Los LLM no son solo para aplicaciones de chat: también pueden aumentar el alcance de los clientes de los equipos de ventas de productos farmacéuticos

Entre las ventas de alto nivel, los productos farmacéuticos se encuentran entre los más difíciles de vender, especialmente en el mercado actual tan rápido, donde se aprueban nuevos medicamentos especializados cada semana. Con esta abundancia de nuevos medicamentos que llegan al mercado, los médicos ocupados tienen dificultades para mantenerse al día con los nuevos desarrollos, y buscan la guía de representantes de empresas farmacéuticas educados para asesorarlos sobre cómo los nuevos productos pueden ayudarlos a servir mejor a las necesidades específicas de sus pacientes; cuáles son las diferencias entre los nuevos medicamentos y los tratamientos que han estado utilizando, y cómo se mejorarán los resultados con estos medicamentos, y más. Un equipo de ventas que desee llegar a esos clientes debe localizarlos, y debe mostrar un conocimiento no solo del producto, sino también de la población objetivo para un medicamento, las condiciones del mercado, los problemas regulatorios, las ofertas de los competidores, y mucho más.

Reunir esta información – y mucho menos dominarla – es un proceso difícil, tedioso y que consume mucho tiempo, especialmente para los equipos de ventas de las empresas farmacéuticas más pequeñas, donde los recursos probablemente son limitados. Pero para los equipos de ventas que utilizan tecnologías avanzadas de recopilación y análisis de datos – quizás especialmente en las empresas más pequeñas – el proceso es mucho más suave y fácil. En particular, los equipos de ventas pueden utilizar soluciones de AI/ML que analizan grandes conjuntos de datos – utilizando modelos de lenguaje grande, o LLM – para extraer información sobre clientes, productos, trayectorias de pacientes, problemas regulatorios, y cualquier otra cosa que necesiten para conectarse con los profesionales de la salud, y cerrar ventas.

El análisis automatizado de fuentes de datos utilizando algoritmos con AI y ML basados en LLM no es solo la forma más efectiva de extraer estas ideas; en un mundo que se vuelve más complicado y lleno de datos cada día, es realmente la única opción eficiente disponible. Hacer esto manualmente constituiría un largo proceso iterativo que estaría propenso a errores humanos. Y incluso una iteración exitosa de esos datos – debido a ese potencial de error humano – probablemente resultaría en una base frágil que no estaría optimizada para utilizar completamente el potencial empresarial de los datos. Además, los equipos de ventas necesitarían aplicaciones analíticas para analizar los datos y entregar los conocimientos e información que necesitan – y desarrollar dichas aplicaciones en casa probablemente estaría más allá de las capacidades de la mayoría de las organizaciones farmacéuticas.

La mejor manera en que los equipos pueden enfrentar estos desafíos es desplegar una plataforma de AI/ML que les proporcione la guía que necesitan, cuando la necesitan. Dichas plataformas pueden permitir que los equipos hagan de forma independiente todo lo que necesitan para adquirir estas ideas, incluyendo la recopilación de fuentes de datos, la aplicación de los LLM necesarios, y la utilización de las aplicaciones que permitirán a los equipos de ventas obtener rápidamente y de forma eficiente las ideas que necesitan. La ventaja de desplegar dicha plataforma sobre otras soluciones – especialmente sobre contratar a una empresa consultora para desarrollar estas ideas – es que trabajar con una plataforma da a los equipos el control total y continuo sobre el proceso, lo que les permite ajustar los datos según sea necesario para centrarse en las ideas que necesitan, Y con plataformas ágiles de AI con LLM, el proceso de adquirir ideas de ventas es tan simple como presionar unos pocos botones,

Esto es especialmente relevante para los equipos de ventas de las empresas farmacéuticas más pequeñas, que a menudo se especializan en proporcionar soluciones para condiciones y enfermedades específicas – y que a menudo tienen recursos limitados, que, si existen en la organización, probablemente se destinarían a la investigación, no a la ciencia de datos para operaciones comerciales.

Hoy en día, los datos abundan, recopilados de una amplia variedad de fuentes, tanto dentro como fuera de la organización. Cuando los datos se analizan mediante algoritmos basados en LLM que analizan los datos a través de consultas de lenguaje natural, toda la información de una rica variedad de fuentes se pone en contexto. Este contexto proporciona a los equipos de ventas las ideas que necesitan sobre productos, presentaciones, necesidades de los clientes, información de la industria, datos relevantes para HCP específicos y las necesidades de sus pacientes, junto con mucho más.

Los LLM están en el corazón del análisis de texto avanzado, como el proporcionado por ChatGPT y otros motores de AI avanzados. Lejos de ser solo una herramienta para escribir ensayos o poemas, ChatGPT basado en LLM generales puede analizar datos de muchas fuentes y sintetizar ideas que proporcionan nuevos caminos para resolver problemas. Utilizando LLM que abarcan datos sobre productos farmacéuticos, la industria médica, cohortes de pacientes, información comunitaria, datos regulatorios, y mucho más, los equipos de ventas podrán descubrir más clientes potenciales, nuevas y mejores formas de abordarlos, presentar sus productos, cerrar ventas, fomentar ventas repetidas, y más.

Las plataformas que utilizan esta tecnología permiten a los equipos de ventas extraer estas ideas – y aplicarlas a situaciones de ventas específicas utilizando aplicaciones diseñadas para ese propósito – permiten que los equipos de ventas se centren en el negocio, interactúen con los clientes y cierren tratos. Dichas plataformas admiten la creación y almacenamiento automatizados de una base de datos en tiempo real sin requerir que los equipos de ventas utilicen código, así como la aplicación automatizada de los algoritmos que utilizan los LLM creados por el análisis de datos.

El proceso automatizado integra cualquier número de fuentes de datos, las limpia y enriquece para mejorar la calidad de los datos, y luego genera automáticamente una base de datos elaborada con tablas de 360 grados para cada HCP en el universo terapéutico relevante, incluyendo características fácticas, históricas, medidas, calculadas y predictivas, así como modelos, paneles y KPI, todos catalogados con un motor de búsqueda de autoexploración para coincidir con las solicitudes de los usuarios con activos de datos específicos. A través de dichas plataformas, los equipos obtienen todo lo que necesitan para interactuar con los clientes – y cerrar ventas.

Durante años hemos estado escuchando sobre la “revolución de IA que está por venir”, la que donde la IA generativa avanzada mejorará enormemente nuestras vidas – ayudando a hacer que una amplia gama de actividades humanas sea más fácil y eficiente. Ahora parece que estamos en el umbral de esa revolución – y el modelo presentado por ChatGPT y la tecnología LLM, donde el texto y los datos se pueden analizar para encontrar mejores formas de hacer las cosas – incluyendo ayudar a las empresas farmacéuticas a llegar a los HCP correctos con mejores soluciones que ayudarán a hacer que sus pacientes sean más saludables. Dicha tecnología puede ir muy lejos hacia proporcionar a los equipos de ventas las herramientas que necesitan para ayudar a los HCP a hacer que eso suceda.