À medida que a tecnologia avança, novas estratégias de dados também ganham espaço no mercado. O modelo preditivo de análise, do qual vamos falar hoje, está entre os mais adotados por tomadores de decisão de diversos setores, incluindo o segmento farmacêutico. Para se ter uma ideia, o mercado de software de análise preditiva deve crescer de US$5,9 bilhões em 2020 para US$41,52 bilhões até 2028, segundo dados do Statista. E a tendência também chegou na experiência farmacêutica e na produção de produtos farmacêuticos.
Frequentemente utilizada para prever possíveis mudanças e padrões no comportamento do consumidor, a análise preditiva também pode utilizar dados históricos para otimizar a gestão da cadeia e logística de suprimentos de produtos farmacêuticos. Como explicam os especialistas da Forbes em artigo de 2022, a análise preditiva consegue prever situações como: demanda e produtos; produtos que serão mais vendidos em caso de um cenário atípico (hipotético, mas que pode se tornar real), qual a melhor oferta para cada cliente de acordo com o seu comportamento de consumo etc.
Mas, é como diz o consultor, escritor e professor Eric Siegel, reconhecido mundialmente por assinar a obra “Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die”: “as previsões não ajudam a menos que você faça algo a respeito. São apenas pensamentos, apenas ideias. Podem ser joias astutas e brilhantes que brilham, mas ainda pendentes”. Ou seja, não basta implantar a análise preditiva, é preciso trabalhar com os insights oferecidos por ela para desenvolver o negócio com segurança e sustentabilidade.
Os modelos preditivos, ainda nas palavras de Siegel, agregam valor real para o negócio, garantindo um crescimento seguro e sustentável. “Mesmo que não com precisão, agrega valor real. Uma visão nebulosa do que está por vir é melhor do que a escuridão completa”, afirma.
Baseada em Inteligência Artificial e no uso inteligente de dados históricos, a análise preditiva é utilizada para garantir o controle dos padrões de excelência da produção, aqui, no caso, de produtos farmacêuticos. Com o uso de análises avançadas e aprofundadas, torna-se possível definir sistemas de manutenção preditivos e análise de lotes para identificar todos os possíveis erros e anomalias nos produtos farmacêuticos desenvolvidos, elevando o nível de excelência e qualidade da produção.
Além disso, de modo geral, o processo de tomada de decisão no negócio se torna muito mais rápido, ágil e objetivo com aplicação da análise preditiva com base em IA, permitindo que estratégias de manutenção sejam desenvolvidas com calma, ainda em cenários de normalidade.
Falhas nos equipamentos, erros na proporção da produção de produtos farmacêuticos, enfim, são diversas as esferas que podem ser aprimoradas a partir do uso estratégico dos dados e da aplicação da análise preditiva.
A análise preditiva é um dos métodos mais avançados entre os utilizados pela indústria farmacêutica para otimizar operações altamente complexas. Para garantir que a aplicação da análise preditiva na produção de produtos farmacêuticos – ou em qualquer outro segmento – seja feita de forma qualificada, é importante estarmos atentos à qualidade da coleta, do armazenamento e da análise dos dados do negócio.
Ou seja, para prever cenários futuros com o máximo de assertividade, é preciso dar alguns passos para trás e observar se a inteligência de dados do negócio tem a estrutura mínima necessária para sustentar o desenvolvimento, a aplicação e o teste de um modelo de análise preditiva.
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Transformando o negócio, é possível estruturá-lo para garantir a coleta, o armazenamento e o processamento adequado da quantidade avassaladora de dados coletada pelo setor farmacêutico atualmente. Assim, podemos aplicar a análise preditiva e utilizar dos dados para desenvolver produtos farmacêuticos cada vez mais modernos, atraentes e necessários.
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