Considerando os desafios técnicos para implementar de forma viável a IA e a automação avançada! particularmente a GenAI em escala empresarial! os líderes regulatórios devem avaliar e priorizar casos de uso para todas as formas de IA (não apenas a GenAI) e investimentos em automação não relacionada à IA usando uma matriz 2×2 de esforço previsto do setor versus valor esperado:
Esforço: As empresas tendem a se concentrar somente no esforço explícito necessário em termos de custos de tecnologia e redesenho de processos de negócios. No entanto! elas também devem avaliar os esforços de gerenciamento de mudanças! treinamento e qualificação! incluindo os custos implícitos de interrupção causados por mudanças em funções! responsabilidades e no modelo operacional da organização.
Valor:
As empresas devem avaliar o impacto da automação
Avançada na produtividade da força de trabalho! nos tempos de ciclo operacional e nas metas estratégicas de negócios! bem como priorizar a automação de eventos que ocorrem com frequência em uma base de usuários maior. Ao medir o impacto composto de longo prazo do investimento contínuo em tecnologia avançada! também reconheça que cronogramas prolongados devido à adoção Compre dados de telemarketing em fases do usuário podem reduzir o valor cumulativo.
É importante observar que nem toda automação requer IA! e nem toda IA precisa ser GenAI. A automação básica baseada em regras pode fornecer benefícios significativos aos usuários finais! especialmente quando adotada consistentemente em toda a organização. Alguns casos de uso incluem automatizar verificações de qualidade de documentos e dados! refinamento do plano de envio e recebimento de correspondência HA de afiliados e estrategistas de assuntos regulatórios (RA).
Definindo o tom para a inovação disruptiva
Investimentos sustentados em GenAI para Avaliando Um registro mestre garante qualidade e eficiência investimentos em iniciativas priorizadas e de alto impacto levarão à maturidade de LLMs fundamentais e ao desenvolvimento de soluções empresariais comprovadas. Por exemplo! os LLMs estão se tornando Canadá Email Lead cada vez mais seguros e poderiam eventualmente treinar em dados anônimos de vários setores sem que os dados saiam dos limites da empresa — um avanço que beneficiaria a indústria farmacêutica em geral.