Trong bối cảnh các công ty dược sinh học ngày càng chú trọng vào việc cải thiện các chiến lược thương mại tập trung vào khách hàng, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành yếu tố then chốt nhằm thúc đẩy sự tương tác hiệu quả hơn và nâng cao hiệu suất hoạt động. Tuy nhiên, để khai thác tối đa tiềm năng của AI, việc đầu tư chiến lược vào dữ liệu sạch và thống nhất là điều cần thiết.

Mục lục

Tầm Quan Trọng Của Dữ Liệu Sạch

Các nhà lãnh đạo dược sinh học tiên phong nhận thức rằng hành trình đạt được xuất sắc trong AI bắt đầu từ dữ liệu đáng tin cậy và được tổ chức tốt. Trong năm tới, việc ưu tiên tính toàn vẹn của dữ liệu và sự tuân thủ quy định sẽ cho phép các tổ chức tận dụng khả năng chuyển đổi của AI – từ việc tinh giản quy trình làm việc y tế, pháp lý và quy định (MLR) cho đến trang bị cho các đại diện lĩnh vực những thông tin có thể hành động và mở rộng phân tích nâng cao.

Dự đoán 1: Dữ liệu sạch sẽ thúc đẩy đổi mới AI tuân thủ tại Châu Âu

Mặc dù gần đây đã có nhiều sáng kiến AI, nhưng chúng vẫn chưa đủ sức thay đổi ngành công nghiệp khoa học đời sống thương mại. Dự báo rằng vào năm 2025, các công ty dược sinh học Châu Âu nào nắm bắt được dữ liệu nội bộ và bên ngoài đồng nhất sẽ bắt đầu thu lợi nhuận thương mại.

Các tổ chức dược sinh học sẽ kết hợp các công cụ AI sẵn có với dữ liệu sạch và hài hòa hơn. Việc thu thập dữ liệu từ các nguồn tin cậy và đã được xác minh nội bộ sẽ dẫn đến sự tự tin lớn hơn trong các kết quả do AI tạo ra. Điều này sẽ giúp dễ dàng mở rộng các dự án thử nghiệm từ một thị trường và một nhãn hàng đến toàn bộ doanh nghiệp.

Liên minh Châu Âu vừa giới thiệu Luật Trí Tuệ Nhân Tạo – quy định AI toàn diện đầu tiên bởi bất kỳ cơ quan nào nhằm đảm bảo AI được phát triển và sử dụng một cách an toàn. Kết hợp với các quy tắc bảo mật dữ liệu hiện tại của Châu Âu, các công ty dược sinh học sẽ có các nguyên tắc rõ ràng để hỗ trợ cho tương lai đầu tư và đổi mới. Thành công thương mại sẽ thuộc về những ai làm sạch dữ liệu, tìm kiếm nguồn dữ liệu mới và kiểm tra chúng trong khuôn khổ quy định này.

Dự đoán 2: AI sẽ tinh giản quy trình đánh giá nội dung MLR

Sự gia tăng các ứng dụng AI trong việc tạo nội dung, vệ sinh và kiểm tra chất lượng sẽ tạo ra sản lượng nội dung cao kỷ lục, khiến việc đưa thông điệp liên quan ra thị trường trở nên khó khăn hơn. Do đó, các nhóm nội dung và đối tác đại lý tập trung đầu tư AI vào cả việc tạo nội dung có giá trị cao và cải thiện quy trình đánh giá MLR sẽ là những người đầu tiên thấy lợi tức đầu tư (ROI).

Bằng cách giảm số vòng đánh giá và thời gian chu kỳ, các đội ngũ MLR được trang bị AI sẽ đẩy nhanh quá trình sản xuất nội dung thương mại chính xác và tuân thủ, mặc dù khối lượng ngày càng tăng. Những hiệu quả này sẽ giúp chuyển đổi quy trình đánh giá MLR từ giai đoạn cuối cùng trong chu trình nội dung thành một vai trò chủ động với cái nhìn và sự tham gia lớn hơn vào quá trình tạo nội dung, giảm thiểu công việc tái thực hiện.

Các tổ chức loại bỏ độ phức tạp trong chuỗi cung ứng nội dung bằng cách phân loại nội dung theo hệ thống phân loại chuẩn, loại bỏ các giải pháp đặc thù và khai thác các mô hình ngôn ngữ lớn sẽ di chuyển nhanh hơn và hiệu quả hơn. Các nhóm nội dung và MLR ưu tiên chất lượng nội dung hơn là số lượng sẽ trở thành những nhà lãnh đạo thương mại đầu tiên trong việc mang lại giá trị từ AI.

Dự đoán 3: Phân tích tiên tiến tập trung vào con người sẽ mở khóa tiềm năng của AI

Khi các tổ chức thương mại xem xét các ứng dụng AI cho phân tích tiên tiến, họ cũng sẽ phải đối mặt với những giới hạn của AI. Ví dụ, một hành động “tiếp theo tốt nhất” do AI đề xuất sẽ cần xem xét nhiều biến số không dễ dàng được lập kế hoạch, từ kế hoạch gọi của đại diện đến quyền truy cập của cán bộ y tế, cho đến các kế hoạch bồi thường khuyến khích. Nếu hành động tiếp theo được đề xuất là thứ mà đại diện không thể hoặc không muốn thực hiện, AI chỉ thêm tiếng ồn vào hệ thống.

Do đó, các nhà lãnh đạo sớm sẽ tập trung vào việc đầu tư vào con người để thu được lợi ích tốt nhất từ các sáng kiến đã được lựa chọn cẩn thận. Các ứng dụng AI trong phân tích tiên tiến sẽ thành công nhất khi các công ty dành thời gian ban đầu để xác định vấn đề, cấu trúc dữ liệu và đào tạo người dùng hành động dựa trên thông tin chi tiết. Những người đi đầu sẽ xây dựng một nền văn hóa quản lý thay đổi nhằm giải quyết các khoảng cách kiến thức và kỹ năng.

Tuy nhiên, các công cụ AI không thể được gắn vào các hệ thống tách rời hoặc yêu cầu tích hợp phức tạp với các công cụ trí tuệ kinh doanh, điều này sẽ làm chậm tiến độ thu thập thông tin và làm giảm sự chấp nhận của người sử dụng. AI, nếu được bổ sung vào quá trình ra quyết định và tích hợp vào quy trình làm việc của người dùng, sẽ tạo ra sự sử dụng rộng rãi hơn và đặt nền móng cho lợi tức dài hạn.

Tóm lại

Tương lai của AI trong ngành khoa học đời sống đầy hứa hẹn. Từ việc đẩy nhanh quy trình đánh giá nội dung đến nâng cao phân tích, AI có tiềm năng biến đổi quy trình và nâng cao sự tập trung vào khách hàng. Tuy nhiên, thành công đòi hỏi các chiến lược có chủ đích: đầu tư vào dữ liệu sạch, tin cậy, tích hợp AI vào quy trình làm việc và trao quyền cho các đội ngũ để sử dụng hiệu quả các thông tin thu được. Những công ty áp dụng các thực hành này sẽ dẫn đầu trong sự phát triển của ngành, đạt được sự tăng trưởng và giá trị đáng kể trong những năm tới.