Сейчас трудно найти компанию, не использующую нейросети, чат-боты и различные роботизированные системы. В фармотрасли искусственный интеллект (ИИ) может сопровождать каждый этап производства лекарств: от разработки молекул до выпуска готовой продукции. Компании используют ИИ-системы для цифровизации системы поставок, обучения сотрудников, логистики, контроля качества и других производственных процессов.

Какую ИИ-систему выбрать

Многих участников фармрынка волнует, не повредит ли ИИ отлаженные схемы работы, как постепенно переходить на современные технологии, не придется ли увольнять сотрудников или нести существенные расходы. Актуальным остается вопрос конфиденциальности персональных данных. Но те, кто уже внедрил в своих компаниях ИИ-технологии, уверены, что если выбрать подходящее решение, то риски минимальны, а польза для бизнеса неоспорима.

IT директор компании «ЭГИС-РУС» Сергей Шубников отмечает, что хотя ИИ еще развивается, возможностей для его применения сейчас много, а рынок готовых решений предоставляет широкий выбор. Компания может использовать самописное ИИ-решение или публичное, но последние зачастую ограничены санкциями и технологическими возможностями.

Андрей Пунин, технический директор «Здравсити» убежден в обратном — самописная система пишется под требования заказчика, полностью принадлежит компании, в нее можно вносить любые нужные изменения. А уровень российского софта сейчас достиг функциональности западного.

Для задач с закрытой информацией компании, необходимо выбирать самописную систему и самостоятельно обучить ИИ-модель, поскольку в публичных сервисах конфиденциальность данных может пострадать. Другой вариант — не отказываться от публичного решения совсем, но наиболее важные сведения выкладывать только в собственную ИИ-систему.

Начальник отдела электронной коммерции «Болеар» Игорь Климанов считает, что внедрение ИИ-инструментов в компании зависит от их экономической эффективности. Кроме того, нужно учитывать ограничения в наборе данных, «железе» (компьютерном оборудовании) и мощностях и выбирать решение, исходя из своих возможностей. Также стоит оценить доступность провайдеров, готовых помочь во внедрении ИИ-инструментов. Если есть ресурсы, то базовые вещи по части разработки и внедрения можно делать силами компании.

ИИ возьмет рутину на себя

Лучше всего ИИ показывает себя, когда надо заменить и автоматизировать рутинные процессы, на которые уходит много времени и ручной работы, и при анализе большого объема информации. Например, можно разработать программу анализа резюме, которая будет сопоставлять информацию из них с требованиями, указанными в вакансии. Однако нужно учитывать, что такой подход годится для стартовых позиций, а окончательное решение о приеме на работу все-таки остается за руководителями. С помощью ИИ-моделей (виртуальных тренажеров) можно обучать медпредставителей и оценивать их коммуникативные навыки в ходе виртуальных визитов.

При грамотном использовании ИИ-модель способна заменить деятельность целого отдела, а у сотрудников появится время для решения нетривиальных творческих задач.

Кроме того, ИИ облегчает коммуникацию с потребителями и продвижение продукции, поскольку с его помощью можно быстро генерировать баннеры, составлять промопланы и другие виды рекламного контента. Конечно же, это не отменяет вложений в маркетинг и исследования, а также работу с аудиторией. Следует учитывать, что ИИ-анализ отзывов покупателей пока несовершенен. Например, человек ставит продукту высокую оценку, но в отзыве говорит о каком-либо его небольшом изъяне или высказывает пожелание по изменению размера, дозировки или других параметров. На основании этих данных ИИ может автоматически отнести отзыв к категории отрицательных, поэтому следует проверять его работу вручную.

Преимущества нейросетей: от поиска новой молекулы до системы поставок

Из ИИ-инструментов в фармкомпаниях сегодня наиболее востребованы нейросети. Они легко отслеживают цепочки поставок и позволяют проанализировать потребность в лекарствах в регионах и городах. Таким образом, приемлемо распределить продукцию, не допустив дефицита или излишков. На основе собранных ими данных можно предсказать спрос на препараты и преобладающие тренды на рынке. В перспективе это значительно сэкономит ресурсы компании и даст возможность сосредоточиться на более важных задачах, чем рутинные процессы, например, смене стратегии с учетом реальной ситуации в отрасли.

Нейросети используются в разработке лекарств, в клинических исследованиях и в анализе молекул: за короткое время они способны проанализировать данные о свойствах молекул и их взаимодействии с клетками организма. Таким образом, можно спрогнозировать механизм действия препарата и его возможные побочные эффекты.

ИИ должна быть под контролем

При внедрении ИИ-системы в компании нужно разработать четкую стратегию, но с возможностью гибкого внесения изменений. Оцените, обладают ли ваши сотрудники необходимыми компетенциями или лучше привлечь людей со стороны? При выборе решения постарайтесь изучить все доступные технологии и соотнесите их с вашим бюджетом и задачами. Не забывайте, что любой системе ИИ требуется постоянный контроль (сопровождение), дообучение и настройка. При серьезном подходе ИИ-инструменты станут для компании хорошим помощником в работе.

По материалам тринадцатой конференции «Цифровые технологии в фармацевтике: фокус на импортозамещении и повышении эффективности»

Ирина Андреева

ИСТОЧНИКИ