Как искусственный интеллект меняет работу компаний, роли сотрудников и подход к аналитике в фармацевтической отрасли – об этом говорили участники первого Analytic Day, который совместно провели отечественная аналитическая компания Vi-ORTIS и крупнейший фармацевтический дистрибьютор ТОО «КФК «Медсервис Плюс».

Вместо большой конференции организаторы выбрали камерный формат профессиональной встречи, где представители фармацевтического рынка могли не только послушать экспертов, но и обсудить практические вопросы. В программе были выступления о LLM и AI-агентах, практический кейс BI Group, бизнес-игра и панельная дискуссия с участием представителей фармацевтических компаний и дистрибьюторского бизнеса.

Основатель Vi-ORTIS - Наиля Чередниченко предложила рассмотреть искусственный интеллект не просто как новый инструмент, а как часть самого бизнес-процесса. Она подчеркнула, что фармацевтический рынок уже работает в условиях огромного объема информации и постоянно ускоряющихся изменений.

«Мы научились собирать данные, мы научились обрабатывать эти данные, мы научились работать с клиентами. Но мы понимаем, что мир меняется. Мир меняется очень сильно, очень быстро».

Спикер отметила, что задача Analytic Day заключается не только в обмене информацией, но и в создании профессиональной среды, где компании могут обсуждать новые инструменты и искать способы трансформации бизнеса.

Председатель правления ТОО КФК «Медсервис Плюс» Юрий Кан также подчеркнул ценность именно небольшого профессионального формата.

«Очень важно, что каждый из нас что-то узнает новое. И я уверен, что всем понравится именно живое общение, открытый диалог, обмен опытом именно с разных компаний».

Отдельно он отметил актуальность темы искусственного интеллекта для Казахстана и происходящие в стране изменения в регулировании цифровых технологий.

Таким образом, уже на старте Analytic Day обозначил одну из главных идей дня: технологическая трансформация начинается не с покупки нового инструмента, а с обмена опытом и изменения самого подхода к работе.

От LLM к AI-агентам: следующий шаг

Первый содержательный блок был посвящен переходу от привычных языковых моделей к AI-агентам, которые способны не просто отвечать на запросы, а выполнять конкретные задачи и становиться частью рабочих процессов компании. Об этом рассказал исполнительный директор Vi-ORTIS Александр Чередниченко. Главный акцент этого блока был не на том, что AI умеет писать тексты или отвечать на вопросы, а на том, как встроить его в цепочку действий компании.

В качестве примера участникам показали опыт построения AI-инструментов внутри крупной компании. Отдельные задачи, которые раньше выполняли разработчики, аналитики и другие специалисты, постепенно объединяются в новые процессы, где человек ставит задачу, а AI помогает сформировать решение, выполнить часть работы, проверить результат и вернуть его сотруднику.

Ключевым становится переход от модели «человек использует AI» к модели «AI встроен в рабочий процесс человека».

Один из кейсов спикера показал это на практике: если раньше сотрудник колл-центра вручную заполнял карточку клиента после разговора, то теперь аудиозапись может автоматически анализироваться и превращаться в структурированные данные. AI не просто помогает сотруднику, а становится частью самого процесса обслуживания клиента.

Опыт BI Group: AI требует не подписки, а перестройки системы

Также ориентированным на практику оказался блок с приглашенными экспертами BI Group Михаилом Плотниковым и Искандером Мутышевым. Официально эта часть программы была посвящена LLM, AI и цифровизации бизнеса.

Спикеры показали, что масштабный эффект от искусственного интеллекта возникает не тогда, когда сотрудникам просто выдают доступ к ChatGPT или другим инструментам.

Компания прошла путь от точечного использования AI до перестройки внутренних процессов. В частности, эксперты рассказали о создании единой базы знаний, в которой объединяются документы, регламенты, код и опыт специалистов. На этой основе обучаются AI-агенты, которые способны выполнять типовые задачи, а человек контролирует результат.

Один из главных выводов BI Group: AI постепенно стирает границы между профессиями. Аналитик может участвовать в разработке, разработчик должен понимать бизнес-эффект своей работы, а накопленный опыт специалистов превращается в цифровой актив компании.

«Красная кнопка»: когда AI нужно доверять, а решение принимать самому

После технологической части Analytic Day перешел к практике. Участники стали командами и получили роль кризисного штаба фармацевтической компании.

Бизнес-игра «Красная кнопка: 72 часа до провала» была построена на неполных данных, ограниченных ресурсах и необходимости принять управленческое решение в условиях неопределенности. На работу отводилось 90 минут. AI выступал в роли консультанта, но не принимал решение вместо участников.

Это было принципиально важно. Участникам заранее объяснили: искусственный интеллект знает только ту информацию, которую ему передали. Поэтому сначала нужно собрать факты, отделить их от гипотез, определить противоречия и только после этого обращаться к AI за помощью.

По сути, игра стала практической проверкой главного вопроса дня: может ли AI заменить управленческое решение или он пока остается инструментом для его подготовки?

Команды должны были определить, что произошло, принять решение о запуске или остановке продукта, сформировать план действий на ближайшие 72 часа и объяснить, какую информацию они передавали AI, а какую оставили за пределами системы.

Именно здесь особенно хорошо проявилась специфика фармацевтического бизнеса. В ситуации, связанной с качеством продукта, безопасностью и репутационными рисками, окончательная ответственность не может быть передана алгоритму. Важнее победы был полученный участниками опыт: AI может помогать увидеть альтернативы, структурировать информацию и проверить логику, но ответственность за решение остается у человека.

Что происходит с AI уже сегодня: взгляд фармкомпаний

После игры разговор вернулся непосредственно к обсуждению того, как AI постепенно переходит от отдельных решений к системной трансформации компаний.

Одним из ключевых выводов стало то, что искусственный интеллект уже используется в фармацевтическом бизнесе, однако пока чаще в формате отдельных инициатив. При этом следующий этап связан не только с расширением применения AI, но и с качеством данных, изменением рабочих процессов и готовностью компаний перестраивать привычные подходы.

Денис Буксеев, Teva, отметил, что AI не столько сокращает нагрузку, сколько позволяет сотрудникам делать больше:

«Экономии времени нет, потому что наша результативность растет».

Улугбек Шерназаров, VegaPharm, обратил внимание на другую важную предпосылку внедрения AI – качество и доступность информации. По его словам, прежде чем создавать сложные AI-системы, компаниям необходимо привести в порядок собственные данные: «...информация, которая на текущий момент у тебя есть, должна быть структурная, правильная, прозрачная и доступная».

Саида Ерденбекова, ТОО «КФК «Медсервис Плюс», говорила о следующем шаге для фармацевтического бизнеса – переходе от анализа уже произошедшего к прогнозированию спроса, закупок и товарных потоков. «Трансформацию надо начинать сейчас», – подчеркнула она.

В целом дискуссия показала: AI в фарме уже перестает быть просто инструментом для выполнения отдельных задач. Его применение постепенно затрагивает данные, бизнес-процессы и сами роли сотрудников, а значит, требует системного подхода со стороны компаний.