Готова ли фармотрасль к ИИ?

Евгений Маслов Менеджер по работе с клиентами компании «Синимекс» Если говорить об искусственном интеллекте в фармацевтической индустрии, то самой громкой темой будет, конечно, прорыв в разработке лекарств: генерации молекул и моделировании клинических исследований. Однако, наряду с этим существует большой потенциал для трансформации отрасли не в научных лабораториях, а в операционной деятельности компаний, например, в производстве, логистике, продвижении, где ИИ может дать быструю эффективность и конкурентное преимущество.

Но насколько фармкомпании в России готовы к повсеместному использованию этих технологий в своей сфере? Сейчас мы наблюдаем большой разрыв между первыми экспериментами и тотальным внедрением ИИ в операционные процессы. Многие уже познакомились с технологией: опробовали как бесплатные, так и топовые коммерческие зарубежные и отечественные модели для решения точечных задач — от генерации контента до первичного анализа документов и поиска знаний в них. Сейчас начался новый этап — автоматизация процессов с помощью ИИ-агентов, но именно здесь становится очевидной ключевая проблема — отсутствие системного подхода. 

Помимо актуальных сложностей с инфраструктурой данных и их качеством внедрение ИИ-агентов упирается не только в отсутствие in-house опыта разработки ИИ pipeline-ов, но и в дефицит методологической экспертизы. Отсутствуют выделенные команды, способные провести полный цикл от аудита бизнес-процессов и выявления «точек боли» с максимальным потенциалом автоматизации до расчета ROI и построения дорожной карты внедрения. 

Параллельно видна другая, не менее серьезная преграда — отсутствие массового внутреннего запроса «снизу». Сотрудники на местах — будь то бухгалтеры, юристы, специалисты по кадрам или линейный менеджмент полевых служб — часто не видят, как именно ИИ-инструмент может стать их «экзоскелетом», многократно усиливающим производительность. Они не привыкли формулировать свои рутинные операции как задачи для автоматизации, а ИТ-департаменты, в свою очередь, не всегда проактивно предлагают такие решения, оставляя потенциал не реализованным.

Отдельно стоит отметить компании, кто на пике хайпа торопился внедрить себе ИИ: быстро согласились на проведение аудита по внедрению ИИ от внешнего агентства, но получили околонулевой результат, соответствующий в тот момент количеству реальных внедрений. Мы в компании «Синимекс» всё ещё сталкиваемся с этим негативным опытом у заказчиков — они категорически против проведения повторных исследований своей операционной деятельности, хотя подходы и опыт давно уже на совершенно другом уровне.

Таким образом, главный вызов сегодня — не технологический, а управленческий и культурный. Технологическая готовность платформ есть, экономические стимулы очевидны. Но для скачка от точечных экспериментов к тотальному применению требуется стратегическая воля руководства. Необходимо создавать кросс-функциональные команды на стыке бизнеса и Data Science, инвестировать в обучение сотрудников и, главное, сделать культуру оптимизации частью компании. Именно способность преодолеть этот организационный разрыв станет ключевым коэффициентом конкурентного преимущества в ближайшие годы. Результат — не просто оптимизированные издержки, а новая операционная модель фарм-бизнеса. 

Сейчас важно объективно оценить существующие внутренние преграды к развитию ИИ и рассмотреть возможность привлечения внешней экспертизы. Это связано с тем, что компании-интеграторы, в том числе компания «Синимекс», работающие с фармацевтической отраслью, инвестируют ресурсы в разработку решений на платформах ИИ-агентов и уже накопили практический проектный опыт в этом направлении.