Biopharma: integrare comunicazione e IA

Matt Farrell, President, Commercial Cloud, Veeva Systems ha scritto un articolo con il quale illustra in che modo l’intelligenza artificiale possa essere un fattore decisivo per potenziare la produttività della field force nel biopharma. Un’esposizione su quali azioni mettere in atto per “conquistare” l’attenzione degli operatori sanitari e su quali siano i pilatri (dati, software e processi) che occorre sviluppare e integrare per rendere l’IA pienamente efficace e produttiva.
Contenuto realizzato in collaborazione con Veeva Systems

L’Intelligenza Artificiale sta sempre più emergendo come grande fattore di innovazione per le aziende farmaceutiche. L’ambito della ricerca e dello sviluppo è stato quello finora maggiormente coinvolto da questa rivoluzione. Tuttavia, il suo utilizzo sta anche coinvolgendo ambiti come quelli della comunicazione e dell’informazione scientifica.

Una tendenza ben sottolineata da Matt Farrell, President, Commercial Cloud di Veeva Systems che analizza come poter integrare l’IA nelle attività quotidiane dei field team. Ciò per dare a questi ultimi un supporto allo scopo di permettergli di adottare decisioni più rapide e ottenere interazioni più strategiche.

• La crescente importanza dell’IA nell’informazione del biopharma
• Quattro leve di digital transformation per i field team del biopharma
• Le fondamenta dell’AI nel biopharma: dati, software e change management
• L’AI operativa come nuovo standard di engagement

La crescente importanza dell’IA nell’informazione del biopharma

I field team delle aziende biopharma sono stati riconosciuti come una delle principali fonti di insight clinici e di mercato. Tuttavia, sono emerse delle criticità che limitano l’efficacia delle loro azioni. Infatti, il 65% degli operatori sanitari limita l’accesso a non più di tre aziende. Inoltre, meno del 20% dichiara di ricevere contenuti realmente personalizzati. Messaggi ripetitivi, canali non integrati e team organizzati a silos hanno quindi contribuito a un calo dell’engagement dei medici.

Detto ciò, l’integrazione dell’IA nei processi commerciali richiede un’applicazione specializzata e una solida base dati. Proprio grazie a un ecosistema connesso, le aziende biopharma stanno evolvendo i loro modelli di vendita, raggiungendo maggiore efficienza e interazioni sempre più customer-centric.

Infatti, grazie ai large language models e a sistemi integrati di analisi dati, l’AI può sintetizzare grandi volumi di informazioni, generare insight mirati e proporre raccomandazioni operative. In particolare, il vero valore emerge quando l’IA si integra direttamente nei tool utilizzati da territory manager, account manager e medical affairs, creando esperienze customer-centric.

Quattro leve di digital transformation per i field team del biopharma

Il valore dell’intelligenza artificiale applicata si misura nella sua capacità di risolvere problemi operativi specifici. Ecco quattro aree chiave:

Pianificazione intelligente dell’engagement

Insight pre-engagement e “next best action” consentono ai team di passare da un approccio reattivo a uno proattivo. La ricerca semantica accelera l’accesso ai contenuti approvati, migliorando la tempestività delle risposte ai clinici.

CRM a controllo vocale

L’inserimento manuale dei dati lascia spazio a note vocali integrate nei sistemi. Il risultato: meno attività ripetitive, più condivisione in tempo reale e maggiore focus sull’interazione con il professionista sanitario.

Compliance in tempo reale

Verifiche automatiche di testi e note vocali riducono i rischi regolatori. L’IA segnala immediatamente criticità, bilanciando velocità e sicurezza.

Ottimizzazione dei contenuti

L’aumento dei materiali da approvare è una sfida per gli ambiti medical, legale e regolatorio. L’IA effettua dei pre-controlli di coerenza e compliance, riducendo i tempi di validazione e supportando la creazione di contenuti personalizzati per gli operatori sanitari.

Le fondamenta dell’AI nel biopharma: dati, software e change management

La costruzione delle fondamenta per il successo dell’integrazione dell’AI nelle procedure delle aziende farmaceutiche richiede la connessione di tre pilastri:

Dati: i dati sono fondamentali per ottenere insight accurati. Strutturare i dati per un’analisi rapida e in tempo reale richiede una Common Data Architecture (CDA) e la possibilità di accesso via API quasi in real-time. Ciò è necessario per accedere a dati affidabili, tali da consentire agli agenti AI di fornire insight e azioni accurate e tempestive.

Software: occorre un ecosistema integrato e basato su un customer record unificato per consentire all’IA la capacità di orchestrare interazioni personalizzate e compliant. Infatti, l’IA integrata nel cuore di software progettati specificamente per le life sciences lavora già secondo la logica, la struttura e le normative del settore. Ciò consente alle aziende di scalare le interazioni guidate dall’AI.

Processi e team: senza change management, la tecnologia resta un esercizio teorico. Accompagnare i field team nella digital transformation significa bilanciare automazione e intuizione umana.

L’AI operativa come nuovo standard di engagement

Farrell sottolinea che integrare un’IA contestuale nei processi commerciali consente di ridurre tempi di preparazione, velocizzare la raccolta dati e offrire interazioni più pertinenti. In un settore dove la velocità degli insight è determinante come quello farmaceutico, la capacità di trasformare le informazioni in azioni concrete rappresenta un vantaggio competitivo.

Pertanto, coloro che sapranno costruire un ecosistema connesso (dati affidabili, software integrati e team preparati) non solo migliorerà la produttività interna, ma definirà i nuovi standard di engagement HCP. In pratica, il futuro dell’informazione scientifica in ambito biofarmaceutico non si misurerà sul numero di interazioni generate. I driver di valutazione saranno quindi la qualità e la rilevanza di esperienze personalizzate, costruite sull’equilibrio tra IA operativa e intelligenza umana.

Dino Biselli