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Come evitare le insidie più comuni legate all'implementazione dell'intelligenza artificiale e come garantire che la tua iniziativa offra rapidamente un valore reale e significativo
Intelligenza artificiale (AI), in tutte le sue varie forme offre ovviamente un enorme valore potenziale alle aziende sanitarie e farmaceutiche, nella trasformazione delle loro catene di approvvigionamento. Ma senza una strategia solida, un’implementazione corretta e una rigorosa definizione delle priorità dei casi d’uso di alto valore nella produzione, gran parte di questo valore va perso.
Troppo spesso le implementazioni dell’intelligenza artificiale falliscono, con poco da mostrare in termini di valore aziendale. Oppure, se apportano valore in qualche area di nicchia, sono difficili da estendere all’azienda e ai partner commerciali, per trasformare realmente la catena di fornitura.
Le 4 principali sfide nell'implementazione dell'intelligenza artificiale nelle catene di fornitura farmaceutiche e sanitarie Click to Tweet
Questo articolo esplora le sfide pratiche di cui essere consapevoli quando si implementa l’intelligenza artificiale nelle catene di approvvigionamento farmaceutiche. Nel report a cui mi collego alla fine di questo articolo, condivido in dettaglio una strategia che genera rendimenti elevati rapidamente, riducendo al minimo i costi e i rischi di implementazione.
A causa della natura altamente interconnessa delle catene di approvvigionamento farmaceutiche e sanitarie, il successo dipende in modo critico dalla disponibilità di una piattaforma di rete sottostante che tenga conto della complessità e della natura multilivello di tali catene di approvvigionamento.
Sfide e insidie comuni dell’intelligenza artificiale nelle catene di fornitura farmaceutiche
Dove sbaglia la maggior parte delle aziende del settore sanitario e delle scienze della vita quando tenta di implementare l’intelligenza artificiale nelle proprie catene di approvvigionamento? Essendo stato coinvolto in molte implementazioni
1. Paesaggi di dati complessi e apprendimento dai dati passati e nuovi
Questo è un grosso problema: cercare di affrontare il problema senza un unico modello integrato e quindi non riuscire a unire i punti. O in altre parole, non avere anagrafica e sistema di gestione della comunità.
La supply chain è un mix eterogeneo di partner con una miriade di modelli di dati che molto spesso non comunicano tra loro. A ciò si aggiunge la complessità dei tessuti di integrazione che rendono molto difficile tracciare una transazione attraverso il suo ciclo di vita. La possibilità di accedere ai dati al di fuori dell'azienda o, cosa più importante, di ricevere l'autorizzazione per vedere i dati rilevanti per la propria comunità commerciale, deve essere resa disponibile a qualsiasi tipo di intelligenza artificiale, ad esempio algoritmi di deep learning o machine learning.
I sistemi di intelligenza artificiale ad alte prestazioni dovrebbero essere in grado di assimilare le tendenze del passato e apprendere continuamente da nuovi dati e adattare in modo incrementale i risultati. I sistemi di intelligenza artificiale nella catena di fornitura non dovrebbero adottare un modello batch in cui con ogni nuova variabile o punto dati l’intero algoritmo necessita di un cambiamento fondamentale per ottenere una catena di fornitura resiliente.
Far funzionare l’intelligenza artificiale nelle catene di approvvigionamento: i sistemi di intelligenza artificiale ad alte prestazioni dovrebbero essere in grado di assimilare le tendenze del passato, apprendere continuamente da nuovi dati e adattare in modo incrementale i risultati. Click to Tweet
2. Linee guida di conformità GxP e panorama normativo in continua evoluzione
Il settore delle scienze della vita, e in particolare quello farmaceutico, è fortemente regolamentato e presenta severi requisiti di conformità GCP (Buono Info su Pratica) ed GMP (buona pratica di fabbricazione). Questi sono specifici per formulazioni, aree terapeutiche e geo-specifici in termini di regole di analisi e linee guida FDA. A peggiorare le cose, queste regole continuano ad evolversi. Ciò richiede algoritmi complessi di text mining per comprendere le implicazioni sui processi di queste normative in continua evoluzione.
3. Casi d’uso dell’IA oltre il back-office e grande attenzione all’efficienza
Sebbene molte aziende del settore delle scienze della vita abbiano provato a implementare l’intelligenza artificiale e l’RPA (automazione dei processi robotici) nelle loro operazioni di back-office, il valore reale dell’intelligenza artificiale si manifesta nel coinvolgimento degli utenti nel front-end. Ad esempio, sfruttando gli algoritmi di intelligenza artificiale per prevedere terapie, previsione dell’insorgenza di malattie e programmazione autonoma dei pazienti, invece di limitare l’intelligenza artificiale al servizio clienti e ai casi d’uso legati alla produttività.
Molte aziende farmaceutiche non riescono, o non sono in grado, di concentrarsi su altre aree come la crescita dei ricavi, la compliance dei pazienti, il rischio, ecc., e spesso hanno difficoltà a stabilire il business case per tali aree.
4. Concentrarsi su risultati puntuali senza considerare l'impatto di propagazione del processo decisionale guidato dall'intelligenza artificiale
La maggior parte delle principali aziende farmaceutiche dispone, nella migliore delle ipotesi, di progetti pilota di intelligenza artificiale isolati che lavorano su aree selezionate come la pianificazione della domanda, l’ottimizzazione delle merci e lo screening dei fornitori. Ciò ha portato a una serie di prove di concetti nei vari aspetti della catena di fornitura. Questi progetti faticano a crescere e non sono in grado di raggiungere il Santo Graal della catena di fornitura: la resilienza. Questa sfida è particolarmente difficile per l’industria farmaceutica, perché le sue catene di approvvigionamento sono fortemente interconnesse, dall’inizio alla fine e attraverso i livelli, con linee guida di produzione complesse, e concentrarsi su una serie di funzioni obiettivo a livello di rete è cruciale per l’implementazione. successo.
Dove concentrarsi per ottenere rendimenti migliori dall’intelligenza artificiale
Si tratta di un argomento ampio e complesso, che qui posso solo accennare, ma che fornisco in dettaglio nella relazione riportata a fine articolo. Per ora, vorrei lasciarvi con un pezzo chiave del puzzle che abbiamo trovato estremamente utile.
In mezzo a tutte le chiacchiere e il clamore intorno alle applicazioni IA nella catena di fornitura, i marchi del settore delle scienze della vita devono prestare attenzione nel dare la priorità ai giusti casi d’uso e supportarli con dati e stack tecnologici adatti allo scopo, in modo da poter vedere risultati reali e significativi velocemente.
In One Network Enterprises (ONE) interagiamo con un'ampia gamma di aziende del settore delle scienze della vita, ciascuna con un diverso livello di maturità. Tuttavia, vogliono tutti la stessa cosa: una serie di casi d’uso che offrano il massimo ritorno sull’investimento.
Per raggiungere questo obiettivo, abbiamo scoperto che il modo migliore per farlo è creare un “Ufficio del valore”, un team dedicato focalizzato sul valore (una funzione all’intersezione tra successo del cliente e ingegneria del valore). Il motivo per cui ciò è così importante è perché la maggior parte dei casi d’uso non sono localizzati in un silo specifico nella catena di fornitura. Di solito, i casi d'uso sono interconnessi e hanno un impatto multilivello su costi, inventario e livelli di servizio. Il team di Value Office può monitorare tutte le funzioni e collegare i punti in modi che i team localizzati troveranno difficili se non impossibili.
L'intelligenza artificiale può avere un impatto elevato se sei consapevole delle insidie e ti avvicini all'intelligenza artificiale con una strategia comprovata
In conclusione, l’implementazione dell’intelligenza artificiale nelle catene di fornitura farmaceutiche presenta una miriade di sfide, come la gestione di paesaggi di dati complessi, la navigazione in contesti normativi in continua evoluzione, l’espansione delle applicazioni di intelligenza artificiale oltre le operazioni di back-office e la presa in considerazione delle implicazioni più ampie dell’intelligenza artificiale. guidato il processo decisionale. Tuttavia, queste sfide possono essere affrontate dando priorità ai giusti casi d’uso, supportati da dati e tecnologie adatti allo scopo. Le aziende dovrebbero puntare a sistemi di intelligenza artificiale in grado di integrarsi e apprendere da dati nuovi e storici, adattarsi alle mutevoli normative e fornire valore in diverse aree. Un “Ufficio del valore” dedicato potrebbe essere fondamentale nel supervisionare queste complessità, in quanto può garantire che l’implementazione dell’intelligenza artificiale tenga conto della natura interconnessa della catena di approvvigionamento e dei suoi effetti su costi, inventario e livelli di servizio. Nonostante le potenziali insidie, con le giuste strategie e focalizzazione, le aziende del settore delle scienze della vita possono ottenere ritorni significativi sui propri investimenti nell’intelligenza artificiale.
E quel rapporto di cui ho parlato, puoi scaricarlo qui.
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