Les bases de la réussite de l'IA dans la vente de produits pharmaceutiques : les données, la stratégie et la bonne équipe

Après avoir fait la lumière sur l'euphorie initiale et les désillusions qui ont suivi pour aborder l'IA dans la vente de produits pharmaceutiques, nous nous concentrons maintenant sur les piliers clés d'une mise en œuvre réussie. Notre expérience de ces derniers mois nous a montré qu'il existe trois piliers cruciaux : la qualité des données, une orientation stratégique claire et la bonne équipe.

1. Pureté et disponibilité des données : Comme le dit le proverbe, « les déchets entrent, les déchets sortent ». Les modèles d'IA ne valent que ce que valent les données utilisées pour les former. Dans l'environnement complexe des systèmes de gestion de la relation client (CRM) dans la vente de produits pharmaceutiques, cela signifie que nous devons nous occuper intensivement de la qualité, de l'intégration et de l'harmonisation des données. Une connexion superficielle à des données non nettoyées ou mal structurées conduira inévitablement à des résultats peu fiables et peu utiles.

2. une approche stratégique claire et la définition de cas d'utilisation : avant de plonger dans les détails techniques, nous devons poser la question fondamentale suivante : quelle valeur ajoutée concrète l'utilisation de l'IA dans la vente de produits pharmaceutiques devrait-elle apporter ? En l'absence de cas d'utilisation clairement définis et basés sur des défis commerciaux réels, nous risquons de nous perdre dans des projets axés sur la technologie qui, en fin de compte, n'apportent rien de mesurable. À cet égard, une collaboration étroite avec les départements spécialisés est essentielle pour identifier et hiérarchiser les cas d'utilisation pertinents.

3. La bonne équipe interfonctionnelle avec la bonne expertise : il ne suffit pas de former un groupe de travail composé d'employés non spécialisés. La réussite des projets d'IA dans la vente de produits pharmaceutiques nécessite une équipe transversale qui possède une connaissance approfondie de l'activité et une compréhension des défis spécifiques de l'industrie, ainsi que l'expertise nécessaire en matière de données et le savoir-faire technique dans le domaine de l'IA. Seule l'interaction de ces différentes compétences permet de développer et de mettre en œuvre des solutions qui génèrent une réelle valeur ajoutée.

Un autre aspect à ne pas négliger est la question de la sécurité des données et de la conformité réglementaire. Les normes les plus strictes doivent être respectées, en particulier dans l'environnement pharmaceutique sensible. Le choix de la bonne technologie et la prise en compte des réglementations en matière de protection des données (GDPR) sont d'une importance cruciale à cet égard.

Dans la quatrième et dernière partie de cette série, nous donnerons un aperçu spécifique de nos expériences et résumerons les principes clés d'une mise en œuvre réussie de l'IA dans la vente de produits pharmaceutiques.