ИИ-агенты в здравоохранении эволюционируют: они уже не ограничиваются ответами на запросы, а самостоятельно справляются со сложными задачами в маркетинге. Компании из сферы life sciences делают на них ставку в своих коммерческих планах.
Отчет Capgemini Invent прогнозирует, что такие агенты принесут до 450 млрд долларов США экономической выгоды за счет роста выручки и сокращения расходов по всему миру к 2028 году. При этом 69% руководителей намерены запустить их в маркетинговых процессах уже к концу текущего года.
В фармацевтическом маркетинге риски особенно велики: время личных встреч представителей с медицинскими специалистами сокращается, тенденция усилилась после пандемии Covid-19. Трудности возникают не только с доступом, но и с эффективным использованием этих контактов благодаря данным, изолированным в отдельных хранилищах.
Проблема разрозненных данных
Бриггс Дэвидсон, старший директор по цифровым технологиям, аналитике и маркетинговой стратегии для life sciences в Capgemini Invent, приводит пример, знакомый всем в фармацевтическом маркетинге: специалист посещает конференцию, видит перспективные данные о препарате конкурента, публикует статью и меняет предпочтения в рецептах на аналог — за один квартал.
В типичных компаниях старая IT-инфраструктура и силосы данных держат эти сведения в разных системах вроде CRM, баз событий и данных о возмещениях. Скорее всего, перед визитом к специалисту у продавцов не было доступа к ним.
Дэвидсон считает, что выход — внедрение ИИ-агентов именно в маркетинг здравоохранения. Они сами запрашивают, объединяют и используют эти данные для действий. В отличие от чат-ботов, отвечающих на вопросы, агенты берут на себя цепочки многоэтапных операций.
Нет нужды инженеру данных создавать свежий канал передачи: агент сам обратится к CRM и базе возмещений, чтобы решить задачу вроде "Выяви онкологов на Северо-Западе с рецептурным объемом на 20% ниже, но бывавших на нашем последнем конгрессе".
От координации каналов к независимым действиям
Дэвидсон описывает сдвиг: от обзора всех каналов связи, где опыты просто синхронизируют, к полноценной оркестрации через ИИ-агентов.
В реальности продавец может задействовать агента для подготовки звонков и визитов вопросами вроде "Какие темы недавно зацепили моего специалиста?" или "Подготовь полный профиль по нему".
Система соберет:
- Недавний диалог со специалистом
- Его паттерны выписывания рецептов
- Авторитетов, на которых он ориентируется
- Подходящий контент для обсуждения
- Любимые способы контакта (встречи, письма, онлайн-семинары)
Главное — агент составит индивидуальный сценарий визита по объединенному досье и подскажет, что делать дальше в зависимости от реакции.
"ИИ-агенты заточены под реальные шаги, они уходят от 'дайте ответ' к 'сделайте все сами', — разъясняет Дэвидсон.
"Продавцы теперь не просто спрашивают, а управляют мини-командами агентов: один занимается планом, другой ищет и верифицирует материалы, третий организует и отслеживает, четвертый следит за соответствием нормам — с контролем со стороны человека".
Данные наготове для ИИ
Чтобы все заработало, нужны "данные, готовые к ИИ", как их называет Дэвидсон: унифицированные, открытые, полные и проверенные. Они открывают три ключевых функции:
Мгновенные решения: Прогнозы с оповещениями почти в реальном времени о надвигающихся изменениях, чтобы продавцы опережали события.
Масштабная кастомизация: Уникальные впечатления для тысяч специалистов сразу, с помощью компактных человеческих групп и сетей целевых агентов.
Реальный возврат от маркетинга: Забыть о ежемесячных сводках прошлого — понять, какие кампании прямо влияют на рецепты.
Дэвидсон настаивает: старт требует согласия маркетологов и IT по первым сценариям, с четкими KPI вроде роста вовлеченности специалистов или эффективности продавцов в процентах.
Главные вызовы при запуске
ИИ-агенты в здравоохранении — это не просто гаджет, а свежий уровень работы для продажных команд. Однако их польза раскроется лишь при наличии данных для ИИ, надежной установке и обновлении процессов.
Материал не углубляется в регуляторные риски: системы сами лезут в базы возмещений с историей выписок, что сложно под правилом HIPAA о минимально необходимых данных. Отсутствуют примеры внедрений у клиентов и цифры кроме общей оценки в 450 млрд долларов.
Дэвидсон советует глобальным фирмам подстраивать сценарии под готовность рынка, чтобы выжать максимум отдачи — подходы разнятся по разным регуляциям.
Суть выгоды двусторонняя: специалисты видят подходящий контент, а маркетологи наращивают контакты и продажи.
Реализуется ли картина с агентами, связывающими CRM, события и возмещения, как норма к 2028-му — или упрется в управление данными — решит, увидят ли life sciences эти 450 млрд долларов.