Sfide per le aziende per implementare l’IA
La digitalizzazione dell’industria farmaceutica: acceleratore di innovazione
Negli ultimi anni, l’industria farmaceutica ha registrato una crescita esponenziale, ampiamente incoraggiata dalla comparsa della crisi sanitaria causata dal COVID-19. Pochi anni segnati da grande incertezza e cambiamenti drastici, molto dinamici, che hanno portato ad una corsa alla digitalizzazione in molte aziende e laboratori del settore.
Questo processo di adozione digitale è stato guidato dalla necessità di affrontare le nuove sfide e le richieste che il mercato ha iniziato a richiedere. L’aumento della progettazione e produzione di farmaci personalizzati, tendenza che ha portato alla riduzione dei costi interni lungo tutta la filiera, e la necessità di razionalizzare e aumentare la capacità di risposta delle aziende alle improvvise richieste del settore, sono stati alcuni dei tanti ragioni che hanno motivato questa digitalizzazione del settore.
In questo contesto, alcuni strumenti e tecnologie come l’Intelligenza Artificiale hanno assunto un ruolo guida in questa rivoluzione digitale, costituendo così la tecnologia più richiesta dagli attori del settore sanitario.
Le ragioni? Grazie all’implementazione e ai maggiori investimenti in queste tecnologie, è stato possibile sviluppare strumenti altamente efficaci in grado di aiutare le aziende a migliorare la propria efficienza e le proprie prestazioni.
Insomma, l’Intelligenza Artificiale è stata presentata come una tecnologia innovativa che ha avuto un impatto significativo sul modo in cui aziende e laboratori del settore competono e operano. Offre infinite nuove possibilità e opportunità per migliorare la produttività e prendere decisioni intelligenti.
Sfide per una corretta implementazione
Cambio di mentalità
È necessario un cambio di mentalità da parte delle persone che costituiscono le aziende. Le nuove tecnologie trasformano il modo in cui vengono svolte le attività e i dipendenti devono essere aperti ad affrontare i cambiamenti a livello operativo.
Cambiamenti a livello organizzativo
Inoltre, le aziende devono sviluppare una corretta politica di Data Governance. Vale a dire, stabilire una serie di linee guida e standard che regoleranno l’uso, la responsabilità e l’ambito dei dati generati.
Cambiamenti nel processo decisionale
Un altro aspetto che le aziende devono garantire per una corretta integrazione di questi strumenti è quello di essere aperti a cambiare il modo in cui si prendono le decisioni e si formulano le strategie. Con un corretto utilizzo, questi sistemi analitici potranno offrire alle aziende le informazioni e le conoscenze necessarie per poter formulare strategie più efficaci e precise.
Facilitare la conoscenza
Molti dei motivi principali per cui molte aziende sono riluttanti a implementare queste tecnologie sono il risultato dell’ignoranza. L’intelligenza artificiale è una tecnologia che richiede comprensione e impegno da parte dell’azienda al fine di garantire una corretta adozione e quindi sfruttare al massimo le sue capacità.
