OTC-Marketing mit KI-Agenten: Erst prüfen, dann drucken
Vorspann: Wer ein rezeptfreies Produkt in die Apotheke bringen will, muss vor dem Launch ein paar unbequeme Fragen klären. Was darf auf die Packung? Will der Großhandel das überhaupt listen? Und trägt der Preis die Marge? Meistens passiert das nacheinander, mit Gutachten, Bauchgefühl und dem einen Kollegen, der sich noch an 2014 erinnert. Das Münchner Start-up OTC-AI lässt diese Fragen von KI-Agenten gleichzeitig beantworten. Wir haben uns angeschaut, wie das funktioniert und wo die Maschine aufhört.
Im Fußball würde niemand einen Spieler für zwanzig Millionen kaufen, ohne ihn vorher zum Medizincheck zu schicken. Im OTC-Marketing passiert genau das ständig. Eine Charge wird produziert, eine Packung gedruckt, eine Listung verhandelt, und erst danach fällt auf, dass die schönste Aussage auf dem Karton vor Gericht keine zwei Minuten übersteht. Dann ist das Knie kaputt, und der Vertrag läuft trotzdem.
Diesen Medizincheck wollen Rainer Seiler und Maximilian Anzile automatisieren. Seiler kommt aus der Branche, er war mehr als 20 Jahre in Pharmaindustrie, Apotheken- und Großhandelsgeschäft unterwegs, unter anderem als Vertriebsleiter bei ratiopharm und als Geschäftsführer bei Zur Rose/DocMorris. Anzile führt die Pirates World GmbH, zu der die KI-Agentur AI Pirates gehört, und hat die Plattform technisch gebaut. Gemeinsam haben sie OTC-AI gegründet.
Ein Markt, in dem jede zweite Packung rezeptfrei ist
Die Größenordnung lohnt einen Blick. In deutschen Apotheken wurden 2024 rund 1,03 Milliarden Packungen rezeptfreier Arzneimittel verkauft, 2,6 Prozent mehr als im Jahr davor. Der Umsatz lag erstmals über zwölf Milliarden Euro. Jede zweite Packung, die über den HV-Tisch geht, ist nicht verschreibungspflichtig. Am stärksten gefragt waren Husten- und Erkältungsmittel, danach kamen Vitamine und Mineralstoffe. Die Zahlen stammen von IQVIA und wurden unter anderem von Apotheke Adhoc veröffentlicht.
Spannender als die Summe ist eine Zahl aus demselben Bericht: Rund 84 Prozent der pharmazeutischen Unternehmen in Deutschland sind kleine und mittlere Betriebe. Dort betreut die Produktmanagerin oft gleichzeitig Regulatorik, Amazon-Listing und Messestand. Eine Rechtsabteilung mit zwölf Leuten, die jeden Claim dreimal umdreht, gibt es nicht. Geht ein Launch schief, trifft es also vor allem den Mittelstand.
Dazu kommen die Nahrungsergänzungsmittel, die rechtlich Lebensmittel sind, im Regal aber direkt neben dem Arzneimittel stehen. Für die Kundin sieht beides gleich aus. Für den Hersteller gelten völlig verschiedene Regeln.
Wo Launches wirklich hängen bleiben
Die meisten Probleme im OTC-Marketing hätte man vor der ersten Charge lösen können, mit ein paar unangenehmen Fragen. Welcher Produktstatus trägt? Was erlauben Heilmittelwerbegesetz und Health-Claims-Verordnung? Passt das Produkt in den Großhandel, in die Versandapotheke, in die Drogerie? Und rechnet sich das Ganze bei dem Preis, den die Wettbewerber vorgeben?
Am Claim scheitert es am häufigsten. Für Nahrungsergänzungsmittel gilt die EU-Verordnung 1924/2006, und die ist streng. Im EU-Register stehen nur rund 260 zugelassene gesundheitsbezogene Angaben, mit festem Wortlaut. „Magnesium trägt zu einer normalen Muskelfunktion bei“ ist so eine Angabe. „Heilt Muskelkrämpfe“ ist ein Heilversprechen und für ein Lebensmittel tabu. Dazwischen liegt viel Grauzone, und in der Grauzone verdienen Abmahnvereine ihr Geld.
Wie eng es geworden ist, hat der Europäische Gerichtshof am 30. April 2025 gezeigt (Rechtssache C-386/23). Für pflanzliche Stoffe, deren Bewertung in Brüssel seit Jahren auf Eis liegt, bleiben gesundheitsbezogene Werbeaussagen verboten, solange die Prüfung nicht abgeschlossen ist. Wer seine Ashwagandha-Gummies bisher mit „unterstützt die Entspannung“ verkauft hat, sollte die Packung noch einmal anschauen. Am besten vor dem Nachdruck.
Wie das Agenten-System ein Produkt zerlegt
Die Idee hinter OTC-AI ist simpel. Statt die Fragen nacheinander abzuarbeiten, prüfen spezialisierte KI-Agenten sie gleichzeitig. Am Ende steht eine Empfehlung, Go oder No-Go, dazu Scores für Market Fit, Claim Safety, Retail Fit und Launch Readiness. Insgesamt spricht das Unternehmen von 25 Modulen, von der Einordnung der Inhaltsstoffe bis zum Business Case.
Am Anfang steht ein Intake mit Wirkstoffen, Dosierung, geplanten Aussagen, Zielpreis und Wunschkanälen. Danach laufen die Agenten los. Der Claim-Agent nimmt sich jede geplante Aussage vor und gibt ihr eine Ampelfarbe. Grün heißt, der Wortlaut steht so im EU-Register. Gelb heißt, es gibt ein Risiko, mit Rechtsgrundlage dazu. Rot heißt Finger weg. Bei Gelb und Rot schlägt das System eine zulässige Formulierung vor. Aus „Stärkt das Immunsystem“ wird dann „Zink trägt zu einer normalen Funktion des Immunsystems bei“. Das klingt weniger sexy, dafür landet keine Abmahnung im Briefkasten.
Der Markt-Agent arbeitet mit echten Daten. Er zieht Wettbewerber, Preise und Bewertungen von Amazon, vergleicht Apothekenpreise und rechnet konsequent mit dem Preis pro Tagesdosis statt mit dem Packungspreis. Das klingt nach Kleinkram, ist aber oft der Moment, in dem ein Produkt für 19,90 Euro plötzlich teurer ist als das Premium-Präparat für 34 Euro, weil die Packung nur zehn Tage reicht. Aus den Rezensionen liest der Agent heraus, worüber sich Kundinnen bei der Konkurrenz beschweren: zu große Kapseln, komischer Geschmack, keine spürbare Wirkung nach zwei Wochen. Für die eigene Positionierung ist das Gold wert, weil die Konkurrenz hier unfreiwillig die Marktforschung bezahlt.
Weitere Agenten bewerten die Kanäle, also Apotheke, Versandhandel, Großhandel und Drogerie, mit deren jeweiligen Anforderungen. Ein Modul ordnet die Zielgruppe über die Sinus-Milieus ein, ein anderes spielt Szenarien durch: Was passiert, wenn ein Produkt zuerst über Amazon geht statt über die Apotheke? Der Business Case rechnet Kundengewinnungskosten, Break-even und den Wert eines Abo-Kunden. Außerdem misst das System mit echten Abfragen, ob ein Produkt in den Antworten von ChatGPT, Perplexity und Googles KI-Übersicht überhaupt vorkommt. Bei den meisten Marken, die sie bisher angeschaut haben, sei das Ergebnis ernüchternd, sagt Anzile.
„Die erfolgreiche Markteinführung eines OTC-Produkts braucht mehr als eine Marktanalyse“, sagt Anzile. „Regulatorik, Wettbewerb, Kundenbedürfnisse, digitale Kanäle und die Wirtschaftlichkeit hängen zusammen. Unsere Agenten prüfen das parallel und verdichten es zu einer Entscheidungsgrundlage. Nach etwa 72 Stunden liegt ein Gesamtbild auf dem Tisch. Entscheiden muss danach immer noch ein Mensch.“
Bevor ein Report rausgeht, liest ein eigener Agent noch einmal gegen. Er prüft die Kernaussagen gegen die interne Wissensbasis und markiert alles, was nicht belegt ist. Eine Art Abteilung Misstrauen, und vermutlich die wichtigste im ganzen System. Sprachmodelle formulieren sehr überzeugend, auch wenn sie danebenliegen, und im Gesundheitsmarkt kann ein falscher Satz teuer werden. Als Sprachmodell setzt OTC-AI standardmäßig auf den französischen Anbieter Mistral mit Verarbeitung in der EU.
Was die Maschine nicht kann
OTC-AI ersetzt keine rechtliche, medizinische oder regulatorische Freigabe, das sagen die Gründer selbst. Die Ampel zeigt, wo es brennt. Löschen und unterschreiben muss am Ende jemand mit Fachwissen und Haftung. Das System verkürzt die Vorarbeit, die Entscheidung bleibt beim Menschen.
Seiler formuliert den Anspruch so: „Wir haben OTC-AI nicht entwickelt, um möglichst viele Präsentationen zu produzieren. Wir wollen schneller zu der Frage kommen, die für Unternehmer, Produktverantwortliche und Investoren wirklich zählt: Ist dieses Produkt marktfähig, und wenn ja, mit welcher Positionierung, über welche Kanäle und zu welchen wirtschaftlichen Bedingungen?“
Der vielleicht größte Nutzen liegt im Nein. Ein No-Go nach drei Tagen kostet einen Bruchteil dessen, was ein Flop nach zwölf Monaten kostet, inklusive gedruckter Packungen, verhandelter Listungen und eines Außendienstes, der Apotheken etwas erklären muss, das nicht funktioniert. Das Muster kennt man aus der KI-Beratung auch in anderen Branchen: Das meiste Geld spart KI bei den teuren Fehlern, die man vorher hätte sehen können.
Ob ein Agenten-System das OTC-Marketing grundsätzlich verändert, muss sich erst zeigen. Der Markt ist konservativ, und das hat gute Gründe. Aktuell laufen nach Angaben des Unternehmens zwei Testcases mit großen Consumer-Health-Marken. Fest steht nur, dass „haben wir schon immer so gemacht“ im Apothekenregal genau so lange funktioniert, bis die erste Abmahnung kommt. Drucken kann man danach immer noch.
FAQ zum OTC-Marketing mit KI
Was ist OTC-Marketing?
OTC steht für „over the counter“ und meint rezeptfreie Arzneimittel. OTC-Marketing umfasst Positionierung, Werbeaussagen, Preis und Vertrieb dieser Produkte über Apotheke, Versandapotheke und Drogerie. Oft gehören auch Nahrungsergänzungsmittel und Consumer-Health-Produkte dazu.
Welche Regeln gelten für Werbung mit Health Claims?
Für Nahrungsergänzungsmittel gilt die EU-Health-Claims-Verordnung 1924/2006, für Arzneimittel das Heilmittelwerbegesetz. Erlaubt sind nur zugelassene Angaben im festen Wortlaut. Heilversprechen sind für Lebensmittel verboten.
Ersetzt ein KI-System die Rechtsprüfung?
Nein. Ein Agenten-System kann Risiken markieren und zulässige Formulierungen vorschlagen. Die Freigabe bleibt bei Fachleuten mit Haftung.
Wie lange dauert eine Produktanalyse mit KI-Agenten?
Bei OTC-AI entsteht die Analyse inklusive Go-/No-Go-Empfehlung nach Unternehmensangaben in rund 72 Stunden.
Für wen lohnt sich das?
Für Pharma- und Consumer-Health-Hersteller, Anbieter von Nahrungsergänzungsmitteln, Start-ups und Investoren im DACH-Raum, die vor einem Launch oder einer Investition eine belastbare Entscheidungsgrundlage brauchen.
