ИИ и общие LLM модели преуспели в математике, программировании и работе с текстом. Но если глубоко и эффективно посмотреть в доменные индустрии реального производства, то там очень много «неэффективности», где даже базовый ML подход даст экнонический эффект.

В своей практике смотрю на разные отрасли и индустрии и теперь хочу поделиться кейсом/гайдом, как можно получить эффект от цифры в фармацевтике. Важно, что это мой личный опыт исходя их анализа открытых данных и экспертизы и компанию взял как пример успешного бизнеса.

Итак начнем смотреть по методике  «Зачем?Что?Как?»(в ранних постах описал ее):

1. Зачем.

Я смотрю на структуру формацевтической компании, как на «слоенный пирог», где на каждом уровне создается ценность и от повышения эффективности процесса за счет цифрового продукта/инструмента создается эффект на EBITDA. Например, ML-модели позволяеют прогнозировать спрос и предложение с высокой точностью или рекомендательные системы подбирают оптимальные режимы по технологии.

2. Что?

Но самое важно соединить менеджмент и бизнес с технологиями и инструментами, обяснив это простыми словами. Что для процесса закупок можно сделать инструмент анализа цен и условий поставщиков сырья — видно, где есть издержки и переплаты. Или для оптимизации запасов (замороженный капитал) можно сделать систему, которая  рекомендует нужный уровень запасов, высвобождает деньги, снижает списания. И таких вариантов несколько сразу можно сделать.

В итоге по расчетам за первый год, а точнее 8-10 месяцев, можно получить экономический эффект до  800 млн. руб на EBITDA.

Как не буду показывать, отдельная тема для дискуссии.

Ниже гайд, который можете взять как пример или ориентир.

А как вы приносите «полезность» в вашем бизнесе?