Operações Biofarmacêuticas - 6 Princípios - 5º Princípio - Construa uma Tecnologia Adequada aos Fins

Digital e Analytics são poderosas ferramentas para transformar o desempenho operacional. Para maximizar seus benefícios, as empresas biofarmacêuticas podem seguir 6 Princípios.

À medida que as empresas biofarmacêuticas continuam a lidar com a pandemia COVID-19 e se posicionar para recuperação, Digital e Analytics podem ser uma ferramenta poderosa na fabricação e operações. Ele pode impulsionar a próxima onda de otimização dos negócios, transformando o desempenho operacional, encurtando o tempo para o mercado, melhorando a qualidade e o rendimento, reduzindo a volatilidade da cadeia de suprimentos e acelerando as transferências de tecnologia.

No entanto, embora muitas empresas biofarmacêuticas já tenham realizado transformações digitais e analíticas, muitas fizeram pouco progresso. Mais de 70% das organizações ficaram presas no purgatório piloto enquanto lutam para escalar seus projetos e oferecer transformações bem-sucedidas de Digital e Analytics.

A aplicação de Digital e Analytics às operações biofarmacêuticas tende a ficar aquém de três fatores de sucesso:

• A visão para a transformação do negócio. Muitas vezes, as empresas não conseguem definir uma visão holística de sua transformação e seus objetivos e prioridades, resultando em prova dispersa de conceito e benefícios escassos. Os líderes seniores podem desconhecer o potencial transformador de digital e análise, e do que ele já pode fazer.

• A visão para a paisagem tecnológica. As empresas precisam de uma visão clara de seu cenário de TI e sistemas e onde isso pode dificultar os esforços de transformação. Por exemplo, reduzir a complexidade desnecessária nas arquiteturas de sistemas e usar dashboards que alinham soluções de TI com os principais indicadores de desempenho (KPIs) podem acelerar as transformações.

• A visão para o modelo de organização. Muitas vezes, as empresas atribuem projetos individuais a equipes grandes e desordenadas que fazem progressos lentos. Eles podem não ter os recursos técnicos necessários, como cientistas de dados, engenheiros e tradutores de negócios. E eles também podem não ter a governança central e a cultura de colaboração necessária para gerenciar e coordenar a implantação em todo o negócio.

O princípio a seguir, um dos seis dessa série, pode ajudar os líderes biofarmacêuticos a identificar pontos cegos críticos e liderar transformações bem-sucedidas em suas operações.

5º Princípio

Construa uma Tecnologia Adequada aos Fins

Colocar em prática OT - Tecnologia Operacional - e TI - Tecnologia da Informação nas operações possibilitam um desempenho diferenciado e é tipicamente um dos maiores e mais complexos investimentos. Como resultado, os executivos em operações farmacêuticas devem estar profundamente envolvidos no planejamento e na tomada de decisões, em vez de delegá-las a consultores externos ou especialistas em tecnologia.

Tanto para OT quanto para TI, dê uma consideração cuidadosa à plataforma e como ela se conecta às fontes de dados. Isso requer uma pilha de tecnologia que permita a descoberta e a produção. Permita que Cientistas de Dados e Engenheiros de Dados acessem dados de forma rápida e fácil para executar análises e descobrir novas fontes de valor. A produção proporciona a capacidade de utilizar os casos de uso que tenham valor comprovado.

A infraestrutura é um elemento crítico, não apenas porque dita a rapidez com que pode construir e escalar ideias, mas também porque é onde gasta dinheiro significativo. 

Para conectar a plataforma a fontes de dados, considere os diferentes tipos de fontes com diferentes modos de conexão. É fundamental determinar como reduzir o risco de interrupção e retrabalho ao modificar ou substituir um sistema de origem, o que pode acontecer com frequência. Ao implementar uma camada semântica centrada em processos, ganhe a capacidade de abstrair mudanças e imediatamente começar a desenvolver análises.

Um foco no futuro

Seguir esses princípios ajudará a garantir que a transformação de dados e análises de uma empresa seja bem sucedida. Para liderar a iniciativa, executivos e gestores devem:

• Educar-se sobre o impacto potencial do digital e análise em sua organização
• Entender as decisões necessárias para entregar impacto em escala
• Lançar iniciativas ousadas e segui-las até resultados

Dado o valor em jogo, agora é a hora de montar a equipe certa e começar a acelerar a transformação digital e analítica da sua empresa.

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Análise Preditiva na Indústria Farmacêutica - Como as Equipes de Marketing podem Beneficiar-se

É difícil imaginar uma empresa em crescimento que não utilize a Análise de Dados na tomada de decisões. A maioria das organizações usa dados para identificar oportunidades, monitorar atividades comerciais e dinamizá-las com a ajuda de Big Data e Analytics. As principais indústrias que adotam Analytics e Big Data são financeira, telecomunicações e tecnologia, seguidos por Cuidados de Saúde. 

• Como Funciona a Inteligência Artificial?
• O que é Análise Preditiva?
• O que é Big Data?
• O que é o IoT - Internet das Coisas?
• Quais são as Tecnologias por trás da Inteligência Artificial?
• O que é ML - Machine Learning?
• O que é DL - Deep Learning?
• O que é PLN - Processamento de Linguagem Natural?
• O que é Inteligência Artificial?

Na grande maioria dos casos que chama de Big Data, resumem-se a data warehouse. Ainda assim, começamos a ver mais organizações recorrendo à análise preditiva para obter previsões e tomar decisões mais informadas.

A IA pode ajudar as empresas farmacêuticas a ganhar vantagens competitivas

Empresas da Indústria Farmacêutica estão especialmente interessadas na rápida adoção de Big Data e Analytics. Tudo isso porque é cada vez mais desafiador levar ao Mercado, tratamentos inovadores, numa taxa consistente. 

À medida que mais opções de tratamento perdem a proteção de patentes, tornando-se genéricos, fica ainda mais difícil para os medicamentos de segunda linha competirem pela atenção dos profissionais de saúde.

Olhando para a Oncologia como um case

Em oncologia, por exemplo, essa dinâmica 'genérica' começou a surgir há alguns anos atrás, quando os líderes de mercado de primeira linha, em terapias direcionadas, perderam suas patentes. Atualmente, oncologia é um mercado complexo, com várias linhas de opções de tratamento por condição, e intensa concorrência de preços oriunda de produtos genéricos, com muitas informações sendo apresentadas aos médicos.

• Tendências Globais - Oncologia - Lutathera® - Novas Substâncias Aprovadas até agora para 2018
• Tendências Globais - Oncologia - Lutathera® - PRRT é Finalmente Aprovado nos EUA
• Os 10 Medicamentos de Oncologia mais Vendidos em 2018
• Medicamentos Oncológicos - Lançados para as Principais Terapias
• Medicamentos Oncológicos - Pipeline em Fase Final
• Medicamentos Oncológicos - Novos Lançamentos
• Medicamentos Oncológicos - Receita - Mercado Global de Oncologia e Suporte as Terapias de Cuidados
• Top 10 - 2016 - Medicamentos Oncológicos
• Top 10 - 2015 - Medicamentos Oncológicos
• Top 10 - 2014 - Medicamentos Oncológicos
• Top 10 - 2013 - Medicamentos Oncológicos
• Top 10 - 2012 - Medicamentos Oncológicos
• Top 10 - 2011 - Medicamentos Oncológicos
• Top 10 - 2010 - Medicamentos Oncológicos

As tradicionais abordagens analíticas baseadas em auditorias, não primárias, compradas pelos fornecedores locais tradicionais, não fornecem um alto nível de sofisticação necessário aos profissionais de marketing que precisam acompanhar as pressões dos preços.

Semelhante à Indústria Farmacêutica, Ciência de Dados e TI também sofreram mudanças significativas graças aos grandes avanços em infraestrutura para nuvem. Como resultado, o Machine Learning passou de P&D para a produção e é usado para aplicações clínicas e comerciais no mundo real.

• O que é P&D?
• O que é ML - Machine Learning?

Agora, empresas de todos os tamanhos podem executar milhares de algoritmos estatísticos em paralelo, fazendo-o de forma repetida, confiável e razoavelmente barata. Sim, Existem muitos problemas que a Inteligência Artificial resolveu para oncologia, mas descreveremos um aspecto que é especialmente importante e ganha cada vez mais força na Indústria Farmacêutica - Como as Equipes de Marketing podem Beneficiar-se ao resolver o problema de prever uma escolha de prescrição médica.

Prevendo a escolha do médico

Os médicos tomam decisões sobre a saúde de seus pacientes diariamente. Em oncologia, essas decisões podem prolongar a longevidade do paciente e melhorar a qualidade de vida ou podem levar a complicações e efeitos colaterais. Essas escolhas devem ser feitas com informações relevantes e completas e devem seguir um protocolo rigoroso. Os médicos estão muito ocupados - não apenas tratam os pacientes e lidam com grandes quantidades de papelada, mas também devem ficar por dentro de novos aprendizados da medicina. Combine isso com as rápidas mudanças no mercado de medicamentos e a sobrecarga de informaçõe se estiver procurando um médico que consome apenas as informações que considera relevantes. 

Como profissional de marketing, como sabe o que é mais relevante para o perfil médico que deseja abordar?

Como sabe o que, onde e quando alcançar ou causar o maior impacto na escolha do médico? 

É aqui que os recursos industrializados de IA podem fazer alguma diferença. Uma abordagem interessante é a de explorar o seqüenciamento das ações como uma solução potencial para este problema específico de negócios. Modelos assim começaram a surgir no início do século XX e estão associados ao matemático russo Andrei Andreyevich Markov e seu primeiro modelo estocástico Markov Chain. 

O Markov Chain nos permite descrever uma sequência de eventos em que a probabilidade de cada evento depende do estado atingido no evento anterior. Isso significa que podemos prever a probabilidade de um médico prescrever com base em suas interações mais recentes com a marca do medicamento. É verdade que o Markov Chain têm algumas limitações e exige quantidades significativas de dados, razão pela qual não foram amplamente adotadas pela Indústria Farmacêutica no passado. 

Nos últimos cinco anos, fomos capazes de superar os desafios de lidar com Big Data usando a computação em nuvem distribuída, além de obter acesso a novos algoritmos de IA que melhoraram significativamente desde o século XX. Fico especialmente fascinado pelo trabalho que foi realizado no campo de Machine Learning.

Machine Learning e Marketing Digital

O Machine Learning treina uma máquina para aprender a executar melhor a próxima ação, através da exploração dos dados. A beleza desse método é que ele é livre de modelo. Não precisa ensinar à máquina relações complexas entre uma ação e uma conseqüência. Só precisa fornecer feedback frequente. 

Vamos dar um exemplo em que ensinamos um robô a andar. O robô não precisa entender a paisagem, as dimensões do espaço ou quais objetos o impedem de se mover. Tudo o que precisa é de feedback na forma de uma recompensa (capacidade de concluir uma etapa) ou um castigo (incapacidade de avançar mais). Depois de um tempo, começa a identificar padrões de caminhada que levam ao destino no menor período de tempo, evitando impedimentos.

O mesmo conceito pode ser aplicado em Marketing Digital. Modelos analíticos preditivos tradicionais que estabelecem relações entre prescrever uma receita e o compromisso de marketing podem ser substituídos pelo Machine Learning. 

Sim, os dados obtidos através do Marketing Digital e das atividades de prescrição, permitem que os cientistas de dados criem um algoritmo que aprenda quais padrões de envolvimento digital levam a prescrição de certro perfil médico. 

A melhor parte desses modelos analíticos preditivos é que, à medida que os alimentamos com mais dados, estes começam a ficar mais inteligentes e a aprenderem sequências de marketing específicas que resultam em prescrições, evitando sobrecargas informativas desnecessárias.

O Machine Learning é uma tecnologia de ponta que ainda precisa de muita experimentação. As equipes de ciência de dados estão trabalhando ativamente para entender como ele pode ser utilizado com eficiência para ajudar os profissionais de marketing a criarem uma experiência digital verdadeiramente personalizada para os médicos. Mas, assim como no Big Data e no Machine Learning baseado em modelos, é uma questão de tempo, que o Aprendizado por Reforço passe da indústria de jogos, robótica, finanças, e telecomunicações, para a Indústria Farmacêutica.

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A Pirâmide da Transformação Digital

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Transformação Digital não é sobre tecnologia

A Transformação Digital é atualmente um dos tópicos de negócios mais discutidos da agenda corporativa. Verdade seja dita, os elementos cruciais da Transformação Digital ainda precisam ser claramente delineados, e as áreas de intervenção no ambiente corporativo ainda estão por ser definidas.

 Outras Pirâmides importantes: 

   

 Leis importantes 

• A Lei de Murphy: Origens, Aplicações e Relevância no Cotidiano e na Ciência
• A Lei de Kidlin: O Poder do Conflito Criativo e a Dinâmica de Ideias Opostas
• A Lei de Gilbert: Origens, Aplicações e Impactos na Ciência dos Materiais
• A Lei de Wilson: Origens, Aplicações e Relevância no Contexto Matemático
• A Lei de Falkland: Origens, Impactos e Citações Históricas

Em um artigo recente, Alessandro Braga definiu 6 Pilares (que chama de eixos) da Transformação Digital: 3 deles dentro da empresa (pessoas, processos e tecnologia), os demais 3 ficam no exterior (cliente, relacionamento e produto / serviços).

Em um artigo publicado no MIT Sloan Review, Peter Weill e Stephanie L. Woerner identificaram 2 dimensões de negócios para avaliar a prontidão digital das corporações: experiência do cliente e eficiência operacional.

No geral, há um consenso claro de que a Transformação Digital não é sobre tecnologia, mas sim sobre uma nova maneira de fazer negócios e uma nova maneira de abordar modelos corporativos. Como George Westerman  afirma: "Quando se trata de Transformação Digital, digital não é a resposta. Transformação é"

A estrutura da Pirâmide da Transformação Digital

Este framework, Pirâmide da Transformação Digital, desenvolvido por Patrick Turchi (com contribuições de Alessandro Braga), tem o objetivo de facilitar a definição de iniciativas de Transformação Digital, ajudando a entender o impacto da tecnologia digital nos negócios corporativos.

Patrick define que existem 3 níveis nos quais a Transformação Digital precisa ser abordada dentro das corporações:

• Estratégia
• Execução
• Tecnologia

Um programa eficaz de Transformação Digital tem que abranger pelo menos dois dos três níveis e deve cobrir, a longo prazo, cada um dos três níveis.

Por exemplo, a definição de um novo Modelo de Negócio Digital, sem sua execução por meio de uma nova abordagem do Go-to-Market, é um exercício teórico puro que permanecerá na apresentação em nível de diretoria e não mudará a forma como o negócio é executado. Por outro lado, a implementação de um novo sistema de TI (como um ERP ou CRM) ou a criação de um e-commerce independente não é uma iniciativa de Transformação Digital, se isso não fizer parte de uma transformação geral do Modelo Operacional ou de uma nova abordagem do Go-to-Market.

É importante reconhecer que cada um dos três níveis da pirâmide tenha forte influência sobre os demais elementos da estrutura.

Um programa de Transformação Digital bem sucedido requer uma abordagem de sistema que abranja uma verdadeiramente iniciativa transformacional. Estratégia, Execução ou Tecnologia por si só não podem transformar uma empresa: apenas uma revisão integrada de (pelo menos) dois dos elementos permite a transformação corporativa.

 Amplie seu conhecimento sobre a Pirâmide da Transformação Digital 

• A Pirâmide da Transformação Digital

• Quais são os Erros Comuns na Aplicação da Pirâmide da Transformação Digital?

• Qual o melhor Guia Prático para Construir Sua Pirâmide da Transformação Digital?

• Como foi a Evolução da Pirâmide da Transformação Digital ao Longo dos Anos?

• Entendendo a Pirâmide da Transformação Digital: O Guia Completo

• Como Construir a Pirâmide da Transformação Digital Passo a Passo?

• A Pirâmide da Transformação Digital: É Um Modelo realístico para o Futuro?

• Como a Pirâmide da Transformação Digital Impulsiona a Cultura Organizacional?

• Pirâmide da Transformação Digital: Ferramentas e Técnicas de Implementação

• Quais são os 5 Níveis da Pirâmide da Transformação Digital e Suas Implicações?

• Histórias de Sucesso: Empresas que Usaram a Pirâmide da Transformação Digital
• Quais são os Impactos da Pirâmide da Transformação Digital no Atendimento ao Cliente?

• Como a Tecnologia Impulsiona Cada Nível da Pirâmide da Transformação Digital?

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• Aprendendo as Ferramentas para Cada Nível da Pirâmide da Transformação Digital

• Como a Pirâmide da Transformação Digital Pode Revolucionar Seu Negócio

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Os blocos de construção da Pirâmide da Transformação Digital

Existem 5 blocos de construção que definem o framework:

• Modelo de Negócio / Estratégia de Negócios
• Modelo Operacional
• Operações
• Ir ao mercado
• Tecnologia

Cada um dos elementos é relevante e a relação entre os elementos deve ser levada em consideração nas iniciativas de Transformação Digital. Na verdade, uma nova maneira de fazer negócios, tanto dentro da empresa quanto em relação ao mercado, é a maneira correta de trabalhar com um programa de Transformação Digital.

Na verdade, as tecnologias impactam o Modelo Operacional e as Operações de uma empresa, além de apoiarem a evolução do Go-to Market (por exemplo, por meio de uma nova abordagem de canal ou por meio da revisão do portfólio de produtos ou das características do produto). Da mesma forma, a implementação do Modelo de Negócio requer a definição (e evolução) de modelos operacionais específicos, atividade operacional e abordagem de mercado.

Camada 1: Estratégia (modelo de negócio)

A importância da estratégia nos processos de Transformação Digital são fundamentais, levando-se em conta que não existe Estratégia Digital: apenas Estratégia de Negócios num ambiente digital enriquecido.

Ao definir a Estratégia de Negócios em um ambiente habilitado digitalmente, as empresas devem avaliar oportunidades e impactos, bem como ameaças potenciais, de Modelos de Negócios Digitais habilitados por tecnologia, mas não limitado a isso:

• Negócio de plataforma e mercado
• Evolução do modelo de propriedade (com a mudança de propriedade para acesso, através de modelos pay-per-use)
• Serviços de valor agregado através da tecnologia digital
• Produtos baseados em dados (e serviços)

Camada 2: Execução

Não podemos afirmar categoricamente que Churchill realmente disse “Por mais bela que seja a estratégia, você deve ocasionalmente olhar para os resultados”, mas o ponto aqui é claro: a execução é a chave para a transformação corporativa e os programas de Transformação Digital não são exceção.

A execução funciona de fato em 2 direções: dentro e fora da empresa, em direção ao Mercado ou aos Mercados que a empresa está disposta a servir.

Existem 3 blocos de execução:

• Modelo de Operação Corporativa
• Modelo Operacional de Operações
• Abordagem Go to Market

Cada um dos blocos requer um mergulho profundo específico, uma vez que cada um dos 3 blocos de construção seja composto por elementos adicionais, e cada um deles requeira atenção especial no desenvolvimento de uma iniciativa de Transformação Digital.

No entanto, é importante ter em mente que, neste nível, a estratégia definida é realizada através dos elementos fundamentais de uma empresa:

Produto e Cliente: que define a oferta do negócio, levando em consideração elementos-chave, como preço de venda, canal de distribuição, abordagem de promoção e comunicação, proposta de valor do produto digital, etc.

Organização, Procedimento e Ferramentas, que - através do Modelo Operativo - delineiam a estrutura da corporação e o modo como ela funciona.

Operações, constituem a forma como a empresa realiza produtos (e serviços) que estão dispostos a empurrar para o mercado.

Esses elementos são, obviamente, os componentes padrão da execução da estratégia e não são relevantes apenas em um contexto de Transformação Digital. No entanto, é importante destacar que, nesse contexto, exigem uma abordagem específica por meio da avaliação do impacto digital e tecnológico.

Por exemplo, qual é o produto em um contexto habilitado digitalmente, como plataformas de compartilhamento de carros? É o serviço prestado, a chegada ao destino final, o acesso ao carro, o tempo necessário, etc? 

 

E considere que a própria definição de produto tem então um impacto sobre a definição do preço, o valor fornecido, a oferta principal do produto, etc.

Camada 3: Tecnologia

Como mencionado no início, a tecnologia não é o núcleo da Transformação Digital, mas é, na verdade, o seu facilitador. A tecnologia serve, e suporta, a realização do objetivo de negócio através dos blocos de execução.

A tecnologia é o facilitador da evolução do Modelo Operacional, das Operações (com a abordagem da Indústria 4.0) e a realização da abordagem Go-to-Market.

Por outro lado, a tecnologia é o impulsionador das mudanças em cada nível da pirâmide, e a capacidade de identificar o impacto da tecnologia em cada nível da pirâmide é uma das principais capacidades corporativas estratégicas. É importante identificar mudanças nos negócios no mercado impulsionadas pela tecnologia e definir respostas estratégicas (ou possivelmente antecipar com o movimento estratégico correto).

A Jornada da Transformação Digital é sobre pessoas

Prá ser bem piegas:A Transformação Digital é uma jornada, não um destino: como todas as outras atividades estratégicas no campo corporativo, as iniciativas de Transformação Digital precisam ser constantemente revisadas e avaliadas.

A aceitação de novas tecnologias, novos procedimentos e novas formas organizacionais pela corporação é uma área chave que requer monitoramento contínuo e (se necessário) ajuste rápido. E, claro, como em qualquer outro programa de transformação corporativa, o Gerenciamento de Mudanças é essencial para a realização da iniciativa.

A Transformação Digital real, é mais sobre pessoas, do que sobre tecnologia. Por essa razão, uma genuína abertura (e interesse) em relação à tecnologia e inovação é crucial dentro da organização (e especialmente na alta gerência) para o sucesso da iniciativa de transformação.

As funções de tecnologia possuem o conhecimento tecnológico e know-how, mas uma compreensão sólida das implicações,e os benefícios, da tecnologia em torno de cada função da empresa é a chave para garantir o sucesso da iniciativa de Transformação Digital.

Alessandro Braga - CIO da Talent Garden, a maior rede de co-working europeu e coordenador científico do Mestrado em Transformação Digital da TAG Innovation School, a unidade de treinamento do Talent Garden.

Peter Weill - Presidente do Centro de Pesquisa de Sistemas de Informação do MIT Sloan School.

Stephanie L. Woerner - Pesquisador do Centro de Pesquisa de Sistemas de Informação da MIT Sloan School.

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