[Voorwoord] De nieuwe marketinguitdaging voor de farmaceutische sector: de verschuiving naar een actieve rol

in een complex ecosysteem: de kanalen zijn versnipperd, de beoordelingscycli van regelgevende instanties duren lang en succes hangt af van het gelijktijdig beïnvloeden van drie verschillende belanghebbenden: patiënten, voorschrijvers (zorgverleners) en zorgverzekeraars.

De life sciences-sector bevindt zich op een cruciaal keerpunt. Onder invloed van de dubbele drijvende krachten van gepersonaliseerde geneeskunde en een explosieve toename van data is de vraag naar innovatieve, patiëntgerichte betrokkenheid nog nooit zo groot geweest. Toch blijft farmaceutische marketing vastzitten Ecosysteempartners & Enablers Agentschappen (Communicatie, Digitaal) – Data Medische media & uitgevers – Distributeurs – start-ups Regelgevers & Betalers Regelgevende instanties (bijv. EMA, FDA …) Betalers & HTA-instanties – Inkooporganisaties Directe doelgroep & begunstigden Gezondheidszorgprofessionals (HCP’s & KOL’s) Patiënten & patiëntenbelangenorganisaties Farmaceutische organisatie Marketingteam – Medical Affairs – Verkoopteam – MLR (Medisch, Juridisch, Regelgevend) Het traditionele marketingmodel slaagt er niet in deze complexiteit te beheersen, wat leidt tot een overdaad aan content, weinig personalisatie en toenemende commerciële druk. Deze operationele kloof creëert een dringende behoefte aan een nieuw technologisch paradigma dat in staat is te opereren met intelligentie, vooruitziendheid en onafhankelijkheid.

en beschikken niet over de nodige autonomie om complexe commerciële resultaten te realiseren.

Agentische AI de cruciale volgende stap in de ontwikkeling. Een agentisch systeem is in staat om zelfstandig meerstapsacties uit te voeren, vastgestelde doelen na te streven en resultaten te behalen zonder voortdurende menselijke tussenkomst. Het gaat niet alleen om het genereren van berichten; het gaat om het uitvoeren van strategieën.

Hoewel de sector zich heeft verdiept in generatieve AI GenAI) – die zeer geschikt is voor het creëren van content – blijft GenAI in wezen reactief en vereist het voortdurende input

[VOORWOORD] DE NIEUWE MARKETINGUITDAGING VOOR DE FARMASECTOR: DE AGENTIC-SHIFT De kerncapaciteiten AIAgentic AIopenen de deur naar de toekomst van marketing.

  • Strategisch redeneren en zelfstandig beslissingen nemen: complexe acties opzetten en in realtime tactische beslissingen nemen.
  • Real-time prognoses: Breng marktonderzoek van statische reports continue, real-time informatieverzameling, zodat uw team opkomende trends ontdekt en eerder dan de concurrentie inzichten verwerft.
  • Adaptieve coördinatie: taken afstemmen over versnipperde kanalen heen, voortdurend leren en de prestaties gedurende het gehele klanttraject optimaliseren.

De keuze is duidelijk. Organisaties die Agentic omarmen AI zullen de tijd tussen ontwikkeling en marktintroductie van geneesmiddelen drastisch verkorten en een cruciaal voordeel behalen op het gebied van snelheid en efficiëntie. Wie hiermee wacht, loopt het risico achterop te raken in een toekomst die wordt gekenmerkt door autonome, gepersonaliseerde en aan de regelgeving conforme commerciële activiteiten.

  • Praktische uitvoering: rechtstreekse koppeling met goedgekeurde systemen om campagnes proactief te implementeren, te meten en te verfijnen.

Deze whitepaper is uw onmisbare gids. We kijken verder dan de hype en verkennen praktische toepassingen van Agentic, gaan dieper in op de noodzakelijke aanpassingen in de regelgeving en het organisatorische kader, en geven concrete aanbevelingen om deze baanbrekende technologie vandaag nog te implementeren.

Deze verschuiving is geen geleidelijke ontwikkeling; het is een concurrentienoodzaak. Er staat meer op het spel dan ooit:

  • Versnelde naleving: Stel je voor dat je de beoordelingscycli voor content op het gebied van regelgeving kunt terugbrengen van weken tot dagen, waarbij AI wetenschappelijke en nalevingscontroles uitvoeren zodra de content is opgesteld.

Thomas Filaire Partner – Gezondheidszorg Data AI

  • Echte omnichannel-personalisatie: creëer echt adaptieve zorgtrajecten waarbij elke vorm van communicatie – voor patiënten, zorgverleners en zorgverzekeraars – direct wordt geoptimaliseerd en via elk contactpunt wordt aangeboden.


02 De volgende stap: van generatieve AI agentieve AI

Wat is agentische AI?

Voordat we ons verdiepen in Agentic AI, is het de moeite waard om even een stapje terug te doen om te begrijpen hoe artificial intelligence ontwikkeld – van op regels gebaseerde automatisering tot generatieve systemen en nu tot autonome, doelgerichte agenten. Deze context helpt duidelijk te maken wat er werkelijk nieuw is aan het Agentic-tijdperk en waarom dit een fundamentele verschuiving betekent in de manier waarop AI waarde AI .

2 – DE VOLGENDE EVOLUTIE: VAN GENERATIEVE AI AGENTIEVE AI

Wat de definitie betreft: generatieve Artificial Intelligence, of GenAI, is de verzamelnaam voor geavanceerde algoritmen die uitblinken in het creëren van gloednieuwe, originele content, zoals afbeeldingen, audio of code op basis van de opdracht van een gebruiker. Het functioneert als een voorspellingsengine, die zijn uitvoer op patronen die zijn ontleend aan de uitgebreide data.

GenAI creëert tastbare waarde op diverse gebieden, bijvoorbeeld door middel van geautomatiseerde contentgeneratie, het samenvatten van informatie en het bedenken van ideeën. Dit biedt teams een basis voor snellere uitvoering en consistentere resultaten op grote schaal.

AI huidige generatieve AI echter in wezen reactief en moet voortdurend worden aangestuurd om inhoud te produceren, terwijl het vermogen ontbreekt om te plannen, prioriteiten te stellen of te integreren tussen bedrijfssystemen. Marketingteams genereren inzichten, maar moeten deze handmatig omzetten in actie. De kloof tussen output en resultaten blijft groot.

Het cruciale verschil is dat GenAI resultaten genereert naar aanleiding van menselijke prompts, terwijl Agentic AI meerstapsacties uitvoert om gedefinieerde resultaten te bereiken.

Wat maakt Agentic AI en echt ‘Agentic’?

Agentische AI gaan verder dan traditionele generatieve modellen. Ze produceren niet alleen output, maar streven ook doelen na. Hun kracht ligt in de combinatie van autonoom gedrag met de technologische architectuur die dit mogelijk maakt.

3. Contextueel begrip en geheugen – Onthoudt en leert van interacties tussen verschillende platforms (bijv. CRM, databases met medische informatie), waardoor continuïteit en slimmere aanpassing in de loop van de tijd mogelijk worden. Voorbeeld: een medewerker onthoudt eerdere contactmomenten en stemt de medische inhoud af op elke zorgverlener op basis van specialisme, kanaalvoorkeur en eerder interactiegedrag.

Agentic AI wordt gekenmerkt door vijf kenmerken:

4. Adaptieve coördinatie – Coördineert taken en werkt samen met andere agents/mensen, waarbij plannen dynamisch worden aangepast op basis van feedback en resultaten. Voorbeeld: één agent beheert de goedkeuringsworkflows voor content, een andere zet conforme digitale interacties in gang, terwijl een derde de realtime feedback monitort – allemaal gesynchroniseerd om de naleving van MLR-voorschriften (medisch, juridisch en regelgevend) te waarborgen en het bereik te optimaliseren.

1. Autonome besluitvorming – Werkt zonder voortdurende aansturing, waarbij acties en beslissingen worden geïnitieerd op basis van vastgestelde doelen of veranderende omstandigheden. Voorbeeld: een agent houdt data van zorgverleners bij, identificeert segmenten met een lage respons en past automatisch het communicatietempo of de kanaalmix aan zonder menselijke tussenkomst.

2. Strategisch redeneren – Maakt gebruik van geavanceerde LLM’s om complexe scenario’s te analyseren, meerstapsoplossingen te plannen en weloverwogen afwegingen te maken om doelstellingen te bereiken. Voorbeeld: een agent analyseert voorschrijfpatronen, de beschikbaarheid van geneesmiddelen in het formularium en de activiteiten van concurrenten, en doet vervolgens voor elke audience van zorgverleners een aanbeveling voor de beste volgende stap.

5. Praktische uitvoering – Maakt verbinding met goedgekeurde API’s en systemen om concrete stappen te zetten in de praktijk: implementeren, testen en optimaliseren in realtime. Voorbeeld: een medewerker start een HCP-e-mailcampagne via Veeva CRM, houdt de open- en doorklikpercentages bij en past de segmentatie of timing aan op basis van waargenomen reactiepatronen.

2 – DE VOLGENDE EVOLUTIE: VAN GENERATIEVE AI AGENTIEVE AI

AI de commerciële sector kan net zo’n grote impact hebben – zo niet meer – dan in R&D als het gaat om het genereren van voordeel, omzet en efficiëntie. Het is gewoon iets makkelijker om de waarde van AI R&D te laten zien dan in de commerciële sector.” –

Florent Hassen, Artificial Intelligence Global Commercial Data & Artificial Intelligence

Kort gezegd: agentische AI de focus van reactieve contentcreatie naar proactieve het behalen van resultaten, waardoor marketeers de juiste boodschap aan het juiste audience, via het juiste kanaal – autonoom en op schaal.

Agentische AI de manier waarop we met werk omgaan en biedt drie belangrijke kansen om waarde te creëren

  • Vandaag besparen om morgen te investeren – Kostenefficiëntie en herinvestering: Agentic AI repetitieve, tijdrovende taken, waardoor handmatige fouten en operationele overhead worden verminderd. Door middelen vrij te maken en werkprocessen te stroomlijnen, kunnen organisaties de besparingen inzetten voor innovatie, capaciteitsuitbreiding en initiatieven voor toekomstige groei.

Dit vroege inzicht maakt proactieve aanpassingen van de strategie mogelijk, waardoor teams kunnen anticiperen op veranderingen in plaats van erop te reageren.

  • Win op snelheid en nauwkeurigheid – Intelligente flexibiliteit en precisie Agentic-systemen analyseren enorme datasets en nemen in realtime geoptimaliseerde beslissingen, ver buiten het bereik van menselijke mogelijkheden. Ze stellen organisaties in staat sneller in te spelen op marktontwikkelingen, acties op grote schaal te personaliseren en hun precisie te behouden, zelfs in een voortdurend veranderende omgeving.
  • Ontdek nieuwe mogelijkheden – Marktinzicht: Makelaars analyseren voortdurend data kanalen en brengen zo nieuw klantgedrag, verschuivingen in de stemming en onvervulde behoeften aan het licht, nog voordat concurrenten deze opmerken.

2 – DE VOLGENDE EVOLUTIE: VAN GENERATIEVE AI AGENTIEKE AI Hoe agentieke AI marketingprocessen AI

Agentic AI een transformatie van processen in de hele waardeketen van de gezondheidszorg. In het volgende deel gaan we dieper in op elk gebied aan de hand van concrete praktijkvoorbeelden. Ter illustratie laten we eerst zien hoe een belangrijke marketingworkflow door Agentic AI wordt herzien.

To-be Agentisch Proces

~ 3 weken

Het voordeel van het gebruik van GenAI en Agentic AI verder dan algemene statistieken zoals een algehele snelheidswinst of een verbetering van het rendement; het ligt in het vermogen om in elke fase van het marketingproces zeer op maat gemaakte, audience waarde te bieden.

  • Nauwkeurige segmentatie: Creëert nauwkeurige en gedetailleerde audience , wat leidt tot effectievere campagnes. – Geoptimaliseerde productresultaten: Inzichten worden gebruikt om het specifieke voordeel of de specifieke waarde te bepalen die het product voor elke audience biedt. – Gerichte contentlevering: Zorgt ervoor dat de juiste content de juiste mensen bereikt via de juiste kanalen. – Voortdurende optimalisatie: Campagnes worden automatisch verfijnd aan de hand van prestatierapportages en A/B-testvarianten.


Van theorie naar praktijk: praktijkvoorbeelden 03

De life sciences-sector ondergaat een ingrijpende transformatie. Onder invloed van doorbraken in de gepersonaliseerde geneeskunde, een explosieve toename van data en een verschuiving naar patiëntgerichtheid ontwikkelt de sector zich in een ongekend tempo. Deze verschuiving heeft traditionele marketingmodellen doorbroken en dwingt tot een fundamentele verandering in de manier waarop wetenschappelijke doorbraken op de markt worden gebracht.

aan betalers, investeerders en belangrijke besluitvormers, die allemaal verschillende behoeften en opvattingen over ‘waarde’ hebben.

Dit is precies de reden waarom er een kloof blijft bestaan tussen strategie en uitvoering. Hoewel er een duidelijk verlangen bestaat om vooruitgang te boeken en te innoveren, wordt marketing vaak niet als even belangrijk beschouwd als R&D (de grootste kostenpost voor farmaceutische bedrijven). Daardoor is het moeilijker om financiering te verkrijgen, vooral wanneer er nog geen duidelijk rendement op de investering (ROI) is aangetoond.

Voor marketingteams is het vermogen om complex onderzoek om te zetten in boeiende content cruciaal voor commercieel succes. Dit is echter geen gemakkelijke opgave. Ze moeten een evenwicht vinden tussen wetenschappelijke nauwkeurigheid, strikte naleving van regelgeving en de eisen van een zeer diverse groep belanghebbenden –van onderzoekers tot zorgprofessionals (HCP’s). Niettemin ontstaan er in de hele waardeketen steeds meer praktijkvoorbeelden (waarvan sommige verder ontwikkeld zijn dan andere) , en dat is precies wat we in het volgende hoofdstuk zullen onderzoeken.

01

Marktonderzoek Ontwikkeling en validatie van content

02

03 Campagne-uitvoering & omnichannel-betrokkenheid

04 Verkoopondersteuning & Ondersteuning in het veld

Disclaimer: Deze overzicht van gebruiksscenario’s is niet volledig en is gebaseerd op feedback van klanten, wetenschappelijke literatuur en onze eigen ervaring met het ontwikkelen van oplossingen voor organisaties in de gezondheidszorg organisaties in de gezondheidszorg. Hoewel belangrijke voorbeelden worden belicht, omvat deze niet alle mogelijke kansen binnen de waardeketen van klinische proeven.

3- VAN THEORIE NAAR DE PRAKTIJK: PRAKTISCHE TOEPASSINGSVOORBEELDEN


3- VAN THEORIE NAAR DE PRAKTIJK: PRAKTISCHE TOEPASSINGSVOORBEELDEN Toepassingsvoorbeeld #1 Marktonderzoek: van statische reports realtime informatie

De life sciences-sector is actief in steeds veranderende niches, die elk unieke producten ontwikkelen die een directe invloed hebben op het welzijn en de gezondheid van vele belanghebbenden. Contentmarketing speelt een cruciale rol, aangezien elke niche behoefte heeft aan een eigen, goed onderbouwde, doelgerichte en uiterst strategische marketingaanpak die de kernboodschap overbrengt aan onderzoekers en wetenschappers.

  • Beperkte generatie van realtime inzichten: De meeste analyses zijn statisch en raken snel verouderd, waardoor marketingteams niet in staat zijn om opkomende trends, nieuwe behoeften van belanghebbenden of verschuivingen in de concurrentie op te pikken op het moment dat deze zich voordoen.

Marktonderzoek vormt daarbij de eerste stap van de campagne: het helpt u de audience te identificeren, inzicht te krijgen in de vraag naar uw producten binnen de sector en de concurrentie te analyseren. Informatie over de nieuwste klantbehoeften, pijnpunten, markttrends en toekomstige uitdagingen en kansen is essentieel om uw producten strategisch op de markt te brengen; als u de juiste audience mist, audience budget en verzwakt u de impact.

In dit verband spelen agentgebaseerde en machine learning-systemen een cruciale rol door in realtime gedetailleerde inzichten te genereren uit wetenschappelijke literatuur, informatie over concurrenten, eisen van zorgverzekeraars en het gedrag van belanghebbenden, om zo de belangrijkste strategische drijfveren en kansen in kaart te brengen.

Toch blijven er grote uitdagingen bestaan:

  • Hoge kosten en inefficiëntie: Traditioneel marktonderzoek is duur en tijdrovend; vaak zijn er investeringen van bijna 1 miljoen euro nodig om honderden pagina’s aan analyses te produceren – waarvan het grootste deel later wordt samengevat in korte overzichten en gearchiveerd zonder dat er nog gebruik van wordt gemaakt.
  • Versnipperde en inconsistente data: data uit de gezondheidszorg data verspreid over verschillende systemen, formaten en standaarden, waardoor het moeilijk is om een uniform en bruikbaar overzicht van klanten, patiënten of voorschrijvers te creëren.

TOEPASSINGSVOORBEELDEN

1. Zelfstandig genereren van marktinzichten: Agentic AI scant AI publicaties, data, digitale kanalen en concurrenten om trends en marktverschuivingen te signaleren. Het zet signalen om in vroegtijdige inzichten, waardoor strategieën sneller kunnen worden bijgesteld en kostbaar traditioneel onderzoek overbodig wordt.

2. Gedragstrajectmodellering en microsegmentatie: Agentic AI data, digitale interacties en sentiment signalen AI om het gedrag van artsen en patiënten in kaart te brengen. Dit maakt nauwkeurige targeting schaalbare personalisatie mogelijk door middel van adaptieve segmentatie,targeting en strategische uitvoering.

3. Concurrentie-informatie: door conferenties, sociale media en persberichten zelfstandig te monitoren, kunnen AI scouts“ op basis van agentische AI de concurrentie-informatie verbeteren door opkomende stappen van concurrenten te signaleren, strategische patronen bloot te leggen en vroege marktsignalen aan het licht te brengen.

3- VAN THEORIE NAAR DE PRAKTIJK: PRAKTISCHE TOEPASSINGSVOORBEELDEN TOEPASSINGSVOORBEELD : AI TESTEN VAN CAMPAGNES CONTEXT

  • Het testen van campagnes vóór de lancering is een cruciale stap om de effectiviteit van de boodschap, het beeldmateriaal en de call-to-actions te toetsen.
  • Marketeers kunnen het platform iteratief gebruiken: ze kunnen een zin of afbeelding in realtime aanpassen en direct zien hoe die wijziging van invloed is op de verwachte prestaties van de campagne en op het vermogen ervan om een specifieke call-to-action te stimuleren (bijvoorbeeld ‘de intentie om zich te laten vaccineren’).
  • Traditioneel wordt dit proces uitgevoerd met behulp van trage en dure marktonderzoeksmethoden, zoals focusgroepen en grootschalige enquêtes, wat een aanzienlijke bottleneck veroorzaakt: testcycli duren 8 tot 10 weken en kosten meer dan $ 100.000, waardoor een team beperkt wordt in zijn mogelijkheden om effectief te testen en te optimaliseren.
  • Dit leidt tot grote vertragingen tussen het optreden van externe signalen en interne strategische maatregelen, waardoor de wendbaarheid en het concurrentievermogen worden beperkt.

OPLOSSING

  • Een AI testplatform integreert externe datasets (publicaties, octrooien, sociale media, klinische data) met interne kennisbanken (SharePoint, onderzoeksdatabanken) om realtime en voorspellende analyses van alle campagne-assets te genereren.

IMPACT

  • Aanzienlijke kostenbesparing:

De kosten voor het testen van campagnes kunnen met meer dan 90% worden verlaagd.

  • Snellere marktintroductie: de vertraging tussen signaaldetectie en reactie wordt teruggebracht van maanden tot dagen – of zelfs in realtime.
  • Data optimalisatie: Teams kunnen verder gaan dan subjectieve feedback en kiezen voor data zekerheid, waardoor ze campagnes kunnen lanceren die wetenschappelijk zijn geoptimaliseerd voor onthouding en, nog belangrijker, voor actie door patiënten of zorgverleners.
  • De AI getraind om creatieve uitingen, teksten en video’s te analyseren en geeft direct scores voor belangrijke indicatoren zoals herinneringswaarde, emotionele reactie en data beeldmateriaal.

" Tegenwoordig kunnen we met dit soort AI campagnes binnen 12 tot 24 uur testen voor ongeveer 7.000 dollar. Als je dat vergelijkt met de oude methode – 8 tot 10 weken voor 100.000 of 150.000 dollar – is het moeilijk om nog terug te gaan." – Jeremy Peaudecerf , Marketingdirecteur Europa

3- VAN THEORIE NAAR DE PRAKTIJK: PRAKTISCHE TOEPASSINGSVOORBEELDEN

  • Gebruiksscenario #2 | Ontwikkeling en validatie van content

Het versnellen van de ontwikkeling van effectieve middelen, met behoud van wetenschappelijke nauwkeurigheid en naleving van de regelgeving

De farmaceutische industrie bevindt zich in een cruciale transformatiefase, waarbij traditionele methoden voor het creëren van content snel achterhaald raken. Het traditionele proces voor het creëren van content is een ernstige knelpunt geworden voor de effectiviteit van marketing, waardoor marketingprofessionals in de farmaceutische sector worden aangemoedigd om AI in te zetten AI deze beperkingen te overwinnen:

conforme kernboodschappen die de unieke waardepropositie van een farmaceutisch product duidelijk weergeven – wat uiteindelijk leidt tot een zinvollere en tijdige interactie met zorgverleners.

Bij Amgen onderzoeken we hoe agentische AI het opstellen van contentAI ondersteunen en beoordelingsprocessen kan stroomlijnen. Hoewel het project zich nog in de proeffase bevindt, zijn de eerste resultaten van het MLR-beoordelingsproject veelbelovend: 100% van de gebruikers geeft aan tevreden te zijn, tijd te besparen en minder MLR-herzieningen nodig te hebben. De AI identificeerde ook meer dan 95% van de kritieke compliancekwesties en bracht aanvullende, onopgemerkte details aan het licht , waardoor de algehele kwaliteit van de content werd versterkt . Deze aanpak vervangt menselijk toezicht niet , maar versterkt het, en laat zien hoe AI onze marketing- en medische beoordelingsworkflows op verantwoorde wijze AI aanvullen .” – Marie Morice-Morand, Associate Director Innovation, Omnichannel and Training

  • Langdurige en complexe validatieprocessen: Farmaceutische bedrijven moeten hoge normen hanteren op het gebied van nauwkeurigheid en geloofwaardigheid, en vertrouwen daarbij op grondige meerstapscontroles om medische inhoud en de bronnen daarvan vóór publicatie te verifiëren.
  • Dure en arbeidsintensieve contentproductie: Naast de aanzienlijke budgetten die worden uitgetrokken voor samenwerkingen met bureaus, besteden marketingteams talloze uren aan repetitieve, weinig toegevoegde waarde biedende taken die geautomatiseerd zouden kunnen worden. Meerdere revisierondes vertragen niet alleen de oplevering, maar leiden ook tot aanzienlijke budgetoverschrijdingen.
  • Knelpunt bij MLR-beoordelingen: hoewel dit essentieel is voor het waarborgen van naleving en wetenschappelijke integriteit, is het vaak een tijdrovend proces in meerdere fasen dat gedetailleerd onderzoek en afstemming tussen alle belanghebbenden vereist, waardoor de tijd tot marktintroductie aanzienlijk wordt vertraagd.

Agentic AI deze kloof door zelfstandig klinische literatuur, betrokkenheidssignalen, data en voorschrijfpatronen te analyseren om in realtime opkomende trends en onvervulde behoeften te signaleren. Het vertaalt complexe klinische inzichten in duidelijke, overtuigende en

TOEPASSINGSVOORBEELDEN

1. AI AI voorafgaande controles: AI toetst de inhoud in realtime aan de wettelijke richtlijnen. Deze proactieve nalevingscontrole beperkt fouten tot een minimum vóór het indienen, wat leidt tot minder beoordelingsrondes en snellere goedkeuringen.

2. Versnelling van de conceptontwikkeling: AI kunnen data de betrokkenheid van zorgverleners analyseren data hypergepersonaliseerde contentconcepten voor productlanceringen te genereren. Ze passen creatieve richtingen zelfstandig aan en produceren ABPI-conforme varianten op basis van realtime feedback, waardoor de tijd die nodig is voor het bedenken van concepten aanzienlijk wordt verkort en de herkenning en betrokkenheid van zorgverleners worden vergroot.

3. Contenttagging: AI voorziet marketing- en medisch materiaalAI vantags , waardoor de inhoud nauwkeurig kan worden gevolgd in verschillende tools en systemen. Deze automatisering kan de operationele kosten met wel 76% verlagen door repetitieve handmatige taken te elimineren en het hergebruik van bestaande getagde assets te bevorderen.

3- VAN THEORIE NAAR DE PRAKTIJK: PRAKTISCHE TOEPASSINGSVOORBEELDEN TOEPASSINGSVOORBEELD : AI MLR-beoordelingsproces CONTEXT

  • Het medisch, juridisch en regelgevend (MLR) beoordelingsproces staat centraal bij het waarborgen van naleving, nauwkeurigheid en ethische normen in de marketing en communicatie van farmaceutische producten.
  • Geautomatiseerde voorafgaande screening: Regelgeving, wettelijke voorschriften en medische richtlijnen worden automatisch toegepast op conceptdocumenten, waardoor mogelijke problemen al vóór indiening worden gesignaleerd en het aantal handmatige beoordelingsrondes tot een minimum wordt beperkt.
  • Toch kan het een langdurig, moeizaam en kostbaar proces zijn, met meerdere beoordelingsrondes om ervoor te zorgen dat het product voldoet aan de richtlijnen van de regelgevende instanties, de goedgekeurde claims en de wettelijke beperkingen.
  • Het vinden van een evenwicht tussen snelheid en strikte naleving is een voortdurende uitdaging – maar dit onder de knie krijgen is essentieel om in de huidige, sterk gereguleerde omgeving tijdige, conforme en effectieve communicatie te kunnen bieden.

IMPACT

  • Kortere beoordelingscycli: vooraf gevalideerde inhoud zorgt voor minder heen-en-weer-communicatie en kortere goedkeuringstijden – waardoor de MLR-beoordeling wordt teruggebracht van weken tot dagen (tot wel 60% sneller).

OPLOSSING

Agentische AI een nieuwe benadering van MLR AI door naleving rechtstreeks in het proces van contentcreatie te integreren:

  • Ingebouwde naleving: AI tools voor het opstellen van documenten integreren MLR-vereisten, zodat documenten vanaf het begin aan de voorschriften voldoen, waardoor dure herzieningen achteraf worden voorkomen.
  • Geïntegreerde kaders: merkwoordenboeken, regelgevingsrichtlijnen, auteursrechten en bibliotheken met goedgekeurde claims zijn rechtstreeks gekoppeld aan de redactiewerkprocessen om vanaf het begin voor consistentie te zorgen.
  • Verminder het nalevingsrisico en

juridisch risico: Elke output wordt vanaf het begin afgestemd op de wettelijke kaders.

  • Snellere marktintroductie:

Marketing- en medische teams krijgen de flexibiliteit om campagnes en wetenschappelijke content sneller te lanceren, zonder dat dit ten koste gaat van de naleving van de voorschriften.

Dit is een belangrijk toepassingsgebied. De automatisering van regelgevende, juridische en medische beoordelingen (bijv. het verifiëren van claimreferenties, het beheren van auteursrechten) wordt gezien als een tijdrovende knelpunt met aanzienlijk potentieel voor tijdwinst.” –

Claude Broudic Stafchef en directeur Wereldwijde Productstrategie 3 – VAN THEORIE NAAR DE PRAKTIJK: PRAKTIJKVOORBEELDEN Praktijkvoorbeeld #3 Campagne-uitvoering en omnichannel-betrokkenheid

Farmaceutische bedrijven ondergaan een strategische transformatie, waarbij ze overstappen van gefragmenteerde, in silo’s opgedeelde modellen naar gepersonaliseerde, geïntegreerde ervaringen via alle contactpunten. Deze verschuiving – die tot uiting komt in het feit dat 10 tot 15% van de advertentiebudgetten nu wordt besteed aan omnichannel-initiatieven – is essentieel om een consistente en samenhangende interactie te bieden, waarbij elke boodschap de klantreis versterkt.

Agentic AI bestaande hindernissen om het volledige potentieel van omnichannel te benutten – en de kansen die voor ons liggen, blijven enorm.

Maar hoewel ze het potentieel ervan inzien, blijven veel farmaceutische bedrijven grote uitdagingen ondervinden bij het uitvoeren van een werkelijk effectieve omnichannelstrategie:

  • Gescheiden afdelingen: marketing-, verkoop-, medische en digitale teams werken vaak onafhankelijk van elkaar, wat leidt tot onderling niet op elkaar afgestemde boodschappen, versnipperde communicatie en onderbenutte data wat uiteindelijk ten koste gaat van de klantervaring.
  • Verouderde technologie: Verouderde IT-infrastructuren belemmeren data en de naadloze implementatie van omnichanneloplossingen.
  • Beperkt inzicht in het klanttraject: Zonder een duidelijk, volledig inzicht in het traject van zorgverleners – van eerste kennismaking tot voorschrift – lopen bedrijven het risico dat ze onsamenhangende ervaringen bieden die weinig effect sorteren en voorbijgaan aan de werkelijke behoeften audiencehun audience.

TOEPASSINGSVOORBEELDEN

1. Optimalisatie van de kanaalmix: Agentic AI evalueert AI de prestaties over alle kanalen heen om slecht presterende segmenten te identificeren en past targeting budgetverdeling automatisch aan op basis van strategische doelstellingen.

2. Dynamische klanttrajecten en segmenten: Agentic AI het gedrag van klanten om veranderingen in het traject te signaleren, zoals een toenemende voorkeur voor interactie via de app in plaats van via de website. De agenten passen de trajectlogica en de klantsegmenten aan, zodat er contact wordt gelegd dat is afgestemd op de nieuwe voorkeurskanalen.

3. Gepersonaliseerde en consistente boodschap: AI passen de inhoud voortdurend aan op basis van realtime consumenteninzichten, waarbij ze zich strikt houden aan de richtlijnen voor de merkstem en -boodschap. Dit maakt grootschalige, kanaaloverschrijdende personalisatie mogelijk die bij elk contactmoment met de klant consistent, relevant en in lijn met het merk aanvoelt.

3- VAN THEORIE NAAR DE PRAKTIJK: PRAKTIJKVOORBEELDEN IN DE PRAKTIJK TOEPASSING Agentgestuurde omnichannel-coördinatie CONTEXT

  • De huidige omnichannelstrategieën zijn gebaseerd op statische regels en vooraf gedefinieerde logica, waarbij interacties uitgaan van verwacht gedrag van zorgverleners in plaats van hun daadwerkelijke gedrag.
  • Compliance-agent: fungeert als een realtime veiligheidsbarrière voor alle AI acties.
  • Wanneer het gedrag verandert, hebben traditionele analyse- en segmentatiemethoden moeite om dit snel te signaleren en zich aan te passen.

Implementeer volgens het principe ‘klein beginnen, snel opschalen’, waarbij u één agent op vooraf gedefinieerde datasets inzet om de meerwaarde aan te tonen voordat u de mogelijkheden uitbreidt.

  • Het doorvoeren van updates aan de gebruikerservaring kost vaak weken aan handmatig werk vanwege complexe goedkeurings- en implementatieprocessen.
  • Daardoor kunnen omnichannel-benaderingen geen gelijke tred houden met realtime gedrag, wat leidt tot gemiste kansen op interactie en inefficiëntie.

OPLOSSING Zet een 'Agentic AI op – een netwerk van intelligente, semi-autonome agents die de omnichannel-interactie continu en in realtime optimaliseren – en zet een team van gespecialiseerde agents in:

  • Insight Agent: analyseert realtime data gedragsveranderingen aan het licht te brengen.

IMPACT

  • Efficiëntie: automatiseert routinematige, handmatige beslissingen, waardoor marketeers zich kunnen richten op strategie en hoogwaardige klantbetrokkenheid.
  • Snelheid: Wat vroeger weken duurde, wordt nu binnen enkele uren bijgewerkt, waardoor realtime reisoptimalisatie mogelijk wordt.
  • Schaalbaarheid: Levert op grote schaal gepersonaliseerde, aan de regelgeving conforme content – en zodra het agentic-framework voor één merk is ontwikkeld, kan het snel worden toegepast op andere merken en nieuwe markten.
  • Content Agent: genereert gepersonaliseerde, aan de voorschriften beantwoordende content.
  • Kanaalagent: zorgt voor de juiste kanaalkeuze, timing en frequentie.

3- VAN THEORIE NAAR DE PRAKTIJK: PRAKTISCHE TOEPASSINGSVOORBEELDEN

Toepassingsvoorbeeld #4: Verkoopondersteuning en ondersteuning op locatie: het verkoopteam voorzien van krachtige middelen voor ondersteuning op locatie

Het opzetten van een effectieve strategie voor de betrokkenheid van zorgverleners is een cruciale investering met hoge inzet. De farmaceutische industrie investeert wereldwijd meer dan 90 miljard dollar per jaar (tot 30% van de commerciële budgetten) om deze relaties op te bouwen, die op hun beurt tot 60% van alle voorschrijfbeslissingen kunnen beïnvloeden. Dit traditionele model staat echter onder druk, onder meer door digitale verzadiging en een nieuwe, AI patiënt die nu zelf AI gebruikt AI symptomen te diagnosticeren.

  • Vertrouwen en waardemeting: Het traditionele opbouwen van vertrouwen via dure congressen raakt steeds meer uit de gratie. Door strengere regelgeving en een onduidelijk rendement is het moeilijker dan ooit om de waarde ervan te rechtvaardigen.

Vandaag de dag zorgen verschillende cruciale factoren ervoor dat het landschap van de relaties met zorgverleners steeds complexer wordt:

Dit proces ging van oudsher gepaard met hoge kosten en was afhankelijk van verkopers. Met de opkomst van Agentic AI ondergaat deze relatie nu een transformatie en een revolutie door de totstandkoming van een intelligent, autonoom en wetenschappelijk relevant ecosysteem.

  • Volumetrie en digitale toegang: Het traditionele model van persoonlijke vertegenwoordigers is kostbaar en niet schaalbaar. Het voldoet niet aan de hedendaagse vraag, aangezien de meerderheid van de artsen nu aangeeft de voorkeur te geven aan online communicatie boven persoonlijke bezoeken.
  • Kwaliteit en personalisatie: Het tijdperk van de ‘one-size-fits-all’-boodschappen is voorbij. Artsen geven nu aan dat sociale media en digitale content niet alleen hun beeld van een merk beïnvloeden, maar ook hun beslissingen over het voorschrijven van medicijnen.
  • Frequentie en overdaad: zorgverleners geven aan zich overweldigd te voelen door een overdaad aan promotionele inhoud, die vaak als „spam“ wordt ervaren, wat uiteindelijk het vertrouwen ondermijnt en de relaties schaadt.

TOEPASSINGSVOORBEELDEN

1. Overzicht van interacties met zorgverleners: een AI die alle eerdere omnichannel-interacties (e-mails, CRM-notities, telefoongesprekken, webactiviteit) automatisch verwerkt en samenvat, zodat de verkoper vóór de volgende afspraak een beknopt 360°-overzicht krijgt van de geschiedenis en de stemming van de zorgverlener.

2. AI AI-gesprekssimulator: een AI treedt op als een ‘virtuele zorgverlener’. De vertegenwoordiger of MSL oefent het volledige gesprek met de agent, die is getraind op basis van alle goedgekeurde wetenschappelijke data mogelijke bezwaren.

3. AI AI : een systeem dat in realtime persona’s van zorgverleners dynamisch aanmaakt en bijwerkt. Het analyseert contentgebruik, digitaal gedrag en voorschrijfpatronen om echte hyperpersonalisatie en realtime microsegmentatie voor campagnes mogelijk te maken.

3- VAN THEORIE NAAR DE PRAKTIJK: PRAKTIJKVOORBEELDEN IN DE PRAKTIJK PRAKTIJKVOORBEELD „Turing“, Sanofi’s hulpmiddel voor zorgverleners om de beste volgende stap te bepalen CONTEXT

De grootste uitdaging voor Sanofi was een fundamentele verandering in de manier waarop zorgprofessionals met vertegenwoordigers omgaan.

  • De contacten met zorgverleners worden steeds complexer. Verkoopmedewerkers hebben steeds minder toegang tot artsen en kampen met een aanzienlijke „digitale vermoeidheid“, aangezien artsen overspoeld worden met online-informatie uit allerlei bronnen.
  • Ze moeten afstappen van het traditionele, op grote volumes gerichte verkoopmodel en ervoor zorgen dat elke interactie persoonlijk en actueel is en duidelijk toegevoegde waarde biedt voor de specifieke behoeften van elke zorgverlener.

OPLOSSING

  • Er is «Turing» geïmplementeerd, een AI «Next Best Action» (NBA)-engine die fungeert als een «begeleider» voor verkopers en die data analyseert data voor elke zorgverlener de optimale benadering aan te bevelen.
  • Het platform stuurt een overzichtelijke lijst met wekelijkse suggesties rechtstreeks naar het eigen CRM-systeem (Veeva) van de vertegenwoordiger, waardoor een apart dashboard overbodig wordt en de informatie direct in hun dagelijkse workflow wordt geïntegreerd.

IMPACT

  • Zorgt voor een aanzienlijke «omzetstijging» bij meer dan 15 grote merken en is met succes uitgebreid naar meer dan 20 landen.
  • Behaalt een belangrijke KPI van een cumulatief rendement op investering (ROI) van 10:1, waarbij voor elke euro die in het programma wordt geïnvesteerd, 10 euro aan inkomsten wordt gegenereerd.
  • Verhoogt de efficiëntie van verkopers door hen te helpen prioriteit te geven aan activiteiten met een hoge toegevoegde waarde en hun contacten op grote schaal te personaliseren.

  • Verhoogt de betrokkenheid en tevredenheid van zorgverleners door ervoor te zorgen dat de communicatie relevant en goed gecoördineerd is en op het juiste moment plaatsvindt.
  • Er is een continu leermodel met menselijke tussenkomst geïmplementeerd. Medewerkers kunnen elke suggestie ‘accepteren’ of ‘afwijzen’. De redenen voor afwijzing worden teruggekoppeld naar de AI de relevantie van toekomstige aanbevelingen voortdurend te verfijnen en te verbeteren.

" Turing fungeert als een echte partner voor onze vertegenwoordigers. Door AI rechtstreeks in hun CRM te integreren , hebben we hen in staat gesteld om de juiste boodschap op het juiste moment aan de juiste zorgverlener over te brengen , wat een rendement van 10:1 op onze investering oplevert." – Marion Dumas, Global Head of Omnichannel

Opkomende spelers: Start-ups en kansen voor agenten 04

Hoewel de toepassing van AI de biowetenschappen aanzienlijk is toegenomen, verloopt deze ontwikkeling niet in alle functies op dezelfde manier. Binnen het segment Onderzoek & Ontwikkeling is een groot aantal start-ups ontstaan dat zich richt op gebieden als geneesmiddelenontwikkeling en de optimalisatie van klinische proeven. Daarentegen is de markt voor generatieve en agentieve AI de commerciële en marketingfuncties nog iets minder ontwikkeld.

moeten voldoen aan strenge MLR-beoordelingsprocedures en wereldwijde transparantiewetgeving (zoals de Amerikaanse Sunshine Act of de Franse Loi Encadrement des Avantages). Tot de belangrijkste risico’s behoren het doen van uitspraken die niet worden onderbouwd door goedgekeurde klinische data, of niet-conforme voorstellen met betrekking tot gastvrijheid, uitnodigingen of onkosten; dit leidt tot aanzienlijke toegangsbarrières voor marketinggerichte instrumenten.

Deze discrepantie kan door verschillende factoren worden verklaard.

1. Vraag naar ROI: Farmaceutische laboratoria eisen een duidelijke ROI, wat eenvoudig aan te tonen is als het gaat om efficiëntie (bijvoorbeeld het automatiseren van administratieve taken of het verminderen van de tijd die wordt besteed aan het invoeren van gegevens in CRM-systemen), maar „voorbarig“ en veel complexer is om te kwantificeren als het gaat om het meten van de effectiviteit (bijvoorbeeld aantonen dat een AI inzicht rechtstreeks heeft geleid tot een nieuw recept).

2. Complexe regelgevings- en nalevingsproblemen:

Elk AI bericht of elke door AI gegenereerde aanbeveling

3. Lange verkoopcycli als gevolg van technische integratie: Diep geïntegreerde platforms zoals Veeva en Salesforce domineren de commerciële tech-stack, waardoor elke nieuwe AI strenge validatie-, beveiligings- en integratieprocessen moet doorlopen. Tegelijkertijd hangt de acceptatie af van afstemming tussen verschillende belanghebbenden – commerciële, IT-, juridische, inkoop- en buitendienstteams – waardoor de implementatie traag en complex verloopt.

Toch hebben sommige spelers zich een plaats verworven in de waardeketen en proberen ze deze kans te benutten:

Dit overzicht is niet volledig en bevat alleen de start-ups die tijdens onze interviews en ons eigen onderzoek ter sprake zijn gekomen.

Uitbreiding van het buitendienstteam: AI training

Deze categorie omvat start-ups die AI inzetten om de vaardigheden en naleving van menselijke verkopers en MSL's: interviews en eigen onderzoek.

Biedt een AI platform AI voor farmaceutische teams. Verkoopmedewerkers oefenen belangrijke gesprekken met levensechte, AI «virtuele zorgverleners». Het systeem geeft direct gedetailleerde feedback over de overbrenging van de boodschap en de naleving van richtlijnen, waardoor teams op grote schaal kunnen oefenen en de inwerkperiode kunnen versnellen.

Een soortgelijkeAI verkoopsimulator» waarin verkopers via video rollenspellen spelen met een AI-persoonlijkheid AI. De belangrijkste functie is dat het systeem tijdens de simulatie automatisch medische uitspraken markeert die niet aan de regels voldoen , waardoor zowel prestatiegerichte als regelgevingsgerichte coaching wordt geboden.

Automatisering van commerciële activiteiten: van inzichten tot betrokkenheid

Deze categorie omvat platforms die gebruikmaken van autonome agents om inzichten te genereren, volledige campagnes op te zetten of zelfs als virtuele vertegenwoordigers op te treden.

Een AI dat echte patiëntgesprekken uit social listening omzet in regelconforme, bruikbare informatie. Het biedt functiespecifiekeAI (bijvoorbeeld «Medical Affairs Agent» en «Brand Sentinel») om commerciële teams te helpen bij het ontwikkelen van een strategie op basis van de «stem van de patiënt».

EenAI (in samenwerking met Google Cloud) dat gebruikmaakt van een team van samenwerkende AI om het volledige creatieve proces te automatiseren. Het kan binnen enkele minuten – in plaats van maanden – een complete, aan alle voorschriften beantwoordende productcampagne (video’s, e-mails, content voor sociale media) genereren, waarbij een menselijke expert toezicht houdt om de formulering van de zoekopdracht, de context en de specificatie audience te sturen.

Zet autonome AI in die fungeren als virtuele verkoopmedewerkers en Medical Science Liaisons (MSL’s). Dit platform ondersteunt marketing- en commerciële activiteiten door gepersonaliseerde interacties met zorgverleners te automatiseren, met als doel het aantal voorschriften te verhogen.

Een platform voor het bouwen van klantgerichte AI voor verkoop en ondersteuning. Een farmaceutische organisatie dit organisatie gebruiken om agenten in te zetten die inkomende vragen van zorgverleners en vragen van patiënten afhandelen, en om het kwalificeren van leads en data in een CRM-systeem te automatiseren.

De productiviteit van buitendienstmedewerkers verhogen: de AI

Deze categorie richt zich op AI die fungeren als een «co-piloot» voor buitendienstmedewerkers, waarbij ze taken met een lage toegevoegde waarde automatiseren en naleving van de regels waarborgen.

Een spraakgestuurde AI die is ontwikkeld als het ‘mobiele kantoor’ van de vertegenwoordiger. Verkoopmedewerkers besteden tot wel 30% van hun tijd aan administratieve taken; het doel is om dit terug te brengen tot minder dan 10%, wat aanzienlijke efficiëntie- en prestatiewinst oplevert. De AI richt zich op het ondersteunen van buitendienstteams via drie belangrijke functies:

1. Optimale voorbereiding vóór het bezoek: geeft een overzicht van alle relevante data de vertegenwoordiger voor te bereiden op zijn of haar volgende klantgesprek en doet aanbevelingen voor specifieke, goedgekeurde kernboodschappen en de beste vervolgstappen om de impact te maximaliseren.

2. Moeiteloos rapporteren na een bezoek: automatiseert CRM-rapportage via spraakdictaat. De vertegenwoordiger kan zijn bezoeknotities in natuurlijke taal dicteren, waardoor uren aan handmatige data worden bespaard en tijdige, hoogwaardige documentatie wordt gegarandeerd.

3. Naleving van de wetgeving inzake arbeidsvoorwaarden ( ): fungeert als een nalevingscontrole op verzoek (bijvoorbeeld voor de Franse «Loi Encadrement des Avantages») en automatiseert de overdracht naar andere afdelingen (bijvoorbeeld het indienen van een verzoek voor een MSL).


05 Van potentieel naar praktijk: De noodzaak van organisatorische en structurele veranderingen voor ondernemingen

De eerder in dit document beschreven toepassingsvoorbeelden tonen het transformatieve potentieel van agentische AI aan, van het versnellen van MLR-beoordelingen tot het opzetten van hypergepersonaliseerde omnichannelcampagnes. Dit potentieel realiseren is echter niet zo eenvoudig als het aanschaffen van nieuwe technologie.

Als Agentic AI simpelweg AI bestaande, verouderde werkprocessen wordt geïntegreerd, levert dat hooguit een marginale efficiëntiewinst op. Om echte, duurzame waarde te realiseren, moeten bedrijven ingrijpende organisatorische en structurele veranderingen doorvoeren. Dit is niet zomaar een IT-upgrade; het is een fundamentele bedrijfstransformatie.

„Er heerst de overtuiging dat AI alle problemen AI oplossen – maar dat is niet het geval. Er is een enorme behoefte aan interne transformatie en cultuuroverdracht. Het is niet alleen een kwestie van technologie, maar ook van draagvlak, budget en betrokkenheid van het topmanagement.” – Jeremy Peaudecerf , Marketingdirecteur Europa

5- VAN POTENTIEEL NAAR PRAKTIJK: DE BEHOEFTE AAN ORGANISATORISCHE EN STRUCTURELE VERANDERINGEN VOOR BEDRIJVEN Uitdagingen die moeten worden overwonnen om agentische AI succesvol te implementeren

Voor een succesvolle implementatie van Agentic AI een veelzijdige strategie AI die rekening houdt met organisatie , kerncompetenties, data en juridisch beleid.

  • Omgaan Data en toestemming: Zoals Florent Hassen aangeeft, stuit geautomatiseerde besluitvorming direct op wettelijke beperkingen: „Een grote uitdaging bij de implementatie AI agentische AI klantbetrokkenheid ligt in de wettelijke beperkingen. Volgens artikel 22 van de AVG is voor de verwerking data geautomatiseerde besluitvorming uitdrukkelijke toestemming vereist , waardoor agentische targeting beperkt blijft targeting contacten die zich hiervoor hebben aangemeld en de totale reikwijdte van de impact kleiner is in vergelijking met door mensen bemiddelde interacties.”

1. Het verkrijgen van steun van het management & Een nieuwe cultuur bevorderen

De grootste hindernis is vaak van culturele aard. EenAI’-mentaliteit moet door het topmanagement worden uitgedragen en in de hele organisatie worden verankerd.

4. Het samenbrengen van gefragmenteerde Data technologie ecosysteem

  • Steun van het management: Het management moet deze transitie zichtbaar ondersteunen door hiervoor specifieke budgetten vrij te maken en een duidelijke visie uit te dragen waarin Agentic AI wordt gepositioneerd AI een cruciale strategische factor, en niet slechts AI een experimenteel „nevenproject“.

Agentische AI slechts zo krachtig als de data waartoe data toegang heeft en de systemen die zij kan aansturen.

  • Vertrouwen opbouwen: Het verhaal moet gericht zijn op aanvulling, niet op vervanging. Het doel is om vertrouwen op te bouwen door te laten zien hoe AI mensen AI ontlasten van laagwaardige, repetitieve taken, zodat zij zich kunnen richten op hoogwaardig strategisch werk.
  • Het doorbreken van data : De meeste farmaceutische bedrijven kampen met versnipperde data, waarbij klantinformatie vastzit in afzonderlijke CRM-, medische, digitale en verkoopsystemen. Een fundamentele vereiste is het opzetten van een uniforme data (vaak via API’s) die een echt 360°-overzicht biedt van de zorgverlener en de patiënt.

2. Het bevorderen vanAI binnen de organisatie

  • Actie mogelijk maken via API’s: Agenten moeten kunnen handelen. Hiervoor zijn veilige, robuuste API’s nodig om verbinding te maken met en controle uit te oefenen over kernsystemen zoals Veeva, Salesforce en marketingautomatiseringsplatforms. Zoals opgemerkt in deel III vormen de lange integratiecycli voor nieuwe tools in deze vastgeroeste techstack een grote hindernis die strategische IT-planning vereist.

Het personeel moet worden bijgeschoold om effectief te kunnen samenwerken met AI . Dit gaat veel verder dan het opleiden van een paar data ; het vereist dat deAI van de gehele commerciële en medische organisatie wordt vergroot.

  • organisatie acculturatie: toonaangevende bedrijven zijn hier al mee bezig. Zo heeft Roche zijn bedrijfsbrede AI geïmplementeerd: AI«Everyday AIprogramma. Dit is een verplicht, top-down trainingsprogramma van zes weken, aangestuurd door de CEO van de groep, voor alle 100.000 medewerkers. Het doel is om het «basisniveau te verhogen» en AI tot een kernvaardigheid te maken, net zoals e-mail 30 jaar geleden werd geïntroduceerd.

3. Een nieuwe invulling van bestuur voor een autonome tijdperk

Het vermogen AIagentische AIom autonome beslissingen te nemen, zorgt voor nieuwe, complexe uitdagingen op het gebied van governance, met name in de life sciences-sector.

  • Het verplicht stellen van de ‘human-in-the-loop’: Deze wettelijke en ethische verplichting houdt in dat een ‘human-in-the-loop’-model voorlopig niet alleen een best practice is, maar een noodzaak. Nieuwe werkprocessen moeten zo worden ontworpen dat er menselijk toezicht en goedkeuring in zijn ingebouwd voordat een agent een cruciale handeling uitvoert, met name wanneer het gaat om data van zorgverleners data communicatie met patiënten.

Het nieuwe bedrijfsmodel: mensgericht, door medewerkers aangestuurd 06

Agentic AI services transformatief bedrijfsmodel waarin menselijke creativiteit en strategische visie worden versterkt door autonome agenten. De toekomst draait om collaboratieve autonomie, waarbij mens en AI het merk in realtime AI . Uit de inzichten in dit rapport blijkt dat de verantwoordelijkheid bij de mens blijft liggen, terwijl agenten zorgen voor de uitvoering, optimalisatie en aanpassing.

randgevallen, en de ethische en regelgevende integriteit te waarborgen. Het doel is niet om mensen te vervangen, maar om hun mogelijkheden uit te breiden.

  • Denk op de lange termijn: ga vroeg van start , maar reserveer ongeveer een derde van uw budget voor werkzaamheden na de lancering, waaronder updates, training van medewerkers en verandermanagement. Met deze aanpak kunnen organisaties AI verfijnen, geleerde lessen integreren en de acceptatie binnen alle teams veilig en efficiënt uitbreiden.

In de farmaceutische industrie ontwikkelen campagnemanagers zich tot systeemcoördinatoren. Marketingteams zullen leiding geven aan medewerkers die in staat zijn om een reeks concrete, tijdbesparende taken uit te voeren, waaronder:

  • Het personeel opleiden: Implementeer organisatiebrede bijscholingsprogramma’s die functiegerichte training, praktijkervaring en grootschalig continu leren combineren. Zorg ervoor dat teams in staat zijn om AI te interpreteren, aanbevelingen te valideren, uitzonderingen af te handelen en effectief samen te werken met medewerkers, terwijl ze blijven voldoen aan de steeds veranderende compliance-eisen en best practices.
  • Het genereren van realtime marktinzichten voor weloverwogen besluitvorming,
  • het op grote schaal produceren van conforme, impactvolle content,
  • En het uitrusten van de teams in het veld met instrumenten voor proactieve interactie en wetenschappelijke ondersteuning op aanvraag.
  • Zorg vanaf het begin voor een duidelijk bestuurskader: zorg voor duidelijke toezichtsprocedures, goedkeuringsprocessen en documentatie om verantwoording, naleving en vertrouwen te waarborgen. Zet monitoringmechanismen en auditprocessen op om de prestaties van medewerkers bij te houden, ethische normen te handhaven en transparantie te bieden voor zowel interne teams als toezichthouders.

De invoering van agentgebaseerde AI steeds belangrijker. Bedrijven die hiermee wachten, lopen het risico op tragere besluitvorming, gemiste kansen op klantbetrokkenheid en stijgende operationele kosten. Een succesvolle invoering vereist echter een weloverwogen en gestructureerde aanpak. Belangrijke strategieën om mee te beginnen zijn onder meer:

  • Begin klein: kies een duidelijk afgebakend probleem waar nog niet veel op het spel staat en ontwikkel samen met een klein team van experts een AI agentische AI . Vroege, tastbare resultaten zorgen voor een impuls, wekken vertrouwen in AI en leggen de basis voor het opschalen naar complexere toepassingen.

De toekomst van farmaceutische marketing ligt in samenwerking: mensen en AI werken samen om inzichten om te zetten in actie. Agentische AI marketeers AI , maar breidt hun mogelijkheden uit, brengt voorheen gefragmenteerde werkprocessen samen en stelt teams in staat om meer impact te realiseren. Bedrijven die de implementatie stap voor stap aanpakken, met duidelijk beleid en menselijke verantwoordelijkheid, zullen beter in staat zijn om hun algehele efficiëntie te verbeteren en uiteindelijk zorgprofessionals beter te benaderen en de betrokkenheid van patiënten te versterken.

  • Houd mensen op de hoogte: zorg ervoor dat mensen gedurende de hele AI actief betrokken blijven, van het testen en valideren tot nalevingscontroles. Door middel van iteratief toezicht kunnen teams de resultaten verfijnen en eventuele problemen aanpakken

WOORDENLIJST

  • Agentische AI: Artificial intelligence die in staat zijn tot autonome besluitvorming en doelgerichte acties zonder voortdurende menselijke inbreng
  • API (Application Programming Interface): Een reeks regels waarmee verschillende softwaresystemen met elkaar kunnen communiceren en data functionaliteiten kunnen delen
  • CLM (Closed-Loop Marketing): een data marketingaanpak waarbij feedback uit interacties met klanten wordt gebruikt om toekomstige communicatie voortdurend te verfijnen en te personaliseren
  • CRM (Customer Relationship Management): technologie of systemen die worden gebruikt om de interacties van een organisatie met bestaande en potentiële klanten te beheren, met als doel de relaties en de efficiëntie te verbeteren
  • EMA (Europees Geneesmiddelenbureau): het agentschap van de Europese Unie dat verantwoordelijk is voor de beoordeling van en het toezicht op geneesmiddelen om de veiligheid en werkzaamheid ervan te waarborgen
  • AI : wetgeving van de Europese Unie die een wettelijk kader vaststelt voor de ontwikkeling en het gebruik van kunstmatige intelligentie, met de nadruk op transparantie, veiligheid en ethiek
  • FDA (Food and Drug Administration): De Amerikaanse federale instantie die verantwoordelijk is voor de bescherming van de volksgezondheid door middel van regelgeving op het gebied van levensmiddelen, geneesmiddelen, medische hulpmiddelen en andere gezondheidsgerelateerde producten
  • Generatieve AI GenAI): Een vorm van AI nieuwe inhoud – zoals tekst, afbeeldingen of data – kan genereren data van patronen die zijn afgeleid uit bestaande informatie
  • Zorgverleners: bevoegde personen, zoals artsen, verpleegkundigen en apothekers, die klinische zorg en medische expertise aan patiënten bieden
  • LLM’s (Large Language Models): geavanceerde AI die zijn getraind op basis van enorme hoeveelheden data menselijke taal te begrijpen en te genereren
  • MDR (Verordening betreffende medische hulpmiddelen): verordening van de Europese Unie die de veiligheid, de prestaties en de markttoelating van medische hulpmiddelen regelt
  • MLR (Medisch, Juridisch en Regelgevend): Een beoordelingsproces dat waarborgt dat marketing- en wetenschappelijk materiaal voldoet aan de eisen op het gebied van medische nauwkeurigheid, naleving van de wetgeving en regelgevende normen
  • Omnichannel-betrokkenheid: een gecoördineerde aanpak van klantcommunicatie via meerdere kanalen (digitaal, persoonlijk, gedrukt, enz.) om een consistente, naadloze ervaring te bieden
  • Patiëntgerichtheid: een benadering in de gezondheidszorg die erop gericht is de behoeften, voorkeuren en ervaringen van patiënten in elke fase van de zorg of productontwikkeling te begrijpen en daarop in te spelen
  • Gepersonaliseerde geneeskunde: een medische benadering waarbij behandelings- en preventiestrategieën worden afgestemd op de individuele kenmerken van de patiënt, zoals genetische factoren en levensstijl
  • targeting: het gebruik van data analyses om zeer specifieke boodschappen of behandelingen aan te bieden aan de juiste audience het juiste patiëntsegment
  • Real-world data RWD): gezondheidsgerelateerde data in de praktijk, zoals elektronische patiëntendossiers of patiëntenregisters, in plaats van in gecontroleerde klinische onderzoeken
  • Verkoopmedewerker: Een professional die verantwoordelijk is voor het promoten en verkopen van producten of diensten, en die vaak fungeert als het belangrijkste aanspreekpunt tussen een organisatie haar klanten
  • ROI (Return on Investment): Een prestatiemaatstaf die de winstgevendheid of efficiëntie van een investering beoordeelt in verhouding tot de kosten ervan
  • Semantische koppeling: het proces waarbij data inhoud via betekenisgebaseerde relaties met elkaar worden verbonden, waardoor intelligentere zoek-, integratie- en interpretatiefuncties tussen systemen mogelijk worden

Dankwoord en dankbetuigingen

Wij willen onze oprechte dank betuigen aan alle geïnterviewden uit alle geledingen van het ecosysteem, wier waardevolle inbreng in hoge mate heeft bijgedragen aan de totstandkoming van dit witboek. Hun expertise en samenwerkingsgerichte aanpak waren essentieel voor het vormgeven en verfijnen van onze ideeën.

Claude Broudic – Stafchef en directeur Global Product Strategy Operations bij Servier Saber Daassi – Medeoprichter van Kustoma Marion Dumas – Wereldwijd hoofd Omnichannel bij Sanofi Florent Hassen – Wereldwijd Artificial Intelligence Commercial Data & Artificial Intelligence bij Roche Bartek Madej – Hoofd Digital and Commercial IT Europese markten en hoofd Digital Health internationale markten bij Bristol Myers Squibb Marie Morice – Associate Director Innovation, Omnichannel and Training bij Amgen Jeremy Peaudecerf – Marketingdirecteur Europa bij Moderna

Ook willen we elk lid van ons team hartelijk bedanken voor hun onvermoeibare inzet en onschatbare bijdragen gedurende het hele proces.

De Artefact

Thomas Filaire, partner in de gezondheidszorgpraktijk bij ARTEFACT Frankrijk) Léa Giroulet, managing consultant in de gezondheidszorgpraktijk bij ARTEFACT Frankrijk) Anna Sojnoczky, managing consultant in de gezondheidszorgpraktijk bij ARTEFACT Nederland) Maria Garzon, junior consultant in de gezondheidszorgpraktijk bij ARTEFACT Nederland) Meric Gurgen, senior managing consultant in de gezondheidszorgpraktijk bij ARTEFACT (VK) Anna Mulbert, juniorconsultant in de gezondheidszorgpraktijk bij ARTEFACT Frankrijk) Sébastien Marguerès, directeur Public Affairs en wetenschappelijk hoofd bij AI HEALTH – ARTEFACT Gabriel Roteta Maranon, projectmanager Public Relations bij AI HEALTH – ARTEFACT