Ten artykuł jest częścią naszej współpracy z najlepszymi ekspertami marketingu, którzy wyznaczają kierunki rozwoju komunikacji w farmacji. Razem przyglądamy się trendom, które w najbliższych miesiącach zmienią sposób, w jaki marki docierają do lekarzy i pacjentów. Od zgodnej z regulacjami sztucznej inteligencji po bardziej ludzkie, pacjentocentryczne przekazy — to właśnie te perspektywy pokazują, co naprawdę liczy się w skutecznej i wiarygodnej komunikacji.
Dlaczego korzystam ze sztucznej inteligencji (i dlaczego prawdopodobnie Ty też powinieneś)
Nie traktuję AI jak science fiction ani magii. Traktuję je jak śrubokręt, który oszczędza moje nadgarstki. WSztuczna inteligencja bez obawPrzepraszam, ale nie mogę przetłumaczyć tego tekstu bez jego treści. Proszę podać tekst, który wymaga tłumaczenia.Sztuczna inteligencja bez obawPodkreślam właśnie ten punkt: sztuczna inteligencja już jest obecna w naszym codziennym życiu (od odblokowywania twarzą po przewidywanie tekstu), dlatego naszym zadaniem jest jej odczarowanie i wykorzystywanie w sposób spokojny, etyczny i zrozumiały. Gdy zespoły przestają obawiać się tego skrótu i dostrzegają przydatny proces pracy, wdrożenie przyspiesza – eksperymentuj trochę, zadawaj pytania i ucz się poprzez działanie.
W branży farmaceutycznej podejście „bez obaw” przynosi efekty tylko wtedy, gdy jest ściśle powiązane z regulacjami oraz empatią.DNA Marketingu FarmaceutycznegoOpowiadam się za systemem operacyjnym skoncentrowanym na pacjencie, dostarczającym jasnych i zrównoważonych informacji, rzeczywistych programów wsparcia oraz ciągłych mechanizmów sprzężenia zwrotnego. To nie tylko dobra strategia marketingowa; to także dobra praktyka medyczna.
Niepodlegające negocjacjom: regulacja w fazie projektowania
Sztuczna inteligencja pomaga mi działać szybciej w ramach zasad, nigdy poza nimi. Wbudowujemy zgodność z przepisami w nasze podpowiedzi i szablony: równowagę ryzyka i korzyści, zakres wskazań, wyzwalacze zdarzeń niepożądanych oraz regionalne ograniczenia. (Pomyśl o równowadze zgodnej z FDA w USA, wymaganiach EMA w UE, przejrzystości EFPIA oraz precyzji PMDA w Japonii.)
To, co naprawdę robi różnicę, to fakt, że AI nie tylko tworzy szkice, ale tworzy szkicejuż zgodne z przepisamiKiedy poprawnie wprowadzam dane do systemu, automatycznie integruje on odpowiednie zastrzeżenia, podkreśla obowiązkowe informacje dotyczące bezpieczeństwa oraz przypomina o ograniczeniach specyficznych dla danej jurysdykcji (na przykład brak możliwości bezpośredniej promocji leków na receptę do konsumentów w Europie). To jak posiadanie młodszego współpracownika, który zapamiętał każdą procedurę operacyjną, każdy paragraf Kodeksu EFPIA i każdą przypis w naszych materiałach szkoleniowych.
Wewnętrznie kładę nacisk na SOP-y, dzienniki przeglądów oraz regularne szkolenia, ponieważ kultura i proces są równie ważne jak treść. Tutaj AI ponownie staje się sojusznikiem: pomaga mi w strukturze zgłoszeń do MLR (Medical, Legal & Regulatory) w sposób zgodny z szablonem, dołącza odpowiednie źródła i wstępnie sprawdza, czy twierdzenie jest zrównoważone, zanim zobaczy je ludzki recenzent. W praktyce oznacza to mniej „pętli zwrotnych”, krótsze cykle zatwierdzania i mniej frustracji dla wszystkich zaangażowanych.
Przeprowadzamy audyty proaktywnie, współpracujemy z regulatorami w razie potrzeby i wykorzystujemy technologię do dokumentowania interakcji oraz zatwierdzeń. AI jest integralną częścią tego procesu: automatycznie taguje wersje, rejestruje źródła i utrzymuje śledzalny łańcuch od odniesienia do roszczenia. Dzięki temu zgodność jest bardziej przejrzysta i mniej biurokratyczna.
Paradoks polega na tym, że choć regulacje mogą wydawać się hamulcem, to budowanie AI w oparciu o procedury i regulacje faktycznie przyspiesza moje działania. Jest to bezpieczniejsze i tak, z czasem rzeczywiście szybsze.
W każdej firmie farmaceutycznej MLR jest często postrzegane jako „wąskie gardło” marketingu. I nie bez powodu: to tutaj spotykają się nauka, prawo i regulacje - trzy dziedziny, które nie tolerują skrótów ani szybkości kosztem dokładności. Z mojego doświadczenia wynika, że dobrze wdrożona sztuczna inteligencja może być tu czymś więcej niż wsparciem; może stać się katalizatorem jakości.
Jak sztuczna inteligencja wspiera mnie w procesie MLR
Wstępna weryfikacja materiałów
Zanim jakikolwiek projekt trafi na stół MLR, AI dokonuje jego przeglądu pod kątem:
- czy każde twierdzenie ma przypisane źródło,
- czy zawarte są obowiązkowe informacje o ryzyku i przeciwwskazania,
- czy język unika sugestii dotyczących stosowania poza wskazaniami rejestracyjnymi.
To wstępne sprawdzenie eliminuje wiele błędów z wyprzedzeniem i skraca cykl przeglądu.
Automatyzacja zgodności z procedurami
Modele językowe mogą „czytać” nasze SOP-y i listy kontrolne regulacyjne, a następnie bezpośrednio stosować je do tworzenia materiałów wstępnych. W praktyce oznacza to, że AI automatycznie wstawia zastrzeżenia, oświadczenia dotyczące bezpieczeństwa oraz standardowe sformułowania, sformatowane dokładnie zgodnie z oczekiwaniami komitetu.
Modele językowe mogą „czytać” nasze SOP-y i listy kontrolne regulacyjne, a następnie bezpośrednio stosować je do tworzenia materiałów wstępnych. W praktyce oznacza to, że AI automatycznie wstawia zastrzeżenia, oświadczenia dotyczące bezpieczeństwa oraz standardowe sformułowania, sformatowane dokładnie zgodnie z oczekiwaniami komitetu.
Dokumentacja i ścieżka audytu
Każda wersja, edycja i źródło mogą być automatycznie rejestrowane. Efektem jest przejrzysty ślad audytowy, który można przedstawić organom regulacyjnym w razie potrzeby. Sztuczna inteligencja nie tylko tworzy treści, ale także je organizuje i archiwizuje.
Każda wersja, edycja i źródło mogą być automatycznie rejestrowane. Efektem jest przejrzysty ślad audytowy, który można przedstawić organom regulacyjnym w razie potrzeby. Sztuczna inteligencja nie tylko tworzy treści, ale także je organizuje i archiwizuje.
Szkolenie i wdrożenie
Dla nowych członków zespołu, sztuczna inteligencja pełni rolę mentora: wyjaśniadlaczegowymagana jest zmiana i wskazuje dokładną procedurę. To przyspiesza proces wdrażania i buduje zrozumienie, zamiast podejścia polegającego na „odhaczaniu” zadań.
Dla nowych członków zespołu, sztuczna inteligencja pełni rolę mentora: wyjaśniadlaczegowymagana jest zmiana i wskazuje dokładną procedurę. To przyspiesza proces wdrażania i buduje zrozumienie, zamiast podejścia polegającego na „odhaczaniu” zadań.
Praktyczny efekt
Sztuczna inteligencja nie zastępuje komitetu MLR. Odpowiedzialność i osąd ludzki pozostają kluczowe. Jednak dzięki wstępnym kontrolom AI i uporządkowanej dokumentacji mniej wersji roboczych wraca do poprawek, cykle przeglądów są krótsze, zespoły odczuwają mniejszą frustrację, a ostateczne materiały są bardziej spójne, solidniejsze i łatwiejsze do obrony przed organami regulacyjnymi.
Dlaczego to ma znaczenie
Kiedy AI współpracuje "ręka w rękę" z procedurami i regulacjami, MLR przestaje być przeszkodą. Zamiast pełnić rolę "złego policjanta", staje się procesem, który zwiększa bezpieczeństwo, przejrzystość i efektywność. Dla mnie jako lidera, to dowód na to, że technologia może stać się partnerem, a nie zagrożeniem.
Co sztuczna inteligencja faktycznie robi dla mojego zespołu
Treści o jakości dowodowej dostarczane szybko, z ludzkim wykończeniem.
Opracowujemy streszczenia oparte na literaturze, zrównoważone oświadczenia dotyczące ryzyka, moduły FAQ i roszczenia jako wielokrotnego użytku elementy składowe, a następnie specjaliści dodają niuanse i kliniczną ocenę. Przejrzystość jest cechą, a nie dodatkiem.
Opracowujemy streszczenia oparte na literaturze, zrównoważone oświadczenia dotyczące ryzyka, moduły FAQ i roszczenia jako wielokrotnego użytku elementy składowe, a następnie specjaliści dodają niuanse i kliniczną ocenę. Przejrzystość jest cechą, a nie dodatkiem.
2) Omnichannel, który jest spersonalizowany, a nie nachalny.
Modele pomagają nam wybrać najlepsze treści dla HCPs, pacjentów, opiekunów i płatników, redukując zbędne informacje i zwiększając wsparcie. Personalizacja opiera się na rzeczywistych potrzebach, a nie na powierzchownych segmentacjach.
Modele pomagają nam wybrać najlepsze treści dla HCPs, pacjentów, opiekunów i płatników, redukując zbędne informacje i zwiększając wsparcie. Personalizacja opiera się na rzeczywistych potrzebach, a nie na powierzchownych segmentacjach.
3) Krótkie sygnały dla zespołu terenowego.
Każdego ranka przedstawiciele i menedżerowie otrzymują zwięzłe informacje o regionie, zmiany trendów, aktualizacje wytycznych oraz zatwierdzone materiały, co pozwala skupić się na wartościowych rozmowach zamiast na analizie arkuszy kalkulacyjnych. To codzienna wersja „AI jako partnera”, którą opisuję liderom.
Każdego ranka przedstawiciele i menedżerowie otrzymują zwięzłe informacje o regionie, zmiany trendów, aktualizacje wytycznych oraz zatwierdzone materiały, co pozwala skupić się na wartościowych rozmowach zamiast na analizie arkuszy kalkulacyjnych. To codzienna wersja „AI jako partnera”, którą opisuję liderom.
4) SEO bezpieczne dla reputacji i edukacja pacjentów.
Odpowiadamy narzeczywistypytania, które ludzie zadają, dotyczące prostego języka, widocznych ryzyk oraz jasnych przekierowań do linii pielęgniarskich lub oficjalnych ulotek. Celem jest zrozumienie i przestrzeganie zaleceń, a nie liczba kliknięć.
Odpowiadamy narzeczywistypytania, które ludzie zadają, dotyczące prostego języka, widocznych ryzyk oraz jasnych przekierowań do linii pielęgniarskich lub oficjalnych ulotek. Celem jest zrozumienie i przestrzeganie zaleceń, a nie liczba kliknięć.
5) Wstępna kontrola jakości przed MLR, a nie pominięcie MLR.
Zanim recenzent zobaczy cokolwiek, sztuczna inteligencja identyfikuje nieproporcjonalne twierdzenia, brakujące kwalifikatory oraz odchylenia od zatwierdzonych wskazań. Czas trwania cykli recenzji skraca się, a jakość wzrasta.
Zanim recenzent zobaczy cokolwiek, sztuczna inteligencja identyfikuje nieproporcjonalne twierdzenia, brakujące kwalifikatory oraz odchylenia od zatwierdzonych wskazań. Czas trwania cykli recenzji skraca się, a jakość wzrasta.
Utrzymanie ludzkiego podejścia w pracy (mój kompas LIDER)
Narzędzia same w sobie nie zmieniają organizacji, to ludzie są motorem transformacji. WNowoczesny Lider 4.0Dzielę się prostym kompasem, którego faktycznie używam:
- L - Ludzie (People):Prowadzę ludzi, nie projekty. Priorytetem jest bezpieczeństwo psychologiczne; to ono umożliwia ujawnienie prawdy i zdobywanie wiedzy.
- I - Innowacyjność (Innovation):Nagradzam ciekawość oraz małe, szybkie projekty pilotażowe; prawdziwym ryzykiem jest stagnacja.
- D - Dane (Data):Intuicja bez danych to zgadywanie; dane bez refleksji to ślepota. Chcę zarówno liczb, jak i ludzi stojących za nimi.
- E - Empatia (Empatia):Zaufanie buduje się w rozmowach, a nie na pulpitach. Szczera otwartość, z troską.
- R - Rozwój (Growth):Ciągłe uczenie się, mikro-nawyki, biblioteki podpowiedzi oraz coaching. Umiejętności się kumulują.
Tak, sztuczna inteligencja rzeczywiście może być partnerem dla liderów: codzienna selekcja sygnałów, uproszczona logistyka i bardziej przejrzyste wglądy, podczas gdy ja zachowuję ludzki osąd.
Pięć przypadków użycia, które polecam (i powtarzam)
- Centrum Edukacji Pacjenta:Najważniejsze pytania są odpowiedziane na czytelnych, zrównoważonych stronach, z wyraźnie określonymi ścieżkami wsparcia. To zwiększa pewność siebie i redukuje niepewność.
- Fabryka Modułowych E-maili dla HCP:Bloki powiązane z referencjami i dostosowane do wskazań, sekwencjonowane za pośrednictwem CRM; liczba rezygnacji z subskrypcji spada wraz ze wzrostem użyteczności.
- Biuletyny dla Sił Sprzedaży:anomalie terytorialne + kolejne działania → lepsze rozmowy, lepsze działania następcze, mniej godzin administracyjnych.
- SEO bezpieczne dla reputacji:treści oparte na wynikach wyszukiwania, które stawiają ryzyka na pierwszym planie i są zrozumiałe dla odbiorcy.
- Bot do wstępnej kontroli jakości MLR: Translation:wykrywa luki w równowadze i odchylenia od zatwierdzonych wskazań; przyspiesza procesy zgodności.
Co mierzę (aby móc spać spokojnie w nocy)
- Wskaźniki KPI bliskie wynikowi:wskaźniki zrozumienia i przestrzegania, a nie tylko CTR.
- Jakość zaangażowania:Użyteczność dla HCP oraz zgodność z wytycznymi; czytelność dla pacjenta i budowanie zaufania.
- Efektywność zgodności:Czasy cyklu MLR, wskaźnik ponownego wykorzystania zatwierdzonych modułów, wskaźnik fałszywie negatywnych oznaczeń AI.
Jak wdrożyć AI w 30 dni
Tydzień 1 - Pokaż, nie pouczaj.
Demonstracje na żywo w narzędziach, z których użytkownicy już korzystają; skonfiguruj listy redakcji i białe listy źródeł; wybierz trzy przypadki użycia.
Demonstracje na żywo w narzędziach, z których użytkownicy już korzystają; skonfiguruj listy redakcji i białe listy źródeł; wybierz trzy przypadki użycia.
Tydzień 2 - Standardy ochronne i złote standardy.
Twórz wytyczne z kryteriami akceptacji; opracowuj szablony z zablokowanymi odniesieniami do twierdzeń i ryzyka; określaj, czego nigdy nie generujemy.
Twórz wytyczne z kryteriami akceptacji; opracowuj szablony z zablokowanymi odniesieniami do twierdzeń i ryzyka; określaj, czego nigdy nie generujemy.
Tydzień 3 - Pilotaż i nauka.
Przeglądy cieniowe; mierzenie czasu cyklu, typów błędów, czytelności; przeprowadzanie „przeglądu błędów” i poprawa wskazówek.
Przeglądy cieniowe; mierzenie czasu cyklu, typów błędów, czytelności; przeprowadzanie „przeglądu błędów” i poprawa wskazówek.
Tydzień 4 - Wysyłka i skalowanie.
Opublikuj bibliotekę promptów/bloków; włącz wstępną kontrolę jakości MLR; zaplanuj godziny konsultacji, aby wiedza mogła się kumulować.
Opublikuj bibliotekę promptów/bloków; włącz wstępną kontrolę jakości MLR; zaplanuj godziny konsultacji, aby wiedza mogła się kumulować.
Krótka lista kontrolna, której faktycznie używam
- Czy nasze podpowiedzi/szablony zawierają regionalne przepisy i mechanizmy PV?
- Czy najczęściej zadawane pytania pacjentów są sformułowane w prostym języku i przetestowane pod kątem czytelności?
- Czy menedżerowie/przedstawiciele rozpoczynają pracę od jednostronicowego sygnału i zatwierdzonych materiałów?
- Czy proces kontroli jakości przed MLR automatycznie identyfikuje braki w równowadze i odchylenia od wskazań zatwierdzonych?
- Czy nawyki LIDER są widoczne w naszym sposobie pracy (bezpieczeństwo, ciekawość, dane, szczerość, rozwój)?
Podsumowanie
Jeśli sztuczna inteligencja wydaje się być kolejnym elementem w układance Tetris Twojego tygodnia, skorzystaj z mojej mantry z książki: nie bój się, eksperymentuj, pytaj, ucz się. Następnie prowadź marketing farmaceutyczny.playbook, zorientowany na pacjenta, zgodny z przepisami, mierzalny i prowadzony przez nowoczesnych liderów, aby kultura nadążała za kodeksem. W ten sposób wykorzystuję AI, aby być bardziej ludzkim na dużą skalę. Reszta to tylko narzędzia.
Sebastian Cudny
Sebastian Cudny – od lat obecny na polskim rynku, praktyk zarządzania z bogatym doświadczeniem w prowadzeniu zespołów i wdrażaniu zmian. Autor książek o biznesie i sztucznej inteligencji: „Sztuczna inteligencja bez strachu”, „Lider w erze AI” oraz nadchodzącej „Nowoczesny lider 4.0”. Twórca autorskiego modelu LIDER (Ludzie, Innowacje, Dane, Empatia, Rozwój), który łączy empatyczne przywództwo z podejmowaniem decyzji opartych na danych i praktycznym wykorzystaniem AI w codziennej pracy menedżera. Ma doświadczenie jako trener i prelegent, prowadzi webinary i warsztaty dla firm oraz zespołów L&D. Regularnie publikuje na temat przywództwa, komunikacji i AI. Jego odbiorcami są menedżerowie średniego szczebla, HRBP oraz liderzy zespołów zarówno w MŚP, jak i w dużych korporacjach. Stawia na praktyczne podejście: listy kontrolne, scenariusze rozmów i narzędzia, które można wdrożyć już od jutra.
Connect on LinkedInContact.needToReach
Contact.freeConsultation
Contact.consultationDescription