Come le aziende farmaceutiche e di dispositivi medici possono sfruttare davvero il potenziale dell’AI, senza cadere nel mito della soluzione universale.

A una recente conferenza sul settore Life Sciences, ho contato le sessioni dedicate all’Intelligenza Artificiale: il 90%. Ogni conversazione, presentazione e momento di networking ruotava attorno all’AI come soluzione definitiva a ogni problema. Anch’io sono entusiasta delle possibilità che offre, ma mi chiedo: non la stiamo forse trattando come una sorta di panacea moderna, un rimedio universale in stile mitologico, invece che come uno strumento concreto e potente?

Dietro al clamore dell’AI

L’AI è ovunque nei forum del settore, promettendo di rivoluzionare tutto: dalla ricerca alla produzione, fino alle vendite. Ma l’esperienza mi ha insegnato che l’AI porta risultati solo quando smettiamo di aspettarci miracoli e iniziamo a concentrarci su applicazioni pratiche, mirate a risolvere problemi reali.

La vera domanda non è se l’AI possa trasformare il settore Life Sciences, ma come applicarla in modo strategico per generare valore oggi.

Dove l’AI fa davvero la differenza

Collaborando con aziende farmaceutiche e di dispositivi medici, ho individuato tre aree in cui l’AI porta impatti concreti e misurabili:

1. Meno attriti operativi grazie al linguaggio naturale
Con assistenti AI, i team possono interagire con i sistemi in modo conversazionale, senza dover imparare interfacce complesse. Un analista può semplicemente chiedere: “Mostrami gli errori nei claim del Q3” e ottenere risposte in pochi secondi. 

Non è solo questione di velocità: è ridurre il carico mentale e liberare tempo per decisioni strategiche.

2. Trasformare il caos dei dati in informazioni utili
Il settore produce enormi volumi di dati – contratti, prescrizioni, claim, gare, documenti regolatori. L’AI li valida automaticamente e segnala incongruenze che un essere umano impiegherebbe ore a trovare. Risultato: i decision maker lavorano su dati affidabili e puliti, senza perdere tempo a verificarli.

3. Decisioni più rapide e più intelligenti
Calcoli AI per il Gross-to-Net migliorano la previsione dei ricavi, aumentano l’accuratezza dei modelli e riducono gli errori manuali nei processi di accrual.
Nei sistemi di gara (tender), l’AI suggerisce prezzi competitivi per aumentare le probabilità di vincita.

Nella gestione dei claim, individua anomalie che i metodi tradizionali non vedono.
Tutto questo non solo velocizza i processi, ma fa emergere intuizioni nascoste nei dati già esistenti. Quando i dati supportano le decisioni strategiche, i team agiscono con maggiore sicurezza.

Prima le fondamenta

L’AI è straordinaria, ma da sola non risolve processi disfunzionali o dati disordinati.
Molti progetti falliscono perché si cerca di applicarla senza prima sistemare processi e governance dei dati. L’AI amplifica ciò che già esiste: se i dati sono caotici o i processi inefficienti, otterrai solo caos… più velocemente.

Le aziende che hanno successo con l’AI iniziano da basi solide: dati di qualità e strategie operative ben definite. Solo così l’AI diventa un acceleratore, non un rattoppo.

Un approccio strategico all’AI per il Life Sciences

In Vistex, sviluppiamo soluzioni AI focalizzate su aree critiche per i produttori del settore Life Sciences: aumentare la produttività e prendere decisioni più rapide e più redditizie.
Non promettiamo soluzioni magiche. Le nostre funzionalità AI si integrano nei processi commerciali esistenti e generano un ROI misurabile.

Crediamo che il successo dell’AI richieda competenze verticali e implementazioni pratiche ed è proprio questo il tema del mio webinar.

Cosa ci aspetta?

L’AI non è la risposta a tutto, ma può essere rivoluzionaria se applicata in modo mirato.
Le aziende che vincono sono quelle che evitano l’illusione della panacea e puntano su applicazioni concrete e utili.

Il futuro sarà di chi sa riconoscere sia il potenziale che i limiti dell’AI.

Vuoi superare il clamore e scoprire applicazioni pratiche per la tua azienda Life Sciences?

Guarda il mio webinar per scoprire strategie concrete ed esempi reali:

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• Ottimizza i margini e migliora i risultati con un approccio pratico all’AI