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Bilibili, IA e Pharma: Como a Personalização Pode Transformar o Marketing Farmacêutico

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A Indústria Farmacêutica produz uma quantidade extraordinária de conhecimento, mas ainda enfrenta um problema aparentemente simples e extremamente complexo: entregar a informação certa, para a pessoa certa, no momento certo e no formato adequado. Durante décadas, essa equação foi resolvida principalmente por segmentação de público, força de vendas, congressos, materiais impressos e campanhas. A inteligência artificial está mudando a lógica porque permite trabalhar não apenas com segmentos, mas com sinais individuais de comportamento, interesse e intenção.

A Bilibili oferece um caso particularmente relevante para entender essa transformação. Em 2025, a plataforma ultrapassou 368 milhões de usuários ativos mensais, alcançou aproximadamente 112 milhões de usuários ativos diariamente e registrou média de 108 minutos de utilização por usuário ativo por dia. No mesmo período, a companhia afirmou ter incorporado IA em descoberta de conteúdo, direcionamento publicitário, ferramentas para creators e tradução. Ou seja, a personalização deixou de ser apenas uma característica de recomendação de vídeos e passou a fazer parte da infraestrutura de relacionamento entre usuários, conteúdo e plataforma.

Esse movimento interessa diretamente à Pharma porque personalização não significa simplesmente colocar o nome do HCP em um e-mail ou adaptar uma peça visual. Personalização real significa compreender contexto, necessidade, momento da jornada, preferência de formato e nível de conhecimento para oferecer uma experiência mais relevante. Em um ambiente farmacêutico, isso pode significar apresentar a um oncologista uma discussão aprofundada sobre evidências clínicas, enquanto um profissional menos especializado recebe primeiro uma explicação conceitual. Para um paciente, a mesma condição pode exigir linguagem completamente diferente, com foco em educação, jornada e segurança.

A oportunidade, portanto, está em migrar de uma lógica de comunicação baseada em campanhas para uma lógica de experiência baseada em sinais. Uma empresa pode começar identificando quais conteúdos um HCP acessa, quais temas pesquisa, quais formatos consome e em quais momentos demonstra interesse. Esses sinais, quando coletados de maneira legítima, transparente e compatível com privacidade e consentimento, podem ajudar a organizar jornadas mais relevantes. O objetivo não é criar uma comunicação invasiva, mas reduzir o desperdício de conteúdo irrelevante.

A Bilibili demonstra como essa lógica funciona em escala. A companhia informa que utiliza dados comportamentais, como publicações, comentários, curtidas, follows e interações, combinados com outras informações disponíveis, para construir perfis de interesse e personalizar a distribuição de conteúdo. A plataforma também utiliza algoritmos de deep learning para categorizar, ranquear, pesquisar e recomendar conteúdos. Para Pharma, o aprendizado não é copiar esse modelo, mas compreender o princípio: o valor da personalização nasce da capacidade de interpretar sinais e conectá-los a conteúdos realmente úteis.

Essa distinção é fundamental porque a Indústria Farmacêutica não pode simplesmente reproduzir a lógica de personalização de plataformas de entretenimento. Saúde possui níveis muito mais elevados de sensibilidade, responsabilidade e governança. Uma recomendação de vídeo sobre uma série ou videogame pode ser ajustada automaticamente por um algoritmo com relativa liberdade. Uma experiência relacionada a uma condição médica, tratamento ou medicamento precisa considerar privacidade, consentimento, regras promocionais, segurança, contexto clínico e possíveis consequências de uma informação inadequada.

É por isso que o verdadeiro desafio para Pharma não é implementar IA. É estabelecer uma arquitetura de IA responsável. Essa arquitetura precisa definir quais dados podem ser utilizados, para quais finalidades, com quais controles, durante quanto tempo e sob quais critérios. Também precisa determinar quando uma decisão pode ser automatizada e quando deve exigir intervenção humana. Em saúde, o princípio deveria ser simples: quanto maior o potencial de impacto clínico ou regulatório, maior deve ser a supervisão humana.

Para Marketing, essa transformação pode começar pelo conteúdo. Hoje, muitas empresas produzem grandes volumes de materiais que acabam sendo pouco utilizados porque não correspondem exatamente às necessidades do público. Relatórios recentes sobre personalização em Pharma apontam justamente que processos tradicionais de produção de conteúdo podem ser manuais, pouco eficientes e limitados por dados fragmentados. A oportunidade da IA está em combinar dados, conteúdo e contexto para tornar a experiência mais relevante.

Imagine uma empresa com 5 mil conteúdos digitais destinados a diferentes especialidades. O problema não é necessariamente produzir mais 5 mil. É conseguir determinar quais dez conteúdos são mais úteis para determinado profissional naquele momento. Um sistema de inteligência pode ajudar a classificar ativos por tema, estágio da jornada, especialidade, idioma, formato, data de atualização e finalidade. A equipe deixa de procurar manualmente um material e passa a trabalhar com uma biblioteca inteligente.

Esse conceito pode ser aplicado diretamente ao modelo omnichannel. Um HCP pode receber uma comunicação por e-mail, visitar uma página científica, assistir a um vídeo, participar de um webinar e posteriormente conversar com um representante. Se cada interação for tratada como um evento isolado, a empresa produz uma experiência fragmentada. Se os sinais forem organizados dentro de uma arquitetura adequada, cada interação pode contribuir para compreender melhor a necessidade daquele profissional e orientar o próximo contato.

A mudança também pode beneficiar a força de vendas. Em vez de simplesmente receber uma lista de HCPs segmentados por especialidade, o representante poderia ter acesso a uma visão mais contextualizada, dentro dos limites permitidos. O sistema poderia indicar que determinado profissional demonstrou interesse recente por um tema científico específico ou acessou determinado conteúdo. A conversa presencial poderia então ser mais relevante, sem precisar repetir informações que o profissional já conhece.

Isso é especialmente importante em um ambiente no qual o tempo do HCP é escasso. Personalização não deve significar aumentar a quantidade de comunicações. Deve significar diminuir a quantidade de comunicações desnecessárias. Uma empresa que envia dez mensagens irrelevantes pode ser menos eficiente do que outra que envia duas mensagens altamente pertinentes.

Para Medical Affairs, a oportunidade é ainda mais sofisticada. A IA pode ajudar a identificar lacunas de conhecimento, perguntas recorrentes e temas científicos emergentes em grandes volumes de interações. Comentários, perguntas de webinars, buscas internas, dúvidas recorrentes e desempenho de conteúdos podem formar um mapa de necessidades educacionais. A equipe pode utilizar esses sinais para orientar novos materiais, programas científicos e iniciativas de educação médica.

O cuidado está em não confundir comportamento digital com verdade clínica. Se cem pessoas perguntam a mesma coisa, isso demonstra uma necessidade de informação, não necessariamente que determinada afirmação seja cientificamente válida. A IA pode detectar a pergunta. O especialista precisa avaliar a resposta. Essa distinção será cada vez mais importante à medida que ferramentas automatizadas passarem a interpretar grandes volumes de conversas.

A própria Bilibili oferece uma segunda lição relevante: personalização precisa coexistir com qualidade. Em 2025, a plataforma relatou aproximadamente 4 milhões de creators ativos mensais, responsáveis por quase 24 milhões de vídeos por mês. O crescimento do ecossistema é associado a um ciclo no qual creators produzem conteúdo, usuários interagem, comunidades crescem e novos creators são estimulados a participar. Para Pharma, isso sugere que uma estratégia de IA não deve apenas distribuir conteúdo corporativo. Ela pode ajudar a conectar especialistas, creators e conteúdos de maior qualidade às comunidades certas.

Esse ponto abre uma oportunidade importante para DOLs e KOLs. Em vez de selecionar especialistas exclusivamente por alcance, as empresas podem utilizar dados para identificar quais profissionais possuem maior afinidade temática com determinadas comunidades. Um especialista pode ser particularmente relevante para uma área terapêutica, outro para uma etapa específica da jornada clínica e outro para educação de profissionais mais jovens. A IA pode ajudar a mapear essas relações, mas a avaliação de reputação e credibilidade precisa continuar sendo humana.

A personalização também pode transformar a estratégia de conteúdo. Em vez de produzir uma única peça para todos, uma empresa pode construir um conteúdo central cientificamente robusto e criar diferentes camadas de profundidade. Um vídeo introdutório pode explicar o conceito. Um segundo conteúdo pode discutir evidências. Um terceiro pode apresentar dados de estudos. Um quarto pode aprofundar limitações. Um quinto pode responder às perguntas mais frequentes. A IA pode ajudar a direcionar cada usuário para o nível adequado, desde que o sistema seja desenhado dentro das regras aplicáveis.

Isso cria uma espécie de arquitetura modular de conhecimento. A empresa não precisa necessariamente multiplicar o conteúdo de forma indiscriminada. Precisa estruturar melhor o conteúdo que já possui. Cada ativo deve possuir metadados claros, como público, especialidade, tema, idioma, nível de complexidade, finalidade, data de revisão e status regulatório. Sem essa organização, a IA pode apenas acelerar o caos.

Essa questão é frequentemente subestimada. Personalização depende de dados organizados. Se uma empresa possui documentos espalhados em diferentes sistemas, versões duplicadas, conteúdos sem data de atualização e materiais sem classificação adequada, o algoritmo terá dificuldade para oferecer recomendações confiáveis. Antes de investir em modelos sofisticados, Pharma precisa construir uma base sólida de governança de conteúdo.

Essa governança também precisa considerar a chamada content supply chain. O conteúdo farmacêutico passa por diferentes etapas de criação, revisão médica, regulatória, aprovação, publicação, atualização e retirada. A IA pode ajudar a automatizar tarefas repetitivas, detectar duplicidades, sugerir adaptações e acelerar produção, mas não deveria eliminar os controles responsáveis por garantir qualidade e conformidade.

Bilibili mostra como a IA também pode atuar na acessibilidade e internacionalização. A empresa utiliza soluções de tradução alimentadas por IA e afirma ter incorporado ferramentas capazes de ajudar creators a alcançar audiências globais. Para uma empresa farmacêutica multinacional, isso pode representar uma oportunidade relevante. Um conteúdo científico desenvolvido em inglês pode ser adaptado para português, espanhol e outros idiomas com maior velocidade. Mas tradução médica não pode ser tratada como simples substituição de palavras. Terminologia, contexto regulatório e linguagem clínica exigem revisão especializada.

No Brasil, essa possibilidade pode acelerar a produção de conteúdos localizados. Uma empresa global poderia manter uma arquitetura científica central e adaptar elementos específicos para o mercado brasileiro, incluindo linguagem, referências locais, contexto assistencial e requisitos regulatórios. Isso reduz duplicação de trabalho sem transformar a comunicação local em uma simples tradução de conteúdo global.

A IA também pode ajudar na criação de versões específicas para diferentes formatos. Um webinar de 45 minutos pode originar uma transcrição, um resumo executivo, vídeos curtos, perguntas frequentes, um artigo, uma sequência para redes sociais e uma página estruturada para busca. A partir de um único ativo científico, a empresa consegue construir uma rede de conteúdos. O ganho não está apenas em velocidade. Está na capacidade de ampliar a superfície de descoberta do conhecimento.

Essa estratégia é especialmente poderosa quando combinada com SEO, GEO e AEO. Cada pergunta respondida pode se transformar em um ativo otimizado para busca tradicional e generativa. Uma pessoa pode pesquisar no Google, procurar um vídeo no YouTube, perguntar em uma rede social ou utilizar uma IA. Se a empresa possui conteúdos estruturados e consistentes em diferentes ambientes, aumenta a possibilidade de participar dessa jornada.

A personalização, porém, não deve criar bolhas de informação. Esse é um risco importante. Um algoritmo que mostra apenas aquilo que o usuário já demonstrou interesse pode reduzir exposição a perspectivas complementares. Em saúde, isso pode ser particularmente problemático. Uma estratégia responsável precisa preservar contexto, diversidade de evidências e acesso a informações essenciais, mesmo quando elas não correspondem ao comportamento anterior do usuário.

Também existe o risco de transformar personalização em hipersegmentação comercial. A empresa pode saber muito sobre determinado perfil, mas isso não significa que deva utilizar todas as informações disponíveis para direcionar uma comunicação. O princípio de minimização de dados precisa ser acompanhado por uma pergunta estratégica: precisamos realmente desse dado para oferecer uma experiência melhor?

Essa pergunta deve entrar no desenho dos projetos de IA desde o início. Não depois da implementação.

Outro ponto crítico é a explicabilidade. Se um sistema recomenda determinado conteúdo, a equipe precisa conseguir compreender minimamente por que aquela recomendação foi feita. Isso é importante para auditoria, melhoria contínua e gestão de riscos. Em ambientes regulados, uma caixa-preta que simplesmente decide o que mostrar pode ser inadequada.

A mesma preocupação vale para conteúdo gerado por IA. Bilibili afirma utilizar ferramentas AIGC para reduzir barreiras de produção e melhorar eficiência criativa. Para Pharma, isso pode acelerar roteiros, transcrições, legendas, adaptações e versões preliminares. Porém, uma coisa é utilizar IA para acelerar produção. Outra é permitir que a IA determine autonomamente uma afirmação médica ou promocional.

A diferença entre assistência e autonomia precisa ser explicitamente definida.

Um bom modelo pode permitir que a IA gere uma primeira versão de um roteiro, enquanto especialistas revisam conteúdo científico, Medical Affairs avalia precisão e as áreas responsáveis realizam as aprovações necessárias. O sistema ganha velocidade sem eliminar responsabilidade.

Essa lógica também pode ser aplicada à análise de desempenho. Em vez de olhar apenas visualizações e cliques, modelos de IA podem identificar padrões de retenção, assuntos associados a maior interação, perguntas recorrentes e diferenças de comportamento entre públicos. A empresa pode então ajustar conteúdo e jornada com base em evidências.

Esse ciclo transforma o marketing farmacêutico em uma operação de aprendizagem contínua. Publica-se. Mede-se. Aprende-se. Ajusta-se. Testa-se novamente.

A Bilibili oferece um exemplo interessante porque a própria plataforma relata que a IA passou a melhorar descoberta de conteúdo e eficiência de distribuição. A companhia também registrou forte crescimento do consumo de conteúdo relacionado a IA em 2025, com aumento de 73% no tempo de visualização dessa categoria. Isso mostra que a inteligência artificial não está apenas mudando como conteúdos são produzidos. Está mudando também como eles são descobertos e consumidos.

Para a Pharma, esse ponto é decisivo. O próximo estágio da personalização não será apenas adaptar a mensagem. Será adaptar a jornada.

Um HCP que está começando a explorar uma área terapêutica pode precisar de fundamentos. Outro, já familiarizado com o assunto, pode precisar de dados comparativos. Um especialista pode querer acessar estudos completos. Um profissional com pouco tempo pode preferir uma síntese de dois minutos. O conteúdo científico pode ser o mesmo em essência, mas a experiência precisa respeitar a necessidade.

Para pacientes, essa diferenciação é ainda mais importante. Uma pessoa recém-diagnosticada pode precisar de educação básica. Outra, vivendo há anos com uma condição, pode procurar informações mais avançadas sobre acompanhamento e qualidade de vida. A personalização pode ajudar a evitar que ambas recebam exatamente o mesmo conteúdo.

Entretanto, a empresa precisa tomar cuidado para não inferir condições de saúde sensíveis de maneira inadequada. Personalização em saúde deve ser baseada em princípios de privacidade, transparência e finalidade legítima. A capacidade técnica de inferir não cria automaticamente autorização ética ou legal para utilizar a informação.

Esse é provavelmente o maior desafio da próxima década.

A tecnologia está avançando mais rapidamente do que muitos modelos tradicionais de governança. Pharma terá de construir mecanismos capazes de acompanhar essa velocidade sem bloquear a inovação. Isso exige colaboração entre Marketing, Medical Affairs, Digital, Dados, Jurídico, Compliance, Segurança da Informação e áreas regulatórias.

O projeto de IA deixa de ser apenas um projeto de tecnologia.

Torna-se um projeto empresarial.

Para começar de maneira prática, uma empresa poderia escolher uma única área terapêutica e construir um piloto de personalização. Primeiro, mapearia conteúdos existentes. Depois, classificaria os ativos. Em seguida, identificaria sinais legítimos de interesse. Criaria regras de recomendação. Definiria limites de dados. Estabeleceria supervisão humana. Mediria relevância, utilização e qualidade.

O objetivo inicial não deveria ser construir o algoritmo mais sofisticado.

Deveria ser provar que uma experiência mais relevante gera valor.

Se um HCP recebe menos conteúdos, mas encontra mais rapidamente aquilo que procura, existe ganho. Se um paciente encontra uma explicação confiável sem precisar navegar por dezenas de páginas, existe ganho. Se uma equipe de campo consegue preparar melhor uma conversa porque compreende o contexto do profissional, existe ganho. Se Medical Affairs identifica uma lacuna educacional antes que ela se torne um problema maior, existe ganho.

Essa é a métrica que realmente importa.

Não quantas vezes a empresa utilizou IA.

Mas quanto melhor ficou a experiência.

A Bilibili mostra que personalização, conteúdo e comunidade podem funcionar como um sistema integrado. Para a Pharma global, essa é a principal oportunidade. A IA pode ajudar a transformar enormes bibliotecas de conhecimento em experiências mais inteligentes, conectar usuários a conteúdos relevantes, ampliar o alcance internacional e aumentar a eficiência da produção.

Mas tecnologia sozinha não cria confiança.

Confiança continua dependendo de qualidade científica, transparência, governança e relevância.

No Brasil, empresas que conseguirem equilibrar esses elementos poderão construir uma vantagem competitiva importante. O mercado não precisa simplesmente de mais conteúdo farmacêutico. Precisa de conteúdo melhor organizado, mais acessível, mais relevante e distribuído de maneira mais inteligente.

A Bilibili mostra o que acontece quando IA é utilizada para compreender interesses, melhorar descoberta, apoiar creators e personalizar experiências. A Pharma pode levar esse aprendizado para um contexto muito mais sensível e complexo, criando uma nova geração de jornadas omnichannel orientadas por dados, mas protegidas por ciência e responsabilidade.

No fim, a personalização mais poderosa não será aquela que conhece mais detalhes sobre o usuário.

Será aquela que consegue entender o que ele realmente precisa saber naquele momento e entregar essa resposta com precisão, contexto e responsabilidade.

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