Un objetivo clave para Charlie es mejorar la cadena de suministro de contenidos de la empresa, según Bill Worple, vicepresidente de plataformas y tecnología de participación del cliente de Pfizer. Además de ayudar con la creación y edición de contenido, Charlie también ayuda con la verificación de hechos y revisiones legales. Utilizando un sistema de riesgo “rojo, amarillo, verde” al etiquetar el contenido, Charlie puede identificar los activos que el equipo de revisión médica podría querer dedicar más tiempo a revisar. Por ejemplo, es posible que un titular utilizado muchas veces no necesite tanta atención. Sin embargo, otros recursos creativos pueden usar un lenguaje previamente aprobado pero ahora aparecen en una nueva configuración, mientras que otro contenido que hace nuevas afirmaciones merece la mayor parte del tiempo.

“La idea es cómo triplicar [or] 5 veces nuestra creación de contenido para crear mensajes que resuenen tanto para los proveedores de atención médica como para nuestros pacientes”, dijo Worple.

Otro objetivo es convertir a Charlie en un banco de trabajo para toda la organización de marketing. Eso incluye la integración de análisis de medios para las marcas de la empresa, información sobre varios competidores y datos de varios sitios web. Charlie también se está integrando en plataformas de Adobe como Workfront y Experience Manager para ayudar a los usuarios a realizar acciones basadas en información valiosa en varios paneles. Otras características incluyen la integración de plataformas como Slack para que los empleados puedan comunicarse y compartir información entre sí.

En cuanto al tipo de contenido que Charlie ayuda a crear, Pfizer está comenzando con medios digitales, correos electrónicos y presentaciones digitales que los equipos de ventas utilizan con los médicos. Otra área que está explorando es ayudar a investigar y escribir borradores de artículos médicos. Charlie también puede recopilar información sobre áreas terapéuticas para comprender mejor a los clientes y los tratamientos. Por ejemplo, Worple mencionó cómo un padre puede verse afectado por una migraña de manera diferente que alguien sin familia.

“De hecho, comienzas a crear diferentes conocimientos sobre quién es tu cliente”, dijo Worple. “Y luego [knowing] cuál es el verdadero problema para ellos. No es algo que clasificaríamos como investigación médica. Esa idea de “X porcentaje de estas personas son este tipo de individuo” realmente te ayuda a comprender quién es tu cliente. Ahora sabes cómo hablar mejor con ellos”.

Girando a Marcel

Los esfuerzos de Pfizer son una colaboración con Publicis Groupe, que ayudó a construir Charlie basándose en su plataforma Marcel AI existente. Charlie, que recibió capacitación con datos de diferentes áreas terapéuticas de varias marcas junto con los datos de segmentación de Pfizer, también utiliza una versión privada personalizada de ChatGPT de OpenAI.

Según el presidente de Marcel, Arpit Jain, Marcel es como la “casa base” y Charlie es la versión adaptada a las necesidades de Pfizer. Añadió que Publicis Groupe también cuenta con un equipo dedicado que ayuda a mantener y evolucionar a Charlie todos los días. El mes pasado, Publicis anunció importantes actualizaciones de IA, incluida una nueva plataforma llamada CoreAI.

Debido a que los datos de atención médica son tan confidenciales, Pfizer se asegura de que la recopilación y el uso de datos por parte de Charlie cumplan con varios requisitos de privacidad internos y externos. Según quién usa Charlie, la plataforma puede adaptar sus funciones al rol de un empleado, cómo lo usa y los tipos de datos con los que interactúan los usuarios. Todo eso hace que la gobernanza de datos sea especialmente clave, tanto en términos de precisión como de privacidad.

“Hay que tener mucho cuidado”, dijo Jain. “Lo último que quieres es tener datos locos que no hayas limpiado correctamente. Y especialmente en el sector sanitario, podría ser una cuestión de vida o muerte. Si recomiendas el iPhone equivocado, está bien: no es el fin del mundo. Pero si recomiendas el medicamento equivocado, Dios no permita que suceda algo así”.

Además de la creación de contenido, el uso de IA generativa para revisiones médicas, legales y regulatorias es una característica clave que otras compañías farmacéuticas también están explorando, según los analistas que cubren el espacio. También se considera de bajo costo y menor riesgo, pero con una alta recompensa.

Chris Beland, vicepresidente y analista de Gartner, dijo que los especialistas en marketing están entusiasmados con el uso de la IA generativa para ayudar con la implementación global de contenido traducido por IA y localizado para cada mercado.

“El potencial de optimización de costos es significativo, pero no está exento de riesgos”, dijo Beland. “Hay implicaciones obvias para un consumidor o [health care providers] “Ver contenido defectuoso o no auténtico, pero también podría haber implicaciones no intencionales en los flujos de trabajo estratégicos, de medición y aprobación si no se planifica adecuadamente”.

Generar anuncios y más

Más allá del marketing, la IA generativa podría generar entre 60 mil millones y 110 mil millones de dólares en valor económico anual para las industrias farmacéutica y de productos médicos, según un informe de enero del McKinsey Global Institute. El informe también menciona que los usos relacionados con el marketing de la IA generativa podrían ayudar a reducir a la mitad los costos de creación de contenido y aumentar los procesos de producción en un 20%. La tecnología también podría duplicar o triplicar la velocidad de aprobación de contenidos.

Según WARC, las empresas farmacéuticas y sanitarias constituyen el tercer segmento de productos de más rápido crecimiento en inversión publicitaria global, detrás de los servicios financieros y la tecnología/electrónica. Solo en Estados Unidos, la firma prevé que el gasto en publicidad en productos farmacéuticos y sanitarios alcance los 34.600 millones de dólares en 2024, o un 16,7% más que en 2023.

Algunas empresas de diversos sectores están explorando formas de generar datos sintéticos basados ​​en datos propios, según Paul Stringer, editor jefe de investigación y conocimientos de WARC. De esa manera, las empresas pueden crear audiencias que se parezcan a sus clientes sin exponer ninguna información personal. Sin embargo, dijo que es importante que las empresas se aseguren de no terminar replicando sesgos del mundo real en el proceso.

“Si no les da a estos modelos generativos de IA los datos de entrenamiento correctos, lo que terminará haciendo es exponerse a un riesgo enorme, enorme, de amplificar el sesgo y las lagunas existentes en los datos de sus clientes”, dijo Stringer.

Otras agencias también están creando sus propias herramientas de inteligencia artificial generativa para clientes farmacéuticos. Uno de ellos es CMI Media Group, una agencia de medios propiedad de WPP. (Hace unas semanas, WPP dijo que invertiría £250 millones en 2024 para desarrollar sus iniciativas de IA). Según Justin Freid, director de innovación y medios de CMI, la herramienta debutará a finales de este mes y ya se está probando con redes sociales y anuncios gráficos, con un plan para incluir video más adelante.

Además de ayudar en las revisiones legales, CMI está utilizando la herramienta para ayudar a generar contenido personalizado para cada audiencia u optimizado en función de los datos de rendimiento de una plataforma. Por ejemplo, podría incluir cambiar el fondo de un anuncio según la estación del año. Todas las variaciones aún se mantienen dentro de las pautas creativas establecidas, pero Freid dijo que abre “una infinidad de oportunidades de prueba” para ver qué funciona con cada audiencia.

“Todavía necesitan ser aprobadas, pero se trata de variaciones de campañas creativas en comparación con campañas completamente nuevas”, dijo Freid. “No es necesario realizar un análisis en profundidad de ese nuevo anuncio… No es nada ridículo que se trate de un nuevo eslogan con un nuevo reclamo o algo así. Lo mantenemos simple, pero hemos descubierto que es más efectivo si es más relevante para el usuario final”.