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Cómo evitar los errores más comunes al implementar la IA y cómo garantizar que su iniciativa entregue valor real y significativo rápidamente
Inteligencia Artificial (AI), en todas sus diversas formas, obviamente ofrece un enorme valor potencial a las empresas farmacéuticas y sanitarias a la hora de transformar sus cadenas de suministro. Pero sin una estrategia sólida, una implementación adecuada y una priorización rigurosa de casos de uso de alto valor en producción, la mayor parte de este valor se pierde.
Con demasiada frecuencia, las implementaciones de IA fracasan y quedan poco que mostrar en términos de valor comercial. O, si entregan valor en algún área de nicho, es difícil escalarlos entre la empresa y los socios comerciales para transformar realmente la cadena de suministro.
Este artículo explora los desafíos prácticos que se deben tener en cuenta al implementar la IA en las cadenas de suministro farmacéuticas. En el informe al que enlace al final de este artículo, comparto en detalle una estrategia que genera altos rendimientos rápidamente, al tiempo que minimiza los riesgos y los gastos generales de implementación.
Debido a la naturaleza altamente interconectada de las cadenas de suministro farmacéuticas y sanitarias, el éxito depende fundamentalmente de tener una plataforma de red subyacente que tenga en cuenta la complejidad y la naturaleza de múltiples niveles de dichas cadenas de suministro.
Desafíos y trampas comunes de la IA en las cadenas de suministro farmacéuticas
¿En qué se equivocan la mayoría de las empresas de salud y ciencias biológicas al intentar implementar IA en sus cadenas de suministro? Habiendo estado involucrado en muchas implementaciones.
1. Panoramas de datos complejos y aprendizaje de datos nuevos y pasados
Este es un problema importante: intentar abordar el problema sin un único modelo integrado y, por lo tanto, no poder conectar los puntos. O en otras palabras, no tener datos maestros y sistema de gestión comunitarios. La cadena de suministro es una mezcla heterogénea de socios con una infinidad de modelos de datos que, en la mayoría de los casos, no se comunican entre sí. Esto se ve agravado por complejos tejidos de integración que hacen que sea muy difícil rastrear una transacción a lo largo de su ciclo de vida. La capacidad de acceder a datos fuera de la empresa o, lo que es más importante, recibir permiso para ver los datos que son relevantes para su comunidad comercial, debe estar disponible para cualquier tipo de IA, por ejemplo, algoritmos de aprendizaje profundo o aprendizaje automático. Los sistemas de IA de alto rendimiento deberían poder asimilar tendencias pasadas y aprender continuamente de nuevos datos y “ajustar incrementalmente” el resultado. Los sistemas de inteligencia artificial en la cadena de suministro no deberían adoptar un modelo "por lotes" en el que, con cada nueva variable o punto de datos, todo el algoritmo necesita un cambio fundamental para lograr una cadena de suministro resiliente.
2. Panorama regulatorio y pautas de cumplimiento de GxP en constante cambio
La industria de las ciencias biológicas, y en particular la farmacéutica, está fuertemente regulada y tiene estrictos requisitos de cumplimiento, como PCG (bueno Clínico Práctica) y GMP (buenas prácticas de fabricación). Estos son específicos de formulaciones, áreas de terapia y geoespecíficos en términos de reglas de ensayo y pautas de la FDA. Para empeorar las cosas, estas reglas siguen evolucionando. Esto requiere complejos algoritmos de minería de textos para descubrir las implicaciones de proceso de estas regulaciones en constante cambio.
3. Casos de uso de IA más allá del back office y gran enfoque en la eficiencia
Si bien muchas empresas de ciencias biológicas han intentado implementar IA y RPA (automatización robótica de procesos) en sus operaciones administrativas, el valor real de la IA se manifiesta en involucrar a los usuarios en el front-end. Por ejemplo, aprovechar los algoritmos de IA para predecir terapias, predecir la aparición de enfermedades y programar de forma autónoma a los pacientes, en lugar de restringir la IA al servicio al cliente y a los casos de uso relacionados con la productividad. Muchas empresas farmacéuticas no logran, o no pueden, centrarse en otras áreas como el crecimiento de los ingresos, el cumplimiento de los pacientes, el riesgo, etc., y a menudo tienen dificultades para establecer el caso de negocio para dichas áreas.
4. Centrarse en resultados concretos sin considerar el impacto en la propagación de la toma de decisiones basada en la IA.
La mayoría de las principales empresas farmacéuticas tienen, en el mejor de los casos, pilotos aislados de IA en proceso en áreas seleccionadas como la planificación de la demanda, la optimización del transporte y la selección de proveedores. Esto ha llevado a una serie de pruebas de conceptos en las diversas facetas de la cadena de suministro. Estos proyectos luchan por escalar y no pueden lograr el santo grial de la cadena de suministro: la resiliencia. Este desafío es especialmente difícil para la industria farmacéutica, porque sus cadenas de suministro están fuertemente interconectadas, de extremo a extremo y entre niveles, con pautas de fabricación complejas, y concentrarse en un conjunto de funciones objetivas en toda la red es crucial para su implementación. éxito.
Dónde centrarse para obtener mejores rendimientos de la IA
Este es un tema amplio y complejo, que sólo puedo tocar aquí, pero doy detalles en el informe que figura al final del artículo. Por ahora, me gustaría dejarles con una pieza clave del rompecabezas que nos ha parecido extremadamente útil.
En medio de toda la charla y el revuelo en torno a las aplicaciones de IA en la cadena de suministro, las marcas de ciencias biológicas deben tener cuidado al priorizar los casos de uso correctos y respaldarse con datos y tecnología adecuados para su propósito, para que puedan ver resultados reales y significativos. rápidamente.
En One Network Enterprises (ONE) interactuamos con una amplia gama de empresas de ciencias biológicas, cada una con un nivel diferente de madurez. Sin embargo, todos quieren lo mismo: un conjunto de casos de uso que ofrezcan el mayor retorno de la inversión.
Para lograrlo, hemos descubierto que la mejor manera de hacerlo es estableciendo una "Oficina de Valor", un equipo dedicado centrado en el valor (una función en la intersección del éxito del cliente y la ingeniería de valor). La razón por la que esto es tan crítico es que la mayoría de los casos de uso no están localizados en un silo específico en la cadena de suministro. Por lo general, los casos de uso están interconectados y tienen un impacto de múltiples niveles en cuanto a costos, inventario y niveles de servicio. El equipo de Value Office puede monitorear todas las funciones y conectar los puntos de maneras que a los equipos localizados les resultará difícil, si no imposible.
La IA puede tener un gran impacto si es consciente de los peligros y aborda la IA con una estrategia comprobada
En conclusión, la implementación de la IA en las cadenas de suministro farmacéuticas presenta una infinidad de desafíos, como la gestión de panoramas de datos complejos, la navegación por panoramas regulatorios en constante cambio, la expansión de las aplicaciones de IA más allá de las operaciones administrativas y la consideración de las implicaciones más amplias de la IA. dirigió la toma de decisiones. Sin embargo, estos desafíos pueden abordarse priorizando los casos de uso correctos, respaldados por datos y tecnología adecuados. Las empresas deben apuntar a sistemas de IA que puedan integrarse y aprender de datos nuevos e históricos, adaptarse a las regulaciones cambiantes y proporcionar valor en diversas áreas. Una “Oficina de Valor” dedicada podría ser clave para supervisar estas complejidades, ya que puede garantizar que la implementación de la IA tenga en cuenta la naturaleza interconectada de la cadena de suministro y sus efectos en los costos, el inventario y los niveles de servicio. A pesar de los posibles obstáculos, con las estrategias y el enfoque adecuados, las empresas de ciencias biológicas pueden lograr retornos significativos de sus inversiones en IA.
Y ese informe que mencioné, puedes descarguelo aqui.
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