ChatGPT ist eine Zäsur für die digitale Kommunikation. Wo aber steht die Pharmabranche in Sachen KI? Wie können KI-gesteuerte Tools schon jetzt im Job helfen? Tipps, Tools und Cases für Healthcare.
Ende November ging der
KI-Chatbot ChatGPT live, seitdem vergeht gefühlt kein Tag ohne News zu diesem Thema. Nur zwei Monate nach Start knackte er im Januar die Marke von 100 Millionen Nutzern (
Heise). Microsoft zahlt 10 Milliarden Dollar, um die Technologie in der Suchmaschine Bing und in das Office Software-Paket zu integrieren,
Italien lässt ChatGPT aufgrund von Verstößen gegen den Daten- und Jugendschutz sperren – und auch in der
Pharmabranche sorgt sie für Diskussionen (wir
berichteten). Sorge und Begeisterung stehen sich gegenüber, ungeachtet dessen schreitet, nein rast die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz voran.
Diese KI-Tools erleichtern den Job
Der Diskurs über Künstliche Intelligenz und darüber, was sie leisten kann und in Zukunft leisten darf, ist im vollen Gange. Ganz faktisch aber können KI Tools schon jetzt die alltägliche Arbeit von Marketingverantwortlichen erleichtern. Sie können Content, Funnels und Kampagnen optimieren, die Zusammenarbeit in Teams strukturieren. Was es dafür braucht, sind Workflows – und die richtigen Tools.
5 MarTech-KI-Tools
- IngestAI: Umwandlung von Textdokumenten in einen Chatbot, optional mit eigener CI
- ChattyPDF: KI-PDF-Viewer, automatische Erstellung eines detaillierten und klickbaren Inhaltsverzeichnisses, intelligente Textmarkierung, Frage-Antwort-Funktion. Auf Fragen zum Dokumentinhalt liefert das Tool in Echtzeit die Antworten.
- Creatext: automatisierte Erstellung von personalisierten E-Mails und Nachrichten, bspw. für den Kunden- und Kundinnen-Erstkontakt
- Humata: Textrecherche- und Analyse-Tool, Zusammenfassung von langen Texten, Verfassen von Artikeln oder Berichten, KI-basierte Analyse und Extraktion von relevanten Informationen
- FlowGPT: Strukturierung von ChatGPT-Nachrichten auf einem digitalen Whiteboard
Quelle:
Jens Polomski. Mehr KI-Marketing-Tools finden Sie
hier.
KI @work: Neue Jobprofile und Skills
Stichwort Wokflow: Künstliche Intelligenz ist dann erst richtig gut, wenn sie
exakte Anweisungen erhält. Die Ergebnisse, die KI-Chatbots oder -Bildprogramme liefern, sind teilweise richtig gut. Aber wenn der Befehl dahinter schwammig formuliert ist, kann der Weg zu diesen Ergebnissen mitunter weit sein. Deshalb sind gute
Prompt Writer derzeit so begehrt. Sie schaffen es, einem Programm wie ChatGPT mit der perfekten Befehlzeile in kürzester Zeit eine optimale Antwort zu entlocken. Dafür tauchen sie dann auch namentlich in den Bild- und Textcredits auf. Wie und welche Jobprofile und Arbeitswelten Artificial Intelligence verändern wird, das zeichnet sich jetzt erst zart am Horizont ab. Denn die jetzigen Auswirkungen dürften erst der Anfang sein. Es kann also defintiv nicht schaden, sich als Healthcare-Marketer oder Produktmanager:in frühzeitig mit der Technologie, ihren Herausforderungen und Chancen auseinanderzusetzen. Healthcare-Agenturen,
Organisationen und Netzwerke haben den Bedarf erkannt,
antwerpes beispielsweise bietet KI-Workshops für Healthcare an.
Case Studies: So nutzen Pharmaunternehmen KI
Richten wir den Blick auf die höhere Ebene. Wo steht Pharma insgesamt in Sachen
KI? Wie und wo binden Pharmaunternehmen KI strategisch ein? Auch hier hat sich in den letzten Monaten eine Menge bewegt.
Bayer: KI-gestützte Kundenansprache mit Google Tools
Gemeinsam mit
Google hat
Bayer die Online-Marketingstrategie seiner Consumer-Sparte optimiert – und zwar mit KI-gestützten Google Tools. Ein erster Case wurde mit der Marke Iberogast durchgeführt. Das Präparat hat eine breite Zielgruppe. Die Kunst ist es, zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Kunden anzusprechen, die das Produkt auch genau dann kaufen. Das sind die sogenannten
High Value Customer. Als
erstes Unternehmen weltweit kombinierte Bayer drei Google-Lösungen: Google Analytics 4 (GA4) lieferte Datenmodellierungen, Search Ads 360 (SA360) nutzte diese Daten, um KI-gestützt die bestmögliche Ad-Kombination an eine relevante Audience auszuspielen. Value Based Bidding ermöglicht die passgenaue Ansprache der begehrten Zielgruppen.
ChatGPT für Pharma und klinische Datensätze: Ferma.AI
Mit Ferma.AI hat das Unternehmen
ZoomRx eine KI-gesteuerte
Business Intelligence-Lösung für Pharma entwickelt. Im Kern geht es darum, wie Pharma schneller und zielgerichteter Daten aus medizinischen Kongressen analysieren kann. ZoomRx hat ChatGPT als Basis für sein Programm genutzt und die KI mit pharmazeutischen Daten trainiert, einschließlich klinischer Studiendaten. Der
Prototyp ist bereits live, Interessierte konnten ihn im Rahmen des Jahreskongresses der American Association for Cancer Research (AACR, 14.-19.04.23, Orlando, FL) kostenfrei testen.
Partnerschaften von Pharma- und Techunternehmen
Tech-Know-how aufbauen – und aufkaufen: Das US-Unternehmen
Syneos Health kooperiert mit Microsoft, um mithilfe von KI die Entwicklung und Durchführung von klinischen Studien bis hin zur Marktreife zu beschleunigen.
Bayer übernimmt den KI-Experten Blackford Analysis Ltd., einen globalen Anbieter von Plattformtechnologie für künstliche Intelligenz (KI) in der Radiologie.
Biontech hat mit InstaDeep einen Spezialisten für KI und maschinelles Lernen aufgekauft.
Partnerschaften von Pharma-, Biotech- und Techunternehmen bestimmen auch 2023 das Marktgeschehen.
Fazit
Auf wie vielen Arten die Pharmabranche von der KI profitieren kann, zeigen die obigen Cases.
Darüber hinaus sind KI-Tools für Brand Manager und Brand Managerinnen attraktiv, weil ihr Mehrwert bereits jetzt spürbar ist – und zwar im Joballtag. Sie können Berater, Kreativpartner, Strukturhilfe sein und lästige Fleißaufgaben übernehmen. Allerdings sollte man wissen, wo man sie einbinden kann und wie. Bis nicht einwandfrei sichergestellt werden kann, dass die KI nur mit
verifizierten Datensätzen trainiert wird, ist eine genaue Prüfung ihrer Ergebnisse zwingend erforderlich. Die Anzahl der AI-driven Tools wächst zudem stetig, die Recherche des passenden Instruments und die Auseinandersetzung mit ihm kann Zeit und manchmal auch Nerven kosten. Es braucht Arbeitsprozesse, in die das KI-Tool sinnvoll integriert werden kann, immer auch mit Blick auf die Datenschutzvorgaben. Diese Prozesse muss man sich erarbeiten. Das ist ein Invest – einer, der sich auszahlen könnte.