale Frage für die nächsten Jahre lautet nicht, ob KI in Pharma & Life Sciences eingesetzt wird, sondern: Wer behält die Kontrolle über Daten, Modelle und Infrastruktur? Dienste wie Euria verschieben die Antwort ein Stück weit zurück in europäische – und damit auch Schweizer – Hände.