Nonostante i field team siano riconosciuti come una delle principali fonti di nuovi insight terapeutici, il 65% degli operatori sanitari (HCP) limita l’accesso a tre o meno aziende biopharma. Gli HCP cercano un confronto realmente significativo, ma meno del 20% trova contenuti realmente personalizzati sulle proprie esigenze; troppo spesso ricevono messaggi ripetitivi e sono soggetti a un sovraccarico informativo, conseguenza di team di vendita disconnessi e organizzati in silos funzionali. Territory manager, account manager, medical affairs team e altri specialisti si trovano frequentemente a operare con informazioni incomplete sui clienti, preparazione manuale delle attività e inserimento dati che richiedono molto tempo, con il risultato di un engagement frammentato.
L’AI ha il potenziale di rendere le interazioni con gli HCP più efficaci, fornendo intelligenza per la pianificazione dell’engagement e automatizzando i task di routine, liberando così tempo per attività a maggior valore aggiunto. L’approccio pratico all’AI si concentra sull’equipaggiare i team customer-facing con strumenti basati sull’AI che integrano direttamente gli insight nei workflow esistenti, abilitando esperienze personalizzate per gli HCP e aumentando la produttività del field. Tuttavia, integrare l’AI nei processi commerciali richiede un’applicazione specializzata e una solida base dati. Grazie a un ecosistema connesso, le aziende biopharma stanno evolvendo i loro modelli di vendita, raggiungendo maggiore efficienza e interazioni sempre più customer-centric.
Integrare un’AI pervasiva e contestuale nei workflow commerciali
L’AI supporta i team di vendita, marketing e medical affairs nel fornire interazioni tempestive e personalizzate, rispondendo in modo più efficace alle esigenze degli HCP. Grazie ai large language models (LLM) e all’ampio patrimonio informativo dell’organizzazione, l’IA sintetizza le informazioni specifiche dei clienti con elevata precisione e rapidità, offrendo insight mirati, raccomandazioni proattive e automatizzando le attività ripetitive.
“Abbiamo sempre visto l’AI come un abilitatore. Trovare il giusto equilibrio tra automazione e intervento umano ci permette di creare relazioni realmente personalizzate” spiega Richard Palizzolo, executive director e head of customer experience, Sobi.
L’integrazione dell’Agentic AI nei field workflow quotidiani, con accesso sicuro ai dati aziendali, offre intelligenza contestuale basata su business rule e esigenze degli utenti. Agenti di AI pervasivi identificano in tempo reale le opportunità, fornendo informazioni e contenuti rilevanti esattamente quando servono. Attraverso un’interfaccia conversazionale, gli agenti AI possono offrire risposte immediate, supportando i field team nel prendere decisioni più rapide e informate. Gli utenti possono mettere in pratica le raccomandazioni dell’AI con un solo clic, trasformando realmente gli insight in azione. Questo semplifica i processi per i team di vendita, aumentando l’efficienza e consentendo esperienze personalizzate per gli HCP.
Quattro strategie con cui l’AI aumenta la produttività
Il vero potenziale dell’AI risiede nella sua applicazione concreta all’interno dei workflow quotidiani. Di seguito quattro casi d’uso che illustrano come l’AI possa supportare i team biopharma di vendita a coinvolgere i clienti in modo più efficace:
1. Migliore pianificazione dell’engagement
L’AI ottimizza la pianificazione e l’esecuzione dell’engagement da parte dei field team, fornendo in modo proattivo insight pre-engagement e suggerendo le next best action sulla base delle informazioni aggiornate sui clienti, come attività di mercato, dati di interazione e trend comportamentali. Gli agenti AI abilitano inoltre la ricerca semantica dei contenuti, facilitando l’individuazione immediata di materiali rilevanti e approvati, così che i team sul campo possano rispondere rapidamente alle richieste dei clienti.
2. CRM con controllo vocale e inserimento dati tramite voce
Grazie a funzionalità AI di controllo vocale, i field team possono utilizzare i sistemi CRM tramite comandi vocali in modalità hands-free. L’integrazione della voce elimina la necessità di trascrivere manualmente le note delle visite, permettendo una raccolta informazioni più tempestiva e dettagliata e un notevole risparmio di tempo. Le informazioni acquisite vengono condivise istantaneamente con le altre funzioni aziendali, migliorando follow-up e qualità dell’esperienza cliente.
3. Verifica della compliance in tempo reale
L’AI può verificare automaticamente testi e note vocali per assicurarne la compliance alle normative e alle policy aziendali, riducendo i rischi legati alle annotazioni libere. L’AI analizza in tempo reale frasi sensibili, parole chiave e potenziali criticità, segnalando tempestivamente eventuali elementi che richiedono una revisione umana. Questo monitoraggio proattivo aiuta i field team a rimanere conformi, senza rinunciare a velocità e semplicità nella raccolta di informazioni durante le attività quotidiane.
4. Ottimizzazione della qualità e della rapidità dei contenuti
Con l’aumentare del volume dei contenuti, l’AI aiuta i team medical affairs, legal e regulatory (MLR) a lavorare in modo più efficiente. Integrata nei sistemi di content management, l’AI può effettuare una pre-verifica degli asset rispetto agli standard editoriali, alle linee guida di brand e di mercato e alle regole dei diversi canali, permettendo così ai professionisti MLR di concentrarsi sui materiali più critici, mantenendo comunque il controllo finale. Inoltre, l’AI fornisce informazioni specifiche sui clienti, consentendo di creare contenuti personalizzati in linea con le preferenze degli HCP, facilitando un engagement più mirato e garantendo che i contenuti rilevanti e compliant arrivino sul mercato più rapidamente.
Costruire le fondamenta per il successo dell’AI grazie all’integrazione e alla connessione di dati, software, processi e team
Integrare efficacemente l’AI nei workflow e ottenere benefici in termini di produttività richiede la connessione di software, dati, processi e team. Un engagement model semplificato e unificato, alimentato dall’AI, costituisce la base di una reale customer centricity, riducendo le attività manuali.
1. Dati: abilitare insight e automazione guidati dall’AI
Dati di alta qualità sono essenziali affinché l’AI generi insight accurati, suggerisca le next-best action, individui i contenuti corretti e automatizzi i processi. Una gestione dati inefficace — senza catalogazione, tagging o standardizzazione — limita il vero potenziale dell’AI. L’AI stessa aiuta le aziende biopharma a rafforzare la data foundation, identificando gap, migliorando la struttura e favorendo best practice. Ad esempio, può prevedere e applicare automaticamente i tag rilevanti nei sistemi di content management, ottimizzando la data governance.
Strutturare i dati per un’analisi rapida e in tempo reale richiede una Common Data Architecture (CDA) e la possibilità di accedere a set di dati ampi e completi via API quasi in real time. Insieme, queste componenti garantiscono accesso sicuro e veloce ai dati affidabili, consentendo agli agenti AI di fornire insight e azioni istantanee
2. Software: il motore di un’AI integrata, compliant e contestuale
Per adottare con successo l’AI nelle attività commerciali del settore biopharma è necessario un ecosistema integrato che favorisca il flusso di dati e la collaborazione. Quando le applicazioni condividono un database unificato e un unico customer record, l’AI è in grado di collegare tutti i touchpoint, coordinando interazioni personalizzate e tempestive. Questo genera un flusso informativo automatico che sincronizza i team di vendita. Un’AI integrata nel cuore di software progettati specificamente per le life sciences lavora già secondo la logica, la struttura e le normative del settore, assicurando compliance e rilevanza contestuale. Questo consente alle aziende di scalare con sicurezza e precisione le interazioni guidate dall’AI.
“È essenziale avere le giuste fondamenta, come la corretta struttura dati e la tecnologia adeguata. Senza questi elementi, qualsiasi percorso verso l’AI sarà più complesso” commenta Janis Witzleb, director, platforms management, medical affairs, CSL Behring.
3. Processi e team: change management
Oltre a dati e software, il successo nell’integrazione dell’AI passa anche attraverso un’evoluzione culturale. Un change management efficace è fondamentale per accompagnare i team di vendita nell’adozione dell’AI e nell’adattamento a nuovi processi. È essenziale ripensare i workflow per valorizzare al massimo l’automazione e le capacità analitiche dell’AI, promuovendo la cultura e le competenze digitali all’interno della field force, così da raggiungere il giusto equilibrio tra intuizione umana e insight generati dall’intelligenza artificiale.
AI applicata: massimizzare l’engagement, riducendo tempi di preparazione e data entry
Quando viene integrata nei workflow commerciali, l’AI applicata permette un engagement coordinato e realmente centrato sul cliente. È in grado di gestire grandi volumi di dati complessi per ottimizzare la pianificazione delle attività di engagement, la raccolta dati tramite voce, il monitoraggio della compliance e la revisione dei contenuti. Insight tempestivi e automazione consentono di ridurre significativamente il tempo di preparazione per i field team, accelerando i processi decisionali e rendendo l’engagement più strategico.
Un ecosistema integrato e semplificato, basato su dati di alta qualità e su software avanzati, costituisce la base ideale per l’AI operativa. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro consente di trasformare rapidamente gli insight in azioni concrete, aumentando la produttività e favorendo la collaborazione tra le diverse funzioni aziendali. Un’AI progettata specificamente per il settore life sciences garantisce il rispetto della compliance e promuove l’efficienza operativa, consentendo ai team di vendita di offrire esperienze personalizzate e allineate agli HCP. Chi saprà adottare oggi l’AI operativa definirà lo standard in un settore dove la velocità degli insight dovrà essere pari a quella dell’innovazione.