Le aziende biofarmaceutiche stanno sempre più integrando tecnologie di intelligenza artificiale per potenziare le loro strategie incentrate sul cliente, favorendo un coinvolgimento più personalizzato e una maggiore efficienza operativa. Tuttavia, per sbloccare il vero potenziale dell’AI è fondamentale un focus strategico e un investimento in dati puliti e armonizzati. Senza questa base solida, anche gli strumenti di AI più avanzati rischiano di non fornire risultati significativi o scalare oltre i progetti pilota.
Le aziende leader nel settore biofarmaceutico stanno comprendendo l’importanza di avviare gli investimenti in AI a partire da una base di dati affidabili e ben strutturati. Nel 2025, dare priorità alla qualità dei dati e al loro allineamento con gli standard normativi consentirà a queste organizzazioni di sfruttare appieno il valore di questa tecnologia, ottimizzando i processi di revisione medica, legale e normativa, generando preziosi insight operativi per i team sul campo e scalando l’analisi avanzata.
La recente ondata di innovazione nell’AI non ha ancora trasformato radicalmente il settore life science. Nel 2025, le biofarmaceutiche europee che sapranno armonizzare i dati interni ed esterni inizieranno a raggiungere dei benefici dal punto di vista commerciale.
Queste organizzazioni combineranno motori AI già disponibili con dati più armonizzati e puliti. Acquisire dati da fonti affidabili e verificate internamente aumenterà la fiducia nei risultati generati dall’AI, rendendo più semplice scalare i progetti pilota da soluzioni per singolo mercato o brand all’intera azienda.
L’Unione Europea ha recentemente introdotto l’Artificial Intelligence Act, la prima regolamentazione completa sull’AI mirata a garantire che questa tecnologia sia sviluppata e utilizzata in modo sicuro. In combinazione con le vigenti norme europee sulla privacy dei dati, le biofarmaceutiche europee avranno principi chiari per supportare futuri investimenti e innovazioni. Il successo commerciale arriverà alle organizzazioni che sapranno mantenere puliti i loro dati, garantiranno nuove fonti e le utilizzeranno nel rispetto di questo quadro normativo.
Il crescente utilizzo dell’AI per la creazione, la pulizia e il controllo di qualità dei contenuti porterà a un volume record degli stessi, rendendo più difficile diffondere messaggi rilevanti sul mercato. Di conseguenza, i content team e i partner delle agenzie che focalizzeranno i propri investimenti in AI sia sulla creazione di contenuti di alto valore sia sul miglioramento dei processi di revisione MLR saranno i primi a vedere un ritorno sugli investimenti.
Riducendo i tempi di revisione, i team MLR potenziati dall’AI accelereranno la creazione di contenuti conformi e accurati, nonostante il loro crescente volume. Queste efficienze aiuteranno a trasformare la revisione MLR da passaggio finale nel ciclo dei contenuti a un ruolo proattivo, ottenendo maggiore visibilità e input nel processo di creazione dei contenuti, riducendo ulteriormente il lavoro di rielaborazione.
Le organizzazioni che semplificheranno la loro catena di fornitura dei contenuti classificandoli con una tassonomia standard, eliminando soluzioni su misura e sfruttando i Large Language Model , si muoveranno più rapidamente ed efficientemente. I team di contenuti e MLR che privilegeranno la qualità rispetto alla quantità saranno i primi a trarre valore dall’AI.
Mentre le organizzazioni commerciali esplorano casi d’uso di AI per le advanced analytics, si troveranno comunque ad affrontare i limiti di questa tecnologia. Ad esempio, una raccomandazione generata dall’AI dovrebbe tenere conto di una vasta gamma di variabili non facilmente quantificabili, dal piano visite di un informatore scientifico alla difficile accessibilità degli HCP ai piani di incentivazione. Se l’AI propone un suggerimento che un informatore non può o non vuole intraprendere, si rischia di introdurre ulteriore interferenza nel sistema.
Di conseguenza, i leader più pronti si concentreranno sugli investimenti nelle persone per ottenere il miglior ritorno su progetti selezionati con cura. I casi d’uso di AI nell’analisi avanzata avranno maggior successo quando le aziende investiranno tempo nel definire i problemi, strutturare i dati e formare gli utenti su come agire sugli insight, in modo tale da costruire una cultura di gestione del cambiamento in grado di affrontare e colmare le lacune di conoscenza e competenze.
Tuttavia, strumenti di AI legati a sistemi disconnessi o che richiedono integrazioni complesse con strumenti di business intelligence rallenteranno la generazione di insight e scoraggeranno l’adozione da parte degli utenti. L’AI che potenzia il processo decisionale e si integra nei flussi di lavoro degli utenti – simile a come le app di navigazione guidano i conducenti nel traffico in tempo reale – vedrà un utilizzo più ampio e porrà le basi per un ROI a lungo termine.
Il futuro dell’AI nelle scienze della vita è ricco di opportunità. Dall’accelerazione dei processi di revisione dei contenuti all’analisi avanzata, l’AI ha il potenziale per snellire i processi e migliorare la customer centricity. Tuttavia, il successo richiederà un approccio ponderato: sarà necessario investire in dati puliti e affidabili, integrare l’AI senza soluzione di continuità nei flussi di lavoro e abilitare i team ad agire sugli insight. Le aziende che abbracceranno queste strategie guideranno la trasformazione del settore, generando valore e crescita significativi negli anni a venire.
(a cura di Chris Moore, Presidente di Veeva Europe)
