Директор по развитию бизнеса SellOut+ Павел Назаров выступил с докладом «ИИ как мост между ИТ и маркетингом». Главная тема выступления — как перейти от экспериментов с искусственным интеллектом к конкретным бизнес-процессам, где технология дает измеримый результат.
Интерес к ИИ в фармотрасли уже высок. По данным опроса 64 компаний, результаты которого приводит Connect WIT, 70% респондентов используют ИИ в той или иной форме. При этом формальные правила и политики работы с технологией есть примерно у 10%. На практике это означает, что следующим этапом становится не просто расширение числа AI-инструментов, а их системная интеграция в корпоративные процессы.
«ИИ работает не как “волшебная таблетка”, а как инструмент, встроенный в конкретные бизнес-процессы», — отметил Павел Назаров.
В своем выступлении SellOut+ показал четыре таких сценария.
1. Обработка и подготовка данных с помощью ИИ
Фармацевтические компании получают информацию одновременно от дистрибьюторов, аптечных сетей, систем маркировки, интернет-магазинов, маркетплейсов и собственных подразделений. Эти данные отличаются форматами, справочниками и качеством.
SellOut+ объединяет их в единый контур: автоматизирует проверки, нормализацию адресов и сопоставление входящих записей с эталонными справочниками товаров и торговых точек. ИИ берет на себя значительную часть рутинного мэппинга, а неоднозначные случаи передаются операторам.
2. Корпоративная платформа данных и аналитики с ИИ
Следующий уровень — использование уже подготовленных данных в единой аналитической среде. В ней могут быть объединены продажи, остатки, планы, прайс-листы, скидки, структура коммерческой команды и другие показатели.
Вместо отдельных Excel-файлов и отчетов пользователи получают BI-аналитику и возможность взаимодействовать с корпоративными данными с помощью AI-ассистента на естественном языке.
3. Распознавание полки
ИИ может автоматизировать одну из самых трудоемких операций полевой команды — аудит выкладки. Система распознает товары и ценники по фотографии, определяет представленность SKU и помогает быстрее получать объективную информацию непосредственно из торговой точки или аптеки.
В решении Quiz точность распознавания после обучения на большем массиве изображений превышает 95%.
4. AI-планирование маршрутов полевой команды
Еще один сценарий — автоматическое определение приоритетных точек и построение маршрутов медицинских представителей и торговых команд.
Алгоритмы учитывают потенциал точки, географию, график сотрудника и время в пути. По результатам применения алгоритмов на реальных проектах время в дороге может сокращаться примерно на 30%, а время, доступное непосредственно для визитов, — увеличиваться.
Общий вывод выступления SellOut+ прост: ценность ИИ возникает не тогда, когда компания добавляет еще один AI-сервис, а когда технология становится частью уже существующего бизнес-процесса — от подготовки данных до принятия решений и работы полевой команды.
Именно на стыке маркетинга, коммерции и ИТ искусственный интеллект может превращаться из экспериментального инструмента в элемент корпоративной инфраструктуры.