Внедрение ИИ в ежедневную практику фармкомпаний

2025 год стал временем активного внедрения генеративного ИИ в бизнес-процессы фармацевтики, одним из них стало создание специализированного чат-бота для медицинских представителей. Инструмент, построенный на методологии RAG, выдает ответы за 17 секунд с точностью 95%, а 80% полевых сотрудников используют его регулярно. О том, как преодолеть скепсис персонала, собрать качественную базу знаний и не поддаться иллюзии «волшебной таблетки» от ИИ, рассуждает Никита Кузьмичев, IT-менеджер фармацевтической компании «Алцея».

Каждый день медицинские представители сталкиваются с сотнями вопросов от врачей, на которые у них не всегда есть ответы в моменте. Обращение к экспертам, руководителям компании и инструкциям требует времени, в результате коммуникация усложняется и затягивается, снижается эффективность контакта.

Наша команда искала способ уменьшить эти ограничения: сократить время поиска информации, разгрузить офисных сотрудников и дать полевой команде возможность оперативно получать достоверные ответы прямо во время визита. Мы поняли, что без искусственного интеллекта сложно получить действительно полезный инструмент. Так родилась идея создать собственного ИИ-помощника для медицинских представителей.

В 2025 году в нашей компании запустили направление нейротехнологий. Первым шагом стало обучение для руководителей с приглашенным экспертом по ИИ. Полученные знания и навыки отработали на домашнем задании: нужно было сгенерировать идеи, где искусственный интеллект может реально помочь бизнесу. Следующим этапом стали индивидуальные сессии: разобрали предложенные варианты и отсекли заведомо нереалистичные или малоэффективные. В итоговый перечень вошли 17 креативных идей, которые прошли строгий отбор по пяти критериям. Оценивали экономическую эффективность, охват пользователей, влияние на мотивацию, требуемые ресурсы на внедрение и вероятность провала. Победил проект «Чат-бот по брендам для медицинских представителей».

Реализация и вызовы

Мы выбрали подход RAG — Retrieval-Augmented Generation. Бот не генерирует ответы на основе открытых источников, а ищет нужную информацию в подготовленной базе знаний и формулирует тезисы на ее основе. В работе с фармацевтическими продуктами это особенно важно: достоверность транслируемой информации обеспечивает безопасность пациентов и доверие медицинских специалистов.

Бота создавали под конкретные продукты и задачи медицинских представителей, поэтому мы не могли ориентироваться на общие базы данных. Первым этапом стало формирование собственного хранилища информации. В его основу легли инструкции к препаратам, тематические статьи, цикловые книги, протоколы исследований, обучающие материалы. Информацию важно было не просто собрать, но также структурировать и систематизировать, чтобы бот мог находить нужные фрагменты для ответов, не искажая смысл. Дальше создали систему поиска, которая подбирает наиболее релевантные запросу блоки информации.

Базу данных и алгоритмы необходимо было интегрировать с существующей генеративной системой на основе ИИ. Мы выбрали одну из самых популярных и точных LLM на момент разработки, а сам бот сделали доступным в мессенджере, чтобы выездные сотрудники могли быстро и удобно получить доступ к нему на любом устройстве. Логирование связали с онлайн-таблицами, чтобы каждый вопрос и ответ сохранялись для последующей внутренней аналитики.

В процессе работы самой сложной оказалась не техническая часть, а тестирование и проверка качества ответов, которые прошли несколько этапов.

Первое тестирование провели на стороне вендора, у которого не было фармацевтической экспертизы в предметной области компании. В этой итерации использовали 200 вопросов. Во второй волне на 100 вопросов привлекли бренд-менеджеров и медицинских советников — высокий уровень экспертизы, но запросы офисной команды не отражали все реальные потребности выездных сотрудников.

На третьем этапе участвовали 10 медицинских представителей: они сгенерировали 400 реальных вопросов, с которыми сталкиваются во время визитов. Каждый вопрос проверял региональный менеджер. После этого те же 10 представителей, бренд-менеджеры и медицинские советники оценивали ответы бота по пятибалльной шкале.

Финальную проверку проводил медицинский директор: он лично протестировал выборку из 50 вопросов и подтвердил точность 95% ответов. Только после этого проект допустили к запуску.

Внедрение инструмента и результаты

Отношение к нейросетям неоднозначное: кто-то видит в них практическую пользу, кто-то относится скептически. Люди боятся, что их заменят, или просто не любят менять привычки. Нашей задачей было не просто запустить бота, а объяснить медицинским представителям его реальную пользу, научить с ним работать, показать возможности. Постепенно скепсис сменился интересом, а бот стал инструментом повседневного использования.

По результатам анонимного опроса, пользователи довольны качеством работы бота на 85% по трем параметрам: полезность, точность и скорость (среднее время ответа — 17 секунд). Инструмент стал новым стандартом: 80% медицинских представителей используют чат-бота регулярно, 78% обращаются к нему до или после визита для подготовки, 40% — прямо во время визита.

Количество спонтанных и срочных запросов от отдела продаж в смежные подразделения снизилось практически до нуля. Больше не нужно искать инструкцию к препарату или звонить в офис для консультации — все есть в боте. Статистика показывает, что один медицинский представитель задает чат-боту в 7-9 раз больше вопросов, чем задавал сотрудникам офиса до внедрения ИИ-инструмента. Это не просто экономия времени — это более качественное погружение в продукт.

Кроме того, мы получили ценную базу данных. Логи вопросов показывают, что на самом деле интересует врачей, какие аргументы работают, где остаются пробелы в знаниях команды. Это прямая обратная связь для обучения и доработки маркетинговых материалов.

Фармацевтическая отрасль — одна из самых информационно насыщенных. Молекулы, исследования, клинические рекомендации — удержать все в голове невозможно. Мы создали продукт, который не заменяет человека, а помогает ему и освобождает ресурс для того, что действительно важно: живого диалога с врачом, выстраивания доверия, решения нестандартных задач.

Внедрение ИИ в фарме — это не дань моде, а способ решить конкретные задачи, с которыми бизнес сталкивается каждый день. Но успех зависит не от технологии как таковой, а от того, насколько глубоко вы понимаете потребности своих пользователей и насколько терпеливо и последовательно выстраиваете с ними диалог. Технология ценна ровно настолько, насколько она помогает справиться с конкретной задачей здесь и сейчас.