A indústria farmacêutica investe bilhões anualmente em vendas e marketing. A America’s Health Insurance Plans (AHIP) analisou os relatórios financeiros de 2020 das 10 maiores farmacêuticas e constatou que a maior parte de seus custos estava concentrada nessas áreas.^1,2

No total, essas empresas destinaram coletivamente cerca de US$ 137 bilhões para vendas e marketing.^1,2

No entanto, esse investimento monumental é acompanhado por desafios significativos:¹ 

• Alto custo de operações;
• Campanhas pouco direcionadas;
• Gestão ineficiente de relacionamento com o cliente (CRM);
• Conformidade regulatória rigorosa;
• Complexidades do marketing digital.

A Inteligência Artificial (IA) surge como uma solução promissora para otimizar práticas tradicionais nessas áreas, oferecendo eficiência, personalização e agilidade.¹

Para compreender o impacto da IA no marketing farmacêutico, é importante primeiro entender a diferença entre os tipos de IAs.

A IA clássica, baseada no aprendizado de máquina (do inglês, machine learning – ML), é especializada em tarefas específicas, como análise de dados clínicos ou identificação de grupos de pacientes.^1,3 

Na saúde, cientistas de dados utilizam modelos de machine learning para analisar dados e fazer previsões a partir de conjuntos de dados altamente especializados.³

Já a IA generativa (Gen IA, como o Chat-GPT e Deep Seek), foco do nosso artigo de hoje, funciona por meio de modelos de linguagem grandes (LLMs), é mais generalista e capaz de criar conteúdo novo a partir de grandes volumes de dados.³ 

Pense nela como uma assistente extremamente qualificada, que, após absorver uma vasta gama de informações em uma extensa biblioteca, utiliza esse conhecimento para gerar criações.⁴

O McKinsey Global Institute (MGI) estimou que a Gen IA poderia gerar entre US$ 60 bilhões e US$ 110 bilhões por ano em valor econômico para as indústrias farmacêutica e MedTech.⁵

A Gen IA oferece vantagens significativas em comparação com métodos tradicionais:

• Eliminação de vieses humanos: algoritmos de IA analisam dados sem suposições preconcebidas, criando uma visão mais precisa do perfil do consumidor.⁶
• Descoberta de padrões ocultos: a IA identifica tendências e correlações que podem passar despercebidas por analistas humanos.⁶
• Personalização avançada: permite campanhas altamente direcionadas, como anúncios específicos para grupos demográficos ou comportamentais.⁶
• Escalabilidade: a IA pode processar grandes volumes de dados e segmentar mercados de forma rápida e eficiente.⁶

Desde a criação de campanhas personalizadas até a automação de tarefas repetitivas, a IA oferece um potencial transformador, permitindo que os profissionais se concentrem em decisões mais estratégicas e criativas.³

Quando aplicada de forma estratégica, a IA no marketing farmacêutico se torna uma ferramenta poderosa, capaz de otimizar diversas atividades do setor.³ 

Confira algumas das suas aplicações:

A IA é capaz de analisar dados de múltiplas fontes quase em tempo real, permitindo a criação de campanhas altamente personalizadas.¹ 

Sua habilidade de processar e sintetizar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados oferece insights rápidos, possibilitando que as empresas ajustem suas campanhas em tempo real, reagindo prontamente a mudanças no mercado ou no comportamento dos clientes.⁵

Isso não só reduz custos, mas também aumenta a eficácia das estratégias de marketing, garantindo que as mensagens certas cheguem aos profissionais de saúde (HCPs) e pacientes no momento ideal.¹

Ferramentas de CRM orientadas por IA podem agilizar interações e engajamentos, proporcionando uma experiência mais personalizada e eficiente. Em um setor onde é essencial a construção da confiança com provedores de cuidados, farmacêuticos e pacientes, essa prática se torna fundamental.^1,5 

Sabemos como a indústria possui uma alta rigorosidade em relação às questões regulatórias.

A automação de verificações de conformidade usando IA garante que os materiais de marketing cumpram com as regulamentações do setor de forma mais eficaz. Isso não apenas reduz riscos, mas também libera tempo para que as equipes se concentrem em estratégias mais criativas e impactantes.¹ 

Como a intervenção rápida é crucial para a mitigação de riscos, a IA pode apoiar a identificação de eventos adversos ao processar e extrair dados de fontes clínicas, como literatura publicada, registros eletrônicos de saúde e outros repositórios de dados. Essa abordagem proporciona um método mais abrangente, já que esses dados podem não ser capturados em fontes mais estruturadas.⁷

Embora a IA não substitua a revisão manual, ela pode aumentar a eficiência realizando uma triagem preliminar para priorizar os relatórios recebidos conforme a gravidade, auxiliando as equipes de revisão de farmacovigilância.⁷

A análise preditiva impulsionada por IA permite prever tendências de mercado com precisão, ajudando as empresas farmacêuticas a alocar recursos de forma mais eficiente.⁸

Com insights antecipados sobre quais produtos terão maior demanda e em quais regiões, as organizações podem direcionar seus investimentos de marketing de maneira estratégica, maximizando o retorno.⁸

Como nem tudo são flores, apesar dos benefícios promissores, a adoção da IA não está isenta de desafios e aproveitar essa tecnologia não é uma tarefa simples. 

Executivos enfrentam decisões estratégicas complexas e desafios operacionais em um cenário ainda desconhecido, marcado por avanços tecnológicos acelerados e riscos emergentes.⁵

No entanto, direcionar a IA de forma cuidadosa e intencional é essencial. O que se instrui a IA a não fazer é tão importante quanto o que se espera que ela faça, por isso, definir de forma concreta as orientações e barreiras de proteção dos dados é fundamental.³

À medida que a tecnologia se torna mais sofisticada e difundida, a necessidade de transparência, responsabilidade e equidade ganha destaque. Portanto, é imperativo abordar questões regulatórias e éticas para mitigar riscos potenciais de forma eficaz.⁷

A implementação responsável da IA exige um equilíbrio delicado entre inovação e precaução, garantindo que os avanços tecnológicos não comprometam a segurança, a privacidade ou a justiça.⁷ 

Confira os problemas mais comuns da implementação da IA:

Um dos riscos mais discutidos é a propagação de desinformação por meio de “alucinações” da IA, fenômeno em que o sistema gera informações incorretas ou enganosas.⁷ 

Além disso, a IA pode perpetuar vieses presentes nos dados usados para seu treinamento, o que pode marginalizar grupos específicos da população.⁷ 

O uso de dados por sistemas de IA gera preocupações adicionais, destacando a importância da proteção e privacidade das informações, especialmente diante do aumento de ciberataques que ameaçam organizações.⁷  

Muitos sistemas complexos de IA são frequentemente comparados a uma “caixa preta”, já que nem usuários, nem desenvolvedores têm acesso claro aos processos internos de tomada de decisão.⁷ 

Essa falta de transparência pode resultar em vieses, dificultando a identificação e correção de distorções. A incapacidade de compreender como os dados são utilizados pelo sistema também complica o cumprimento de padrões fundamentais de proteção de dados, como o consentimento, criando barreiras para a confiança e a conformidade.⁷

Para minimizar os desafios mencionados, a implementação de soluções de IA exige um esforço colaborativo entre especialistas em tecnologia e profissionais farmacêuticos.¹ 

O primeiro passo é identificar onde a IA pode ser melhor aplicada. Priorizar iniciativas estratégicas, em vez de adotar uma abordagem experimental sem direção clara, é fundamental. Selecionar projetos com cuidado e garantir seu financiamento adequado são etapas cruciais para o sucesso.³

Ao considerar quais projetos serão implementados, pode ser útil considerar os seguintes fatores:

• Valor potencial vs. viabilidade: equilibrar o impacto esperado com a complexidade, custo e tempo necessário para implementação;³
• Avaliar como a tecnologia pode agregar valor à organização e quais problemas específicos ela resolverá;³
• Verificar se a solução pode ser aplicada em diferentes mercados e escalas conforme necessário;³
• Considerar como a IA afetará as funções de negócios e os fluxos de trabalho atuais;³
• Garantir que a solução atenda aos rigorosos requisitos de segurança do setor farmacêutico.³

Lembre-se: o que funciona em setores menos regulamentados nem sempre se aplica à indústria farmacêutica.³ 

Muitas são as dificuldades ao inserir um sistema baseado em IA, mas calma, trouxemos  os desafios mas também as soluções! 

Veja algumas:

Educação e treinamento

É fundamental informar os usuários e treinar os funcionários sobre as limitações e riscos da IA, especialmente aqueles menos familiarizados com a tecnologia. Promover uma cultura de inovação, colaboração multidisciplinar e capacitação contínua da equipe é essencial para o sucesso.⁷

Proteção de dados

Os sistemas de IA devem estar em conformidade com as leis de proteção de dados (LGPD). Medidas como anonimização, minimização de dados e obtenção de consentimento são indispensáveis para garantir segurança, responsabilidade e transparência.⁷

Além disso, para evitar violações de propriedade intelectual (PI), as empresas devem adotar medidas de proteção, como treinar modelos com sua própria PI e incluir cláusulas de proteção de PI em contratos com fornecedores externos.⁵

Transparência, inclusão e controle de qualidade

Algoritmos de IA devem ser treinados com dados diversos e representativos, acompanhados de verificações de qualidade.7

O monitoramento contínuo e auditorias regulares são necessários para identificar “sinais de alerta” de forma oportuna. Assim, é possível manter a qualidade, a privacidade e a transparência.⁷

O uso da IA não substitui o ser humano

Garanta que humanos revisem os materiais feitos antes de serem distribuídos a provedores ou pacientes. A IA nunca deve ser a tomadora de decisão final; o seu papel é acelerar e apoiar a tomada de decisão humana.⁵

A Gen IA oferece ferramentas poderosas para análise de dados, criação de conteúdo e personalização de campanhas. No entanto, seu sucesso depende de uma implementação cuidadosa, com atenção à conformidade regulatória, proteção de dados e transparência.^1,3,5,7

Empresas que adotarem essa tecnologia de forma estratégica estarão melhor posicionadas para competir em um mercado cada vez mais dinâmico e exigente. A IA não é apenas uma ferramenta; é uma aliada para transformar desafios em oportunidades, impulsionando a eficiência e a inovação no marketing farmacêutico.^1,8

Ao integrar essa tecnologia de forma inteligente e ética, as organizações podem não apenas otimizar seus esforços de marketing, mas também criar conexões mais profundas e significativas com seus públicos. O futuro do marketing farmacêutico está aqui, e ele é guiado pela IA.^1,5,8

Aqui na Ybrida, estamos sempre evoluindo para oferecer soluções inovadoras aos nossos parceiros de healthcare, acompanhando de perto as mais recentes tecnologias do mercado. Utilizamos a IA como aliada na otimização dos nossos processos, auxiliando desde a manipulação de imagens até a busca por referências específicas, revisão de textos e organização de ideias. Essa integração nos permite trabalhar com mais agilidade, estimular a criatividade e entregar conteúdos cada vez mais relevantes, estratégicos e impactantes para o setor da saúde.