AI у Pharma: від інновацій до автоматизації процесів та зниження витрат

За останні кілька років штучний інтелект став не просто трендом. Це вже не ефект «вау», а практична інфраструктура, яка швидко проникає у виробництво контенту, маркетинг, операційні процеси та навіть клієнтський сервіс.

У фармацевтичній індустрії ми працювали зі системами прогнозування задовго до ChatGPT. Аналітика, BI-моделі, скоринги, тренд-аналіз — це все predictive AI, який допомагає зрозуміти ринок, поведінку клієнтів та ефективність каналів.

Але коли з’явився generative AI, ми отримали зовсім іншу можливість: створювати контент, а не лише аналізувати дані. І саме тут починається найбільша зміна бізнес-процесів: від інновацій до системної автоматизації, яка реально знижує витрати.

Роль генеративного AI у сучасному бізнесі

Генеративний штучний інтелект виконує три функції, які я вважаю базовими:

1. Генерація текстів та ідей

Мова не тільки про копірайтинг чи скорочення часу.AI тр ансформує підхід до креативу. Сучасні моделі не просто відтворюють інформацію — вони мислять.

Класичний приклад: стара версія відповість, що в слові Strawberry дві букви «r». Сучасна модель робить логічний розбір і відповідає правильно: три.

Це не просто «кращий autocomplete». Це принципово новий рівень інтелекту.

2. Візуальні матеріали: фото та ілюстрації

Для фарма — один із найболючіших напрямів. Так, контенту у фарм-компаній дуже багато. Але його все одно недостатньо, коли в портфелі десятки продуктів.

AI дозволяє:

• створювати медичні сюжети;
• генерувати ключові візуали;
• запускати MVP-креативи без великих бюджетів.

3. Анімація та відео

Це вже складніший напрямок, але тут AI робить революцію. GEN-моделі дозволяють автоматизувати відео:

• storyline;
• персонажі;
• динаміка;
• озвучка;
• сценарії поведінки.

Усе це можливо без типової продакшн-команди.

Еволюція контенту: від фотобанків до prompt-менеджменту

Ще кілька років тому процес виглядав так:

• Shutterstock/Adobe Stock;
• дизайнер;
• багато правок;
• залучення декількох спеціалістів;
• затримки та бюджети.

Сьогодні: prompt → 10 ітерацій → usable-контент.

Приклад з Midjourney: ми використали той самий prompt у версіях v1 → v6. Якість зображення зростала геометрично, а кількість ітерацій падала.

Це означає дві речі:

1. ШІ навчається швидше за ринок.
2. Компанія, яка вміє ставити завдання AI, виграє.

Кейси: як ми використовуємо AI у реальних фарм-проєктах

1. Awareness-кампанії

Мігрень, сонливість, хронічні стани...

Ми генеруємо десятки варіантів креативів — швидко, без фотозйомок.

Процес:

• внутрішній MVP;
• A/B тестування;
• аналіз метрик;
• масштабування.

Вартість → мінімальна.

Швидкість → максимальна.

2. Створення персонажів

AI дозволяє створити довгострокові обличчя бренду, а не разові рекламні ролики.

Приклад: персонаж Олена. Українська жінка ~40 років, освіта у фарм-сфері, досвід міжнародних компаній.

Ми прописали:

• бекграунд;
• вік;
• поведінку;
• пози;
• професійні сценарії.

І далі використовували її у десятках проявів:

• на роботі;
• на зустрічах;
• у лікарні;
• вдома;
• у соцмережах.

Це економить сотні тисяч гривень продакшну у довгих кампаніях.

3. Віртуальні асистенти

Приклад Vodafone уже став еталоном:  90–95% запитів обробляються AI без живого оператора. Це не футурологія. Це чиста економіка процесів.

Обмеження: не все ідеально

AI не магія, він має вади:

• артефакти (6 пальців, неприродні пози);
• непридатні тіні;
• «dead eyes» ефект;
• незрозумілі об’єкти у фоні.

Реальність виглядає так: AI робить 80% роботи → дизайнер доводить 20%.

Photoshop, Illustrator — нікуди не зникнуть.

Іноді потрібні:

• десятки;
• інколи сотні ітерацій.

Саме тому з’являється нова професія — Prompt Manager. Це не жарт — у США вона вже в вакансіях.

Чому AI — це не про інструменти, а про економіку

Класична фотозйомка:

• студія;
• актор;
• стиліст;
• знімальна група;
• ретуш;
• логістика;
• бюджет.

Тижні роботи. І десятки тисяч доларів у витратах.

AI:

• 2–3 дні;
• 10–20 промптів;
• MVP → тест → масштаб.

В рази дешевше. В рази швидше.

В реальній практиці ми отримували виграш бюджету 10–20 разів.

VR/AR та цифрові аватари: наступна еволюція бізнес-комунікацій

Звичайні рекламні креативи — це тільки початок. AI відкриває можливість створювати цифрові сутності, які працюють із аудиторією не разово, а постійно.

У фарм-сфері це має особливу цінність: продукт потребує пояснення, сценарію використання, запобіжних заходів. Аватар бере на себе функцію цифрового спеціаліста.

AR/VR як новий рівень персоналізації

Фарма та медико-соціальний маркетинг — це сфери, де емоційний контакт важливий. VR-та AR-сценарії дозволяють:

• створювати анімаційні комунікації «біля пацієнта»;
• моделювати життєві ситуації (робота, дім, спорт);
• адаптувати контент до стану або симптоматики;
• простежувати реакцію користувача на stimuli.

Це вже не просто дизайн. Це поведінкова психологія + AI-контент.

Цифрові персонажі як актив бренду

Коли ми створюємо персонажа за допомогою AI, ми не генеруємо картинку. Ми формуємо довготривалу комунікаційну модель.

У фарм-кампаніях приклади виглядають так:

• персонажі-носії симптомів (мігрень, сонливість, тривожність);
• персонажі-провідники (медичний працівник, фарм-експерт, тренер);
• персонажі-амбассадори (обличчя бренду у соцмережах).

Наприклад, персонаж Олена: у неї є вік, освіта, досвід, голос, стиль одягу, манери. Вона може спілкуватися у чаті, бути ведучою відео, давати поради користувачам.

AI-персонаж ≠ одноразовий макет. Це повторюваний носій змісту.

Голос, сценарій, поведінка — все під контролем

Аватар може:

• говорити з потрібним тембром;
• тримати eye-contact;
• поводитися як лікар, менеджер або пацієнт;
• адаптуватися під реакцію користувача.

Для соціального маркетингу це революція. Корпоративні відео, навчальні програми, підтримка сателітних команд — усе це робить цифровий агент.

Складності — реальні, не фантазійні

AI не вирішує все «з коробки». Ми стикаємося з артефактами:

• додаткові пальці;
• некоректні суглоби;
• асиметрія обличчя;
• неправильні пропорції;
• фон, який «ламає» композицію.

Тому AI — це не заміна дизайнера, а його turbo-поплічник:

• 80% роботи робить модель.
• 20% — ручне допрацювання у Photoshop / Illustrator.

І так, інколи це:

• 30–50 ітерацій;
• інколи 100+.

Швидкість залежить не від інструменту, а від якості prompt-інженерії.

Нові спеціальності: Prompt Manager та AI Art Lead

Сьогодні це звучить екзотично. За два роки — це буде стандарт.

Американські компанії вже шукають спеціалістів, які пишуть промпти так, щоб:

• зменшити кількість ітерацій;
• отримати прогнозований результат;
• стандартизувати стиль бренду;
• масштабувати контент на різні канали.

Prompt Manager — це не дизайнер і не копірайтер. Це логіст контент-машини, який формулює задачу AI мовою моделей.

Вартість та ROI: цифри, а не теорія

У класичному продакшні фотосесія виглядає так:

• підбір локації;
• пошук актора;
• стиліст;
• студія;
• знімальна команда;
• постпродакшн;
• внутрішні узгодження.

Це тижні часу і десятки тисяч доларів.

AI дозволяє зробити те саме:

• без студії;
• без кастингу;
• без логістики;
• без ретуші у кілька кіл.

Результат: 10–20 разів дешевше, у 5–10 разів швидше.

Саме тому AI — це не «про технології». Це про економіку процесів.

Стратегія створення AI-інфраструктури у фармі

Тут завжди одна дилема:

1. Інхаус-компетенції

• навчання команд;
• формування центру експертизи;
• контроль над даними;
• синергія з BI, SFE, омніканалом;
• незалежність від агентських рішень.

Це стратегічний шлях. Він складніший, але повернення інвестицій — не просто вище. Воно накопичувальне.

2. Партнерські агентства

При швидких запусків це часто правильний вибір:

• разові проєкти;
• пілоти;
• тестування ринку;
• коли немає своїх дизайнерів/аналітиків.

Але довгостроково бізнесу вигідніше: мати мозок у себе, а не купувати його погодинно.

Коли агентства дешевшають — і чому ще ні

Очікування ринку логічне:

• AI → менше роботи → менший бюджет.

Парадокс: в агенціях ціни поки не впали.

Причина проста:

• інструменти нові;
• експерти дорожчі;
• попит перевищує пропозицію.

Але тренд очевидний: через 1–2 роки ринок скоректує ціни.

І не тому, що «хочуть», а тому, що конкуренція та інхаус-експертиза їх змусить.

AI — стратегічний ресурс, а не ефект моди

Важливий факт: якщо вам здається, що співробітники не використовують AI, це ілюзія.

Вони вже застосовують:

• для пошуку інформації;
• підготовки презентацій;
• формування текстів;
• обробки даних.

Питання не в тому, чи використовують — а чи вміють.

Компанія, яка не інвестує у навчання:

• втрачає продуктивність;
• упускає нові ринки;
• програє конкуренцію.

Роботи, автономні системи та персональні AI-асистенти

Коли ми говоримо про генеративний AI, важливо усвідомити: це не кінець еволюції. Це лише перший поверх багатоповерхової транформації.

Сучасні компанії вже демонструють, як AI виходить за межі цифрового контенту:

• Amazon — повністю роботизовані склади.
• Tesla — робот Optimus, який виконує операційні завдання у виробництві.
• Boston Dynamics — автономні механічні системи, що виконують функції у середовищах, де людина неефективна.

Це не фантастика — це індустрія, де штучний інтелект інтегрується в фізичні об’єкти.

Чому саме зараз — момент для рішень

Технології не просто стають доступнішими — вони еволюціоніють швидше, ніж індустрії встигають адаптуватися.

Те, що сьогодні коштує $70–80 тисяч (умовний робот від Boston Dynamics), через кілька років коштуватиме $20–30 тисяч. Тобто на рівні нового автомобіля.

Це означає одне:

робот-асистент стане побутовим об’єктом.

• прибирання;
• догляд за дітьми/старшими;
• допомога в домашніх завданнях;
• логістика у приватному секторі;
• догляд за тваринами.

А в бізнесі:

• склади;
• фармацевтичні виробництва;
• холодні склади;
• R&D центри;
• сервісні ланцюги з повторюваними процесами.

AI перестає бути «кнопкою у браузері». Він стає екосистемою, яка змінює ринок.

Ключ до майбутнього — навчання

І тут найважливіше:

Якщо вам здається, що ваші співробітники «не користуються AI» — ви вже запізнилися.

Вони користуються:

• вдома;
• на роботі;
• під час підготовки звітів;
• при оформленні презентацій;
• для вирішення рутинних задач.

Різниця лише у двох речах:

1. Компанія дає правила гри.
2. Компанія не дає правил гри.

В першому випадку AI стає частиною корпоративного процесу. У другому — неконтрольованою стихією.

Сценарій виграшу для бізнесу

В AI-проєктах немає середини:

• Або ви формуєте внутрішню компетенцію, створюєте центр знань, стандарти промптів, базу візуального стилю, проводите регулярні навчання — і це стає стратегічним активом.
• Або ви постійно купуєте час у зовнішніх підрядників, переплачуєте за кожен разовий результат та відстаєте від тих, хто навчився робити це сам.

Це як із BI або омніканальним маркетингом. Коли внутрішня команда дорослішає, тімлід уже не питає «що таке Google Data Studio».

Він питає: як оптимізувати pipeline на 20% дешевше.

Інхаус-експертиза — не про дешевше. Це про швидше.

Бізнес, який володіє AI всередині:

• приймає рішення за години, а не тижні;
• реагує на ринкові зміни в моменті;
• створює MVP без тендерів;
• тестує гіпотези без юридичної тяганини;
• тримає знання у компанії, а не «витікає в агенцію».

Це операційна незалежність, а не інструмент.

Q&A: відповіді на ключові питання аудиторії

1. Як фармкомпанії будуть розвивати AI у контенті?

Існує два шляхи:

A. Побудова внутрішньої інфраструктури

Це довгострокова стратегія, і саме вона дає перевагу:

• навчання команд;
• бібліотека промптів;
• єдиний tone-of-voice;
• репозиторії персонажів, стилів, аватарів;
• контроль над даними.

B. Партнерські моделі

Це непоганий старт, але не майбутнє:

• швидкі креативні рішення;
• пілоти;
• proof of concept;
• консультації з AI-дизайну.

2. Чи знижується вартість контенту в агенцій?

Поки — ні. Але не тому, що AI неефективний.

Причини:

• низька конкуренція;
• мало експертів нового типу;
• проєкти все ще потребують доведення «людиною».

Як тільки ринок наповниться AI-фахівцями, ціни опустяться.

Масово.

Це неминуче.

3. Чи повністю інхаус-реалізований проєкт «Про сон»?

Так.У ся логіка, персонажі, матеріали — внутрішня інфраструктура компанії.

AI дозволив:

• прискорити продукування;
• протестувати ідеї;
• позбавитись витрат на фотосесії;
• контролювати кейс на кожному етапі.

Висновок: AI — не майбутнє, а сьогодення

Я не сприймаю AI як тренд. Це конкурентна перевага.

• Компанії, що навчаються — перемагають.
• Компанії, що ігнорують — втрачають ринок.
• Компанії, що копіюють — завжди будуть доганяти.

Моя рекомендація проста:

• створіть внутрішній AI-хаб;
• залучайте партнерів тільки для прискорення;
• будуйте власну експертизу, а не орендуйте чужу.

Перемагатимуть не ті, хто знає ChatGPT, а ті, хто зміг перетворити AI в системне ядро бізнес-процесів.

Післямова

ChatGPT, Midjourney, Claude, аудіоаватари — це не інструменти. Це технологічний бар’єр між тими, хто формує ринок, і тими, хто наздоганяє.

Єдине, що не автоматизується — ваша здатність навчати команди. Якщо людей не навчати — AI перетворюється на модну іграшку. Якщо навчати — на мультиплікатор ефективності.

І в цьому — вся суть.