Per anni, l’Intelligenza Artificiale è stata raccontata quasi esclusivamente come strumento di ricerca e sviluppo. Eppure, oggi si sta affermando in maniera importante anche in un nuovo campo di applicazione: il customer engagement nel settore farmaceutico.
Non si tratta di marketing tradizionale, ma di strumenti digitali capaci di arricchire la relazione tra aziende e professionisti sanitari, rendendo le interazioni più tempestive, personalizzate e basate sull’evidenza.
Un’analisi dell’Osservatorio Life Science Innovation del Politecnico di Milano mostra come l’AI sia ormai considerata una leva strategica tanto per la pipeline di R&D quanto per le attività di relazione con i medici.
Indice degli argomenti
AI nel Pharma: profilazione e segmentazione dei professionisti sanitari
Il primo ambito riguarda la capacità di conoscere meglio i propri interlocutori. Secondo la ricerca, il 68% delle aziende farmaceutiche utilizza già soluzioni di AI per la profilazione e segmentazione dei Key Opinion Leader (KOL) e dei professionisti sanitari.
Grazie all’analisi dei dati, è possibile comprendere specializzazioni, interessi e pattern di comportamento, riducendo il rischio di comunicazioni ridondanti o poco pertinenti.
L’obiettivo non è sostituire la relazione personale, ma renderla più mirata. Come osservano i ricercatori dell’Osservatorio, “l’AI consente di ottimizzare la gestione delle informazioni, creando profili dinamici e aggiornati che orientano il dialogo tra aziende e medici”.
Analisi dei medical insights
Oltre alla profilazione, l’AI è utilizzata per estrarre e sintetizzare medical insights dalle interazioni tra informatori scientifici o Medical Science Liaison e i professionisti.
Si tratta di un patrimonio di dati che, se analizzato in modo strutturato, consente di individuare tendenze, bisogni emergenti e aree terapeutiche di maggiore interesse.
Secondo l’indagine, il 58% delle aziende ha già introdotto strumenti di questo tipo.
“L’AI è in grado di riconoscere schemi ricorrenti, classificare commenti e suggerimenti dei clinici e trasformarli in insight azionabili”, spiega il report.
In questo modo, l’azienda può rispondere più rapidamente a necessità concrete, migliorando il valore della propria offerta.
Contenuti personalizzati e Next Best Action
Il passo successivo è la generazione di contenuti personalizzati.
La metà delle aziende analizzate nell’indagine dichiara di utilizzare AI per produrre materiali scientifici e informativi tarati sulle esigenze dei singoli professionisti.
L’AI non sostituisce il lavoro degli esperti, ma fornisce bozze, sintesi o spunti che vengono poi validati e arricchiti dai team medici e regolatori.
Un ambito ancora meno diffuso, ma in forte crescita, è quello della Next Best Action. Si tratta di sistemi che, analizzando i comportamenti e le preferenze dei medici, suggeriscono agli informatori scientifici o ai Medical Science Liaison i contenuti e le azioni successive da intraprendere. Ad oggi, il 43% delle aziende utilizza questo approccio, ma l’interesse è molto elevato.
L’AI generativa tra opportunità e rischi
In questo scenario, emerge con forza anche l’uso dell’AI generativa.
Il 60% delle aziende impiega soluzioni generaliste già disponibili sul mercato, come ChatGPT o Copilot, mentre il 36% ha scelto di sviluppare sistemi ad hoc, basati su dati proprietari e integrati nei propri processi.
Le potenzialità sono enormi: dalla sintesi della letteratura scientifica alla creazione di contenuti per i professionisti, fino alla traduzione automatica di documenti complessi.
Ma non mancano i rischi: “L’affidabilità delle fonti, la protezione dei dati e la necessità di validazione umana restano punti cruciali”, avvertono i ricercatori dell’Osservatorio.
Il tema della privacy è particolarmente delicato: utilizzare dati sensibili per addestrare modelli di AI richiede un rispetto rigoroso del GDPR e delle linee guida europee. Per questo, l’uso di soluzioni proprietarie appare più sicuro, sebbene più oneroso.
Customer engagement nel settore farmaceutico: un cambio di paradigma
L’adozione dell’AI nel customer engagement nel settore farmaceutico segna un cambio di paradigma: non si tratta più solo di diffondere informazioni, ma di costruire un dialogo continuo e personalizzato in cui il medico riceve contenuti rilevanti basati sulle proprie esigenze cliniche e supportati da evidenze scientifiche aggiornate.
Come sottolinea l’Osservatorio, “l’AI non sostituisce il ruolo del professionista sanitario, ma ne rafforza la centralità, migliorando la qualità e la tempestività delle interazioni”.
Convergenza tra R&D e comunicazione scientifica
La stessa tecnologia capace di accelerare la drug discovery e i clinical trial diventa anche un alleato per migliorare la comunicazione scientifica. Questa convergenza offre alle aziende farmaceutiche un vantaggio strategico: da un lato ridurre i tempi e i costi della ricerca, dall’altro costruire relazioni più solide e informate con i medici.
La sfida, come sempre, è bilanciare innovazione e responsabilità.
L’AI – per il customer engagement nel settore farmaceutico e non solo – è destinata a diventare un elemento imprescindibile, ma solo se utilizzata con trasparenza, supervisione umana e rispetto delle regole di protezione dei dati.
