Come ottenere il massimo dall'AI

L'intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando le aziende del settore biotecnologico e farmaceutico e in generale di tutto il mercato che si occupa di ricerca, sviluppo e produzione di beni legati alla salute (Life Science). Un recente sondaggio tra i dirigenti del settore ha rivelato che l'AI, in particolare quella generativa, sarà la priorità aziendale del prossimo anno. Ma le aziende, di ogni settore,  potrebbero non essere ancora in grado di sfruttare appieno il potenziale di questa tecnologia. Vediamo alcuni casi d'uso e una possibile strategia per usare l'AI al meglio.

Punti chiave dell'articolo:

1. Per trasformare interi processi aziendali ed ottenere il massimo dalle nuove tecnologie è necessario combinare  l'AI generativa con l'AI classica (predittiva).
2. Perciò, le aziende dovranno passare da casi d'uso isolati ad un sistema coerente di catene interconnesse di applicazioni AI allineate agli obiettivi di business e alla visione aziendale.
3. Un'implementazione dell'AI di successo richiede una visione chiara, team multidisciplinari e strumenti concreti di misurazione dei risultati.

Molte organizzazioni si trovano ancora in una fase di transizione, in cui l'entusiasmo per l'AI generativa supera di gran lunga i benefici apportati dalla sua applicazione. I primi approcci si sono concentrati su casi d'uso isolati per aumentare la produttività, mirati soprattutto all'automazione di compiti ripetitivi o alla sintetizzazione di report aziendali. Tuttavia, per ottenere un vero vantaggio competitivo, è necessario andare oltre.

Aumentare la produttività (automazione) è certamente una possibile applicazione aziendale della GenAI. Ma si può anche utilizzare l'AI per analizzare grandi quantità di dati non strutturati (cioè, set di dati non correlati fra loro) per individuare fra loro pattern, schemi ed anomalie e generare rapidamente intuizioni operative. Oppure, è possibile sfruttare l'AI per prendere decisioni migliori (decision making): l'AI potrebbe consigliare la creazione di contenuti di marketing personalizzati per un singolo cliente grazie ad una profilazione estremamente specifica, o simulare le reazioni di un medico a diversi messaggi o proposte (nel caso del settore Life Science).

Secondo ZS, la chiave sta nella combinazione di AI generativa e AI classica, che permette di ripensare interi processi aziendali. Prendiamo, ad esempio, lo sviluppo di uno studio clinico: con un sistema interconnesso di applicazioni AI è possibile prevedere il comportamento dei pazienti (AI classica), il cui arruolamento è tradizionalmente un annoso problema nella maggior parte delle sperimentazioni cliniche (85%), analizzare grandi quantità di dati non strutturati per comprendere meglio le loro esigenze (AI generativa), simulare la loro reazione e ed ottenere una partecipazione maggiore. Insieme, queste applicazioni possono ottimizzare il design degli studi clinici, portando a trial più veloci ed efficaci.

In ambito commerciale e di marketing, l'AI può trasformare la comunicazione tra il settore Life Science e gli operatori sanitari. L'AI classica può già ottimizzare la pianificazione degli incontri, ma l'IA generativa può personalizzare i contenuti e simulare le reazioni dei medici a diversi messaggi o proposte. Il risultato è una comunicazione più mirata ed efficace. Facciamo un esempio: il Dr. Rossi, un cardiologo, viene identificato dall'AI potenziale candidato per l'acquisto di un nuovo farmaco. L'AI suggerisce una visita virtuale il giovedì pomeriggio, genera una presentazione sull'efficacia cardiovascolare del farmaco, simula potenziali domande sulla comparazione con terapie concorrenti e prepara il rappresentante aziendale con risposte personalizzate. Dopo la visita, è anche possibile analizzare il feedback del Dr. Rossi per ottimizzare la strategia futura.

Anche la supply chain può beneficiare di questa sinergia. L'AI generativa può analizzare rapidamente notizie, report di mercato e dati dei fornitori per prevedere potenziali interruzioni (es, un sistema che rileva uno sciopero dei trasporti in un paese chiave e immediatamente suggerisce rotte alternative). L'AI classica utilizza questi input per ottimizzare i piani di approvvigionamento (es, potrebbe automaticamente aumentare gli ordini per i fornitori in regioni non colpite dallo sciopero). O ancora, nella gestione dell'inventario, la GenAI può identificare i trend sui social media che indicano aumenti della domanda di un prodotto e l'IA classica può utilizzare questa informazione per adeguare rapidamente i livelli di produzione e distribuzione.

Una possibile strategia

Gli esempi di come ottimizzare le applicazioni dell'AI, ça va sans dire, non si limitano ai casi d'uso fin qui passati in rassegna né tantomeno al singolo settore del Life Science. In ogni caso, per ottenere il massimo dall'AI, è necessario superare ogni approccio isolato o frammentario, cercando di costruire una visione unica e un sistema globale di applicazione dell'AI, coerente con i valori fondamentali dell'azienda. 

Proprio i valori aziendali saranno il nostro punto di partenza: l'AI dovrebbe potenziare, non stravolgere, le priorità esistenti. Occorre quindi innanzitutto identificare 2-3 aree chiave dove l'AI può avere il massimo impatto e focalizzare lì tutti i nostri sforzi.

Ciò richiede una visione chiara da parte dei leader e la creazione di  team multidisciplinari che combinino competenze in AI, tecnologia e dominio specifico. Questa sinergia è essenziale per sviluppare soluzioni AI che siano tecnicamente valide, implementabili e allineate alle esigenze del business.

Infine, è necessario sviluppare strumenti concreti di misurazione degli obiettivi. Il successo non si misura solo in termini di adozione della tecnologia, ma di risultati tangibili. Le aziende dovrebbero definire metriche chiare legate agli obiettivi di business e responsabilizzare tutti i livelli dell'organizzazione nel raggiungerli.

Un approccio approssimativo e frammentario all'AI rischia, alla lunga, di perdere ogni vantaggio competitivo. È il momento di pensare in grande e di agire in modo consapevole e strategico per sbloccare il vero potenziale delle nuove tecnologie.

Fonte: ZS