Возможности ИИ в CRM для фармы: что работает на практике

ИИ в CRM — горячий тренд. Но реальность в фармотрасли сложнее, чем в других сегментах. Согласования, регуляторные ограничения, зрелость данных — всё это делает "быстрое и умное" внедрение невозможным без системной подготовки.
В Onpoint мы видим четыре направления, где ИИ может быть реально полезен фармкомпаниям, но при четком понимании ограничений.

Содержание

Где ИИ может помочь CRM прямо сейчас

Почему в других отраслях ИИ работает лучше

Что нужно делать фармкомпаниям уже сейчас

Где ИИ может помочь CRM прямо сейчас

Автоматизация персонализированных сообщений

ИИ способен быстро подбирать тон, формат, структуру и даже предложения на основе профиля врача. Это удобно и масштабируемо.
Но: в реальности каждое письмо требует прохождения медико-юридического и брендового согласования. Полностью автоматическое создание сообщений невозможно без шаблонов, чёткой логики и платформенного подхода.

Как работает: используется модульный, заранее согласованный контент + генеративные модели внутри платформы. Так делает уже несколько компаний, с которыми мы работаем.

Подсказки для КАМов и предиктивная аналитика

ИИ может помочь медицинскому представителю: напомнить, о чём шла речь в последний визит, предложить релевантный контент или выявить интерес врача.

Но:

• Без единого профиля врача и хранилища истории коммуникации система легко ошибется.
• У КАМов нет привычки доверять подсказкам, особенно если они не встроены в их привычный интерфейс (мобильное приложение, CRM).
• При маленькой базе КАМ знает врача лучше, чем алгоритм.

В 2024 году мы провели срез по 18 крупным фармкомпаниям: ни у одной не было зрелой системы ИИ-подсказок — большинство только начинали внедрение. На CommEx 2025 только 1 из 10 экспертов назвал такое решение зрелым и применимым здесь и сейчас.

Планирование визитов и управление территорией

ИИ может выстраивать маршруты с учётом плотности визитов, интереса врача и истории взаимодействия.

Но:

• Визиты часто корректируются вручную из-за личных договорённостей с врачами.
• В CRM фиксируется не более 10% фактов, которые КАМ знает.
• Отсутствие единой системы пометок (вроде «врач недоступен») мешает ИИ работать.
• При неравномерной территориальной нагрузке алгоритмы дают нереалистичные маршруты.

Автоматизация отчётности и аналитики

ИИ может собирать данные и визуализировать ключевые метрики, например снижение OR или рост повторных визитов.

Но:

• Если отчёты не встроены в процесс принятия решений, их просто не открывают.
• При нестандартизированном вводе данных ИИ может ошибаться, предлагая ложные инсайты.

Автоматизация работает, только если есть договорённости между маркетингом, аналитикой и продажами — что мы отслеживаем, как интерпретируем и какие действия предпринимаем.

Почему в других отраслях ИИ работает лучше

В других отраслях уровень зрелости данных выше и ИИ давно встроен в бизнес-процессы:

• В телеком-секторе модели предсказания оттока не только определяют риски ухода клиента, но и предлагают конкретные действия по удержанию, например персонализированные акции.
• Uber использует поведенческие данные для выбора канала и времени отправки уведомлений, что повышает отклик.
• Starbucks формирует персональные предложения на основе истории покупок и контекста (время суток, погода).

Все эти решения работают потому, что за ними стоят выстроенные процессы: единый клиентский профиль, стандартизация данных, культура аналитики и связка между аналитикой и действиями.

Что нужно делать фармкомпаниям уже сейчас

Фармрынок по уровню интереса к ИИ не уступает другим отраслям. Но именно уровень data maturity — зрелости в работе с данными — остаётся основным сдерживающим фактором. Поэтому важно:

Мы в Onpoint много экспериментируем и внедряем ИИ внутри своей организации: автоматизируем отчётность, используем модели анализа поведения, проверяем сценарии генерации контента. Мы видим и реальную пользу, и реальную сложность. Поэтому внимательно следим за развитием технологий, делимся практиками с клиентами и готовы помогать фармкомпаниям оценить, где ИИ может дать быстрый эффект, а где пока говорить об этом рано.

Наш текущий вывод: использование ИИ в CRM в 2025 году остаётся несвоевременным для большинства компаний из-за недостаточной зрелости данных и процессов. Но это направление точно требует подготовки уже сегодня.