Nel marketing farmaceutico e, più in generale, nel processo che porta alla commercializzazione e alla vendita dei farmaci, l’AI agentica è uno degli strumenti più interessanti per ripensare in chiave data-driven e adattiva l’intera catena di relazione con il mercato.
A differenza dei tradizionali sistemi di analytics o delle applicazioni di machine learning “statiche”, gli agenti intelligenti sono progettati per agire in modo autonomo all’interno di perimetri regolati, orchestrando dati, processi e decisioni operative in tempo reale.
Nel concreto, questo significa poter gestire campagne multicanale altamente personalizzate per target clinici e stakeholder diversi – medici, farmacisti, strutture sanitarie, payer – adattando messaggi, timing e canali sulla base di comportamenti osservati, segnali di engagement e contesto territoriale.
Gli AI agents, inoltre, possono supportare le reti di informatori scientifici del farmaco suggerendo contenuti rilevanti, priorità di visita e materiali aggiornati in funzione del profilo del medico e delle evidenze più recenti, migliorando l’efficacia commerciale senza compromettere compliance e trasparenza.
L’AI agentica nel marketing farmaceutico consente una riduzione significativa delle inefficienze operative, una maggiore coerenza tra strategie globali ed execution locale e, soprattutto, una capacità di apprendimento continuo che permette di ottimizzare le performance nel tempo.
L’adozione di agenti intelligenti nella commercializzazione e nella vendita dei farmaci, dunque, rappresenta al tempo stesso un’evoluzione tecnologica e un cambio di paradigma nel modo in cui le aziende farmaceutiche progettano, governano e scalano le proprie strategie di go-to-market.
Di seguito, alcuni tra i più significativi casi d’uso dell’AI agentica nel marketing farmaceutico emersi dal rapporto Gartner “Life Science Use Case Examples of Agentic AI”.
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L’AI agentica a supporto dei pazienti diabetici
La collaborazione tra Precina, azienda specializzata nella cura del diabete, e Salesforce, leader nel software CRM basato sul cloud, ha portato allo sviluppo di un sistema basato sull’AO agentica per ottimizzare la gestione e il supporto dei pazienti diabetici.
Utilizzando Salesforce Agentforce, Precina ha implementato un approccio “agent-first” che promette di trasformare vari aspetti della cura del diabete, dalla gestione quotidiana dei pazienti alla formazione dei clinici, fino all’acquisizione della copertura assicurativa.
Il cuore di questa soluzione è rappresentato da agenti AI capaci di stabilire connessioni quotidiane personalizzate con i pazienti. Questi agenti accedono a dati in tempo reale provenienti da diverse fonti, come dispositivi di monitoraggio continuo del glucosio e pompe per insulina, per fornire suggerimenti su misura e coordinare il rifornimento delle prescrizioni. Questa capacità di personalizzazione e intervento proattivo rappresenta un salto qualitativo nella gestione del diabete, permettendo un monitoraggio più stretto e un supporto più tempestivo ai pazienti.
Un altro aspetto del sistema è l’automazione dei processi di contrattazione con i pagatori e l’outreach proattivo ai pazienti riguardo la copertura assicurativa. Gli agenti AI, infatti, sono in grado di gestire complessi workflow di onboarding digitale, semplificando notevolmente processi che tradizionalmente richiedevano un intenso lavoro manuale. Ciò migliora l’efficienza operativa e accelera anche l’accesso dei pazienti alle terapie necessarie.
La piattaforma Precina-Salesforce riesce ad armonizzare i dati dei pazienti provenienti da varie fonti all’interno di Salesforce Health Cloud, garantendo al contempo la conformità HIPAA e robuste protezioni di cybersecurity.
Le aspettative in termini di risultati sono alte. Precina stima che l’implementazione di Agentforce porterà a risparmi annuali di 80mila dollari per ogni 5mila pazienti attraverso la riduzione dei costi amministrativi. Inoltre, si prevede un risparmio annuale tra i 13mila e i 25mila dollari per ogni fornitore clinico grazie alla riduzione dei costi di formazione e al miglioramento dell’aderenza terapeutica.
L’approccio di Precina e Salesforce potrebbe servire da modello per l’integrazione dell’AI agentica in altri ambiti della gestione delle malattie croniche, aprendo nuove strade per una cura più personalizzata, efficiente e centrata sul paziente.
L’AI agentica nel marketing farmaceutico ridisegna le strategie di accesso al mercato
Vamstar ha implementato un sistema di AI agentica nella sua piattaforma Polaris con l’obiettivo di facilitare le strategie di accesso al mercato per le aziende farmaceutiche e biotecnologiche.
La soluzione supporta i team di market access a livello locale, regionale e globale, fornendo insights dinamici e intelligence in un contesto di mercato in rapida evoluzione.
Il framework di AI agentica per il marketing farmaceutico sviluppato da Vamstar raccoglie, mappa, traccia e analizza autonomamente insights provenienti da aziende, organizzazioni e politiche sanitarie, offrendo una visione completa e aggiornata del panorama del mercato farmaceutico.
Una delle caratteristiche di questo sistema è la sua funzionalità di mappatura autonoma delle evidenze. Utilizzando la piattaforma Polaris, l’AI è in grado di raccogliere, classificare e sintetizzare indipendentemente le evidenze cliniche da una vasta gamma di fonti. Questo processo, che tradizionalmente richiederebbe settimane o mesi di lavoro manuale, viene eseguito in modo rapido ed efficiente, permettendo ai team di market access di basare le loro decisioni su dati sempre aggiornati e completi.
L’intelligence delle politiche sanitarie è un altro aspetto importante del sistema. Gli agenti AI, infatti, monitorano e valutano continuamente i cambiamenti normativi nelle politiche sanitarie a livello globale. Questa capacità di rimanere costantemente aggiornati sulle evoluzioni del panorama regolatorio è fondamentale per le aziende farmaceutiche, permettendo loro di adattare rapidamente le strategie di accesso al mercato in risposta a nuove normative o linee guida.
La sorveglianza del mercato globale rappresenta un altro punto di forza della piattaforma Polaris. Il sistema aggrega dati da oltre 86mila acquirenti in più di 100 Paesi, offrendo una visione completa delle dinamiche di mercato globali. Questa ampia copertura geografica permette alle aziende di identificare opportunità di mercato, anticipare tendenze emergenti e ottimizzare le loro strategie di lancio dei prodotti su scala internazionale.
Gli agenti AI, inoltre, sono in grado di mappare autonomamente le dinamiche di valore e prezzo attraverso i diversi paesaggi dei pagatori. Ciò aiuta le aziende farmaceutiche nel definire strategie di pricing efficaci e nel dimostrare il valore dei loro prodotti ai diversi stakeholder del sistema sanitario.
Infine, il sistema include una componente di monitoraggio della sostenibilità, tracciando e valutando le iniziative di sostenibilità della spesa farmaceutica a livello di industria. Questa funzionalità riflette la crescente importanza degli aspetti ESG (Environmental, Social, and Governance) nel settore farmaceutico e aiuta le aziende ad allineare le loro strategie con gli obiettivi di sostenibilità globali.
L’AI agentica per la farmacovigilanza
UiPath ha sviluppato un sistema di automazione del processo di gestione dei messaggi di farmacovigilanza in cui gli agenti AI cooperano per categorizzare, registrare e instradare i messaggi, migliorando l’accuratezza e i tempi di risposta nella gestione degli eventi avversi.
Il processo inizia con un agente che analizza i nuovi messaggi in una casella di posta monitorata, li categorizza ed estrae i dettagli di contatto. In caso di segnalazione di un evento avverso, questa viene inoltrata a un agente analista specializzato che estrae i dettagli chiave dell’evento come il farmaco coinvolto, la reazione e le informazioni sul paziente, e trova ulteriori informazioni rilevanti dal contesto aziendale utilizzando tecniche di Retrieval Augmented Generation (RAG).
Un operatore umano può quindi rivedere rapidamente i dettagli dell’evento per verificarne l’accuratezza prima della sottomissione. Successivamente, un agente di codifica utilizza le best practice per suggerire la corretta codifica dell’evento, sempre con la possibilità di validazione e revisione umana.
Infine, se è richiesto un riscontro, un agente gestore delle richieste può redigere un messaggio da inviare basandosi sugli input rilevanti passati dagli agenti precedenti o dai messaggi nel processo.
Commercializzazione e vendita dei prodotti farmaceutici: l’AI agentica si integra nei processi di marketing
Axonal.AI è attiva nello sviluppo di soluzioni basate sull’AI agentica nel marketing farmaceutico attraverso una piattaforma modulare che mira a ottimizzare i processi decisionali e l’allocazione delle risorse nelle fasi di commercializzazione dei prodotti farmaceutici.
La piattaforma implementa agenti GenAI specifici per il settore Life Sciences progettati per automatizzare interi flussi di lavoro o compiti specifici all’interno di un processo più ampio.
Al cuore della soluzione di Axonal.AI si trovano agenti GenAI e flussi di lavoro agentici basati su foundation models opportunamente calibrati. Questi modelli AI sono stati sviluppati con l’obiettivo specifico di fornire insights di mercato più accurati, migliorare il patient engagement e garantire la conformità normativa, tutti aspetti cruciali nel processo di commercializzazione farmaceutica.
Un elemento distintivo della piattaforma è l’utilizzo di strumenti proprietari, tra cui un motore di ragionamento basato su expertise farmaceutica, LLM (Large Language Models) sicuri e plug-and-play, misure di sicurezza a livello aziendale e un framework di osservabilità. Questa combinazione di tecnologie assicura l’efficacia degli agenti AI e la loro affidabilità e conformità agli stringenti requisiti di sicurezza e privacy del settore farmaceutico.
Un aspetto interessante dell’approccio di Axonal.AI è la strutturazione dei flussi di lavoro in “Enterprise Agentic Workspaces“. Questi ambienti di lavoro permettono la collaborazione tra utenti, la condivisione di artefatti e l’esecuzione semplificata di progetti end-to-end. Si tratta di una caratteristica fondamentale per integrare efficacemente l’AI agentica nel marketing farmaceutico nei processi aziendali esistenti, facilitandone l’adozione da parte dei team di vendita e garantendo una transizione fluida verso processi più automatizzati e data-driven.
Dal punto di vista operativo, gli agenti AI di Axonal.AI possono ragionare e scomporre i compiti all’interno di uno spazio di lavoro configurato dall’utente per eseguire un particolare flusso di lavoro o compiti specifici all’interno di esso. Questa flessibilità permette di adattare la piattaforma alle esigenze specifiche di diverse aziende farmaceutiche e a vari aspetti del processo di commercializzazione.
Per quanto riguarda l’integrazione con i sistemi esistenti, la piattaforma utilizza connettori dati per piattaforme ampiamente utilizzate nel settore, garantendo una seamless integration con le infrastrutture IT esistenti. Inoltre, incorpora politiche per garantire che le azioni degli agenti AI rimangano sempre all’interno dei limiti etici e normativi del settore farmaceutico. La piattaforma di Axonal.AI, dunque, ha il potenziale per consentire lanci di prodotti farmaceutici in maniera più efficace, una migliore allocazione delle risorse di marketing e, non ultimo, un accesso più rapido dei pazienti a terapie innovative.
