Dopad generativní umělé inteligence na distribuci léčiv 

Generativní umělá inteligence nově definuje lidské schopnosti využitím jazyka, inovací a rozhodování. Slibuje významné transformace ve farmaceutické distribuci, což je sektor, který čelí strukturálním výzvám. Tato technologie umožňuje vytvářet originální obsah – texty, obrázky, videa, hlasy a kód – pomocí předem natrénovaných modelů. Podporuje automatizaci úloh, zvyšuje efektivitu a nabízí bezprecedentní příležitosti pro inovace.

Uprostřed rostoucích distribučních nákladů a častých narušení dodavatelského řetězce se generativní umělá inteligence ukazuje jako rozhodující řešení. Podle studie společnosti McKinsey by to mohlo snížit náklady o 15 %, snížit zásoby o 35 % a zvýšit kapacitu služeb o 65 %.

V praxi generativní umělá inteligence optimalizuje pracovní postupy a operace ve farmaceutickém dodavatelském řetězci. Analyzuje obrovské množství dat a generuje doporučení a lze jej kombinovat s prediktivní umělou inteligencí, aby poskytoval přesné předpovědi zásob, snižoval přebytky a předcházel nedostatku zásob. Autonomní agenti – roboti pohánění generativní umělou inteligencí navržení tak, aby chápali cíle – plánují a provádějí úkoly, učí se z jejich akcí a automatizují opakující se úkoly. Zaměstnanci tak mohou vykonávat činnosti s vysokou hodnotou, snižují náklady a zlepšují celkovou efektivitu. Kromě toho analyzuje fotografie a videa ze skladů, posuzuje je podle osvědčených postupů pro distribuci léků a nabízí návrhy na neustálé zlepšování.

Pokud jde o zákaznickou podporu, generativní umělá inteligence umožňuje vytvářet pokročilé chatboty – počítačové programy, které simulují lidské konverzace. Tito chatboti mohou komunikovat prostřednictvím hlasu nebo textu ve více jazycích a poskytovat rychlé, personalizované odpovědi pro lepší zákaznickou zkušenost. Dalším významným pokrokem je digitalizace interních procesů, která je možná díky vývoji aplikací na míru bez nutnosti složitého kódování.

Tyto příležitosti však s sebou nesou rizika. Generativní umělá inteligence by mohla zvýšit kybernetické útoky tím, že usnadní vytváření sofistikovaných počítačových virů. Chyby nebo předsudky vyplývající z chybných dat nebo špatně formulovaných dotazů mohou vést k nevhodným rozhodnutím. Kromě toho může odpor zaměstnanců nebo partnerů ke změnám bránit jejich přijetí. A konečně, přílišné spoléhání se na tuto technologii by mohlo oslabit základní lidské dovednosti.

Pro maximalizaci přínosů a zároveň zmírnění rizik je zásadní začít s pilotními projekty ověřování aplikací v malém měřítku. Přísná správa dat je nezbytná pro zajištění přesných a spolehlivých výsledků. Školení týmů pro zvládnutí těchto nástrojů je nezbytné, zejména proto, že IBM odhaduje, že 40 % pracovníků bude muset v příštích třech letech přepracovat své dovednosti, aby zůstali konkurenceschopní.

Podpora kreativity pomáhá identifikovat inovativní případy použití, zatímco kritické myšlení je zásadní pro detekci a opravu chyb nebo halucinací generovaných generativní umělou inteligencí. A konečně, partnerství s odborníky nebo startupy v kombinaci s neustálým technologickým monitorováním umožňuje upravovat strategie tak, aby využily nejnovější pokroky.

(Zdroj: Článek Razi Milianiho, generálního ředitele COGEPHA)