L'intelligenza artificiale agentica sta prendendo rapidamente piede nei settori farmaceutico, biotecnologico e delle tecnologie mediche. I team commerciali sono alla ricerca di consigli sulle azioni più opportune da intraprendere, i reparti di affari medici necessitano di una sintesi più rapida della letteratura scientifica e i team addetti alla conformità danno priorità a una maggiore visibilità sulle interazioni con gli operatori sanitari.
Sebbene l’ambizione sia reale, la corsa all’implementazione che coinvolge l’intero settore spesso porta le organizzazioni a dare priorità all’“intelligenza” dell’IA rispetto all’infrastruttura fondamentale necessaria per supportarla. Questa fretta rischia non solo di far fallire i progetti pilota, ma anche di causare notevoli problemi di conformità e di integrità dei dati che possono compromettere i progressi sin dalle prime fasi.
Per realizzare correttamente un'IA agentica in un settore regolamentato è necessario considerare questi requisiti fondamentali come il fulcro del progetto, anziché come semplici requisiti secondari da spuntare. Ecco i cinque pilastri più importanti.
1. Considerare la creazione della base dati come la prima fase del progetto
Le attività di vendita, la cronologia CRM, le note sulle chiamate, i dati medici e quelli di mercato sono solitamente archiviati in sistemi separati che non comunicano tra loro. Un modello di intelligenza artificiale applicato a tale frammentazione produce risultati palesemente errati, e lo fa rapidamente. Ciò comporta il rischio del cosiddetto “garbage in, garbage out” (se entrano dati errati, escono dati errati). In un settore regolamentato, una raccomandazione errata può comportare rischi di non conformità.
Considerare il lavoro di preparazione dei dati come una fase a sé stante significa mappare ogni sistema sorgente che alimenta l’agente, dal CRM e dai registri delle chiamate ai dati medici e di mercato, e stabilire chiaramente chi è responsabile della qualità dei dati prima che un singolo agente entri in funzione. Significa concordare definizioni condivise per le entità fondamentali, quali i clienti, gli operatori sanitari e i prodotti, in modo che i diversi team alimentino il modello con versioni coerenti dello stesso dato. Significa stanziare risorse in tempo reale e ore di lavoro degli ingegneri per questa fase.
- Le organizzazioni che traggono un valore tangibile dall’IA agentica attribuiscono sistematicamente a questa fase lo stesso rigore e le stesse risorse riservate al livello di IA stesso.
2. Integrare i controlli di conformità e di consenso nel livello decisionale
Le regole relative al consenso e alla frequenza delle attività di sensibilizzazione variano a seconda del Paese e della linea di prodotti, e la maggior parte dei team commerciali del settore farmaceutico presenta già delle discrepanze tra ciò che è consentito e ciò che accade effettivamente sul campo. L’intelligenza artificiale di Agentic, operando su larga scala, mette rapidamente in luce tali discrepanze. Un agente che genera centinaia di raccomandazioni al giorno evidenzia esattamente dove le regole esistenti non vengono rispettate, spesso per la prima volta in modo chiaro e comprensibile a tutti.
La soluzione pratica consiste nell’integrare lo stato del consenso, i limiti di frequenza dei contatti e le norme normative regionali come vincoli rigidi all’interno della logica decisionale dell’agente stesso. Ciò significa incorporare una verifica del consenso e delle preferenze di canale in ogni fase del processo di raccomandazione, impostare blocchi automatici quando un contatto si avvicina al limite di frequenza e fornire ai team addetti alla conformità un dashboard in tempo reale.
- Se gestita correttamente, questa strategia trasforma la conformità in un filtro proattivo che impedisce il passaggio di qualsiasi azione non conforme.
3. Far passare ogni messaggio generato attraverso una persona
In un settore regolamentato, è proprio grazie alla revisione umana che la tecnologia può continuare a funzionare. È importante sottolineare una fondamentale differenza di progettazione: l’intelligenza artificiale redige i contenuti per migliorare l’efficienza, mentre l’approvazione umana è una fase obbligatoria prima che venga effettivamente intrapresa qualsiasi azione, come l’invio di un’e-mail o la pianificazione di un’attività di contatto.
In pratica, ciò significa integrare un punto di controllo esplicito per l’approvazione in ogni flusso di lavoro degli agenti che coinvolga un operatore sanitario. Ciò implica sottoporre i contenuti generati dall’IA agli stessi processi di revisione relativi alla gestione dei contenuti, agli aspetti medici, legali e normativi già utilizzati per i materiali redatti da esseri umani. Significa inoltre fornire ai revisori il contesto alla base di una raccomandazione, in modo che possano individuare un suggerimento errato prima che venga diffuso.
- I programmi pensati per durare nel tempo considerano questo punto di controllo un elemento fondamentale della progettazione fin dal primo giorno.
4. Pianificate un'implementazione in più fasi e coinvolgete le parti interessate
Un percorso realistico prevede una fase iniziale della durata compresa tra uno e tre mesi incentrata sui dati e sull’infrastruttura, una fase pilota di circa sei mesi in cui il sistema viene testato con dati reali in un ambiente isolato e un’implementazione a livello aziendale che inizia intorno al nono mese.
Ogni fase deve avere i propri criteri di successo, concordati con le parti interessate prima del suo avvio, in modo che il progetto pilota possa essere valutato sulla base di risultati chiaramente definiti. Ciò significa comunicare tempestivamente e con regolarità che una solida prova di fattibilità costituisce un segnale per procedere con cautela e che il sistema necessita ancora di una validazione prima che ogni rappresentante in ogni mercato possa accedervi.
- Definire la fase di progettazione e quella pilota come attività ingegneristiche necessarie e fissare date concrete per ciascuna fase evita a ogni responsabile di un programma di IA di dover affrontare una conversazione difficile in un secondo momento.
5. Attribuire la stessa importanza alla maturità della governance e alle capacità del modello
La capacità di garantire la conformità e la governance sta diventando un'infrastruttura fondamentale per l'IA agentica. Le recenti operazioni di acquisizione nel settore della tecnologia farmaceutica riflettono un consolidamento del mercato incentrato su questa capacità.
Quando si valutano i fornitori, ciò significa porre domande mirate prima di firmare qualsiasi documento: in che modo la piattaforma gestisce il consenso e le differenze normative regionali fin da subito, quale traccia di audit genera per ogni azione degli agenti e con quale rapidità è possibile aggiornare le regole di governance al mutare delle normative. Significa chiedere referenze ad altri clienti soggetti a regolamentazione che possano testimoniare le prestazioni degli strumenti di governance del fornitore nel corso di un audit reale.
- I responsabili tecnologici del settore farmaceutico che nel corso del prossimo anno dovranno valutare se sviluppare internamente o acquistare soluzioni pronte all’uso dovrebbero considerare l’esperienza di un fornitore in materia di governance alla stregua delle sue affermazioni relative alle competenze tecniche. In questo settore, entrambi questi aspetti rivestono la stessa importanza.
Costruire basi solide per l'intelligenza artificiale nel settore farmaceutico e delle bioscienze
Il successo nell’adozione dell’IA agentica nel settore farmaceutico e delle scienze della vita dipende meno dalla complessità del modello che dalla solidità del quadro di riferimento su cui si basa. Dando priorità all’integrità dei dati, integrando la conformità nel processo decisionale, mantenendo il controllo umano, gestendo le aspettative delle parti interessate e selezionando partner orientati alla governance, i leader del settore farmaceutico possono colmare il divario tra i progetti pilota sperimentali e i sistemi pronti per la produzione.
Le organizzazioni che oggi considerano questi principi fondamentali come la loro missione principale definiranno lo standard di innovazione del settore, implementando con successo l’IA agentica in ambiente di produzione, mentre altre rimarranno nella fase di dimostrazione.
Vuoi vedere questi principi messi in pratica? Approfondisci i punti salienti del nostro recente webinar,“The AI-Ready Pharma Commercial Engine”, per scoprire le opinioni degli esperti su come affrontare le sfide concrete legate all’implementazione dell’IA.
Puoi anche seguire un tour autoguidato della piattaforma SnapLogic oppure prenotare una demo personalizzata con il nostro team di esperti.
