Por Karl Goossens. General Manager, OpenData. Veeva.

Hay casos de uso que van desde la generación inteligente de contenido y sugerencias de la mejor acción siguiente, hasta la optimización de la participación de los profesionales sanitarios. La IA promete ofrecer una verdadera orientación al cliente, permitiendo obtener información que tenga en cuenta todo el contexto de los profesionales sanitarios y su entorno. Sin embargo, a medida que las empresas adoptan estas herramientas, surge una realidad: solo se puede llegar tan lejos como lo permitan los datos.

Los datos son el punto de partida

Los vastos datos de la industria farmacéutica tienen un potencial significativo, pero su aprovechamiento se ve a menudo obstaculizado por la mala calidad de los datos y los sistemas aislados. Problemas aparentemente menores relacionados con la calidad de los datos, como nombres de funciones de los profesionales sanitarios contradictorios («prescriptor» frente a «médico») o la gestión de variaciones excesivas (por ejemplo, un cliente informó de más de 30,000 valores de «especialidad»), pueden impedir una visión unificada del cliente, obstaculizar la colaboración interfuncional eficaz e introducir «ruido» que degrada los conocimientos de la IA, lo que en última instancia socava un enfoque cohesionado del cliente.

A medida que la industria implementa la IA a gran escala, el reto clave a menudo no radica en perfeccionar los modelos de IA, sino en armonizar y estructurar la base de datos subyacente. La coherencia es esencial para permitir análisis fiables e iniciativas de IA. Por ejemplo, sin un identificador único de profesional sanitario, la IA podría tratar a un profesional sanitario, incluso con el mismo nombre, como dos personas distintas, lo que sesgaría los conocimientos.

Aunque la IA genérica mejora el manejo de las inconsistencias y la información no estructurada, requiere fundamentalmente bases de datos fiables. Esta alineación es crucial para generar inteligencia fiable que permita a los equipos de campo aprovechar su conocimiento directo de los clientes y fortalecer las relaciones vitales.

Cuando los datos funcionan, el CRM cumple

Una base de datos unificada a nivel mundial es una base fiable para impulsar los conocimientos centrados en el cliente impulsados por la IA y la colaboración eficaz de los equipos. Para lograr la estandarización global de los datos es necesario actuar de forma específica en tres áreas:

• Establecer datos maestros globales de clientes: crear estándares, identificadores y definiciones comunes para entidades básicas como los profesionales sanitarios y las organizaciones sanitarias (por ejemplo, asignando especialidades globales a términos locales). Estos estándares proporcionan coherencia y permiten que los datos conectados de los clientes impulsen los conocimientos de IA independientemente de la ubicación geográfica.
• Conectar el software y los datos: utilizar estos estándares de datos maestros para integrar la información de los sistemas funcionales internos (por ejemplo, ventas, marketing, medicina) y las fuentes externas, creando una visión única del cliente y permitiendo que la IA automatice la costosa integración manual de datos.
• Incorporar conocimientos en los flujos de trabajo: mostrar datos, conocimientos de IA y recomendaciones dentro de los procesos de CRM, para impulsar un compromiso más inteligente y adaptable. Por ejemplo, proporcionar a los equipos de ventas visibilidad de las actividades de marketing, lo que les permite perfeccionar sus interacciones con los clientes en consecuencia.

La implementación de estos estándares globales de datos crea un lenguaje común que facilita la ampliación de los éxitos de la IA, las comparaciones entre regiones y la evolución del CRM hacia un verdadero «sistema de inteligencia». Cuando la IA añade valor, fomenta un círculo virtuoso en el que los conocimientos valiosos impulsan la adopción por parte de los usuarios, generando datos más ricos para un perfeccionamiento continuo y mejores resultados empresariales.

Bayer: incorporación de datos preparados para la IA en el CRM

Una empresa que ya ha demostrado la eficacia de este enfoque es Bayer AG. Bayer se propuso ofrecer a sus equipos de campo una visión de 360 grados de los profesionales sanitarios, una experiencia de CRM rica en información que pudiera impulsar interacciones más significativas y personalizadas. Sin embargo, los datos aislados en diferentes zonas geográficas hacían que ese objetivo fuera difícil de alcanzar.

«Nuestro panorama de datos global estaba fragmentado: cada país dependía de fuentes diferentes», explica Stefan Schmidt, director de producto del grupo en Bayer. «Para tener una visión completa, necesitábamos un registro maestro de clientes unificado».

Bajo el liderazgo de Schmidt, Bayer comenzó a armonizar los datos de todos los mercados y sistemas, consolidando el CRM, el historial de interacciones y los datos maestros de los clientes en un único ecosistema conectado. En cuestión de semanas, se creó una única fuente de información veraz que los equipos de campo valoraron y adoptaron.

Ahora, el CRM de Bayer no solo almacena datos, sino que ofrece información basada en datos limpios y conectados. La empresa puede ampliar las herramientas y los análisis basados en la inteligencia artificial a nivel mundial, de forma coherente y con confianza.

Datos que alimentan sus motores de IA y CRM

Bayer demuestra cómo la conexión de datos coherentes con plataformas conectadas como el CRM proporciona información más rápida y útil. Este ejemplo destaca un punto crucial: lograr un impacto comercial exige una integración sólida entre la base de datos y los sistemas que impulsan la ejecución.

Las empresas líderes no esperan: están obteniendo una ventaja competitiva hoy mismo al invertir de forma proactiva en la coherencia global de los datos y conectar los datos y el software para ampliar la IA, agilizar las integraciones de sistemas y reducir los costes. Esta base permite que las plataformas CRM, los datos y los motores de IA trabajen juntos, automatizando la generación de información, personalizando la interacción y proporcionando un impacto comercial medible.

Porque, al final, la carrera por la IA en el sector farmacéutico no la ganará solo la IA, sino el mejor enfoque integral con una base de datos adecuada para ampliar la IA e integrar la información en las herramientas y rutinas de trabajo de los usuarios finales.