Внедрение искусственного интеллекта в сфере наук о жизни меняет подход биофармацевтических компаний к созданию рекламного контента, однако оно не отменяет потребности в базовом упорядочении данных. Библиотека утверждений — это нечто большее, чем просто хранилище или инструмент автоматического подтверждения. Утверждения, поддерживаемые в виде структурированных взаимосвязанных записей, обеспечивают важный контекст на протяжении всего жизненного цикла контента.
От понимания того, где используются сообщения, и определения уровня проверки материала до предоставления ИИ надежного источника проверенной информации — утверждения формируют надежную основу для обеспечения соответствия контента требованиям в будущем.
Тем не менее, многие организации по-прежнему недоиспользуют библиотеки утверждений или не до конца осознают ценность использования цифровых связей между утверждениями и контентом. Следующие ситуации показывают, почему структурированная библиотека утверждений является незаменимым ресурсом.
1: Нам нужно срочно узнать, где используется это утверждение
Представьте, что вы получили официальное предупреждение (Warning Letter) или обновление инструкции по медицинскому применению (Label Update), которые делают утверждение о конкретном продукте недействительным. Руководителям нужен полный план исправления ситуации и исчерпывающий список всех материалов, использующих это утверждение, — причем немедленно.
Для организаций, у которых нет структурированной библиотеки утверждений с автоматическими ссылками, это становится чрезвычайной ситуацией, требующей мобилизации всех сил. В нее часто вовлекаются сотрудники, работающие в других областях. Операционные команды должны приостановить другую работу, чтобы вручную проверить сотни материалов — этот процесс может занять дни и чреват человеческими ошибками.
Одна из организаций, столкнувшаяся с таким сценарием, подсчитала, что группе из четырех человек потребовалось бы четыре дня, чтобы найти недействительное утверждение во всей своей базе контента. Связывание записей утверждений с материалами позволяет избежать подобных авралов и обеспечивает быстрое устранение нарушений и обновление данных.
Эта ситуация касается не только реакции на требования регуляторов. Командам необходима прослеживаемость утверждений для повседневной работы с контентом.
2: Нашему инструменту создания контента на базе ИИ нужен надежный источник, соответствующий требованиям
Генеративный ИИ может быстро создавать контент, но он не способен самостоятельно определить, какие утверждения являются актуальными или одобренными для конкретного случая использования. Когда инструменты ИИ обращаются к неструктурированным историческим маркетинговым материалам, а не к структурированной библиотеке, они часто извлекают устаревшие, неутвержденные или вырванные из контекста утверждения. ИИ по своей природе предпочитает структурированные данные.
Хорошо поддерживаемая библиотека утверждений предоставляет точный контекст, категоризацию и проверенные сообщения, необходимые ИИ для создания контента, соответствующего требованиям. Без этого биофармацевтические компании рискуют масштабировать не соответствующие требованиям сообщения со скоростью ИИ.
Рассмотрим маркетолога, который просит инструмент ИИ создать электронное письмо с использованием утвержденных сообщений об эффективности и дозировке. Если инструмент опирается в основном на исторические материалы, ему приходится догадываться, какие сообщения актуальны, или, что еще хуже, привлекать устаревшие утверждения. ИИ полезен ровно настолько, насколько полезна информация, к которой он имеет доступ. Библиотека утверждений предоставляет ИИ структурированный и актуальный контекст, вместо того чтобы заставлять его выводить утвержденные сообщения из набора документов.
3: Не каждый материал требует одинакового уровня проверки
Модернизация процесса медицинского, юридического и регуляторного (MLR) согласования все чаще включает многоуровневую или оптимизированную маршрутизацию. Чтобы ускорить процесс проверки, организации различают способы проверки контента на основе простого вопроса: являются ли эти утверждения новыми, обновленными или точными копиями ранее утвержденных утверждений?
- Точные совпадения: Если материал состоит исключительно из точных, ранее утвержденных утверждений, всем проверяющим группам может не потребоваться повторно изучать лежащую в их основе научную базу. Сокращение числа функций проверки, необходимых для конкретных материалов, позволяет контенту быстрее проходить процесс MLR.
- Новые или обновленные утверждения: При таком подходе проверяющие MLR мгновенно понимают, что должны потратить время на изучение подтверждающих доказательств и использования утверждения.
Без структурированной библиотеки, выступающей в качестве отправной точки для сравнения, проверяющие воспринимают каждое утверждение как потенциально новое, вручную просматривая прошлые материалы, чтобы проверить, была ли фраза одобрена ранее. Библиотека утверждений предоставляет немедленный контекст, необходимый проверяющим для понимания требуемого объема работы, ускоряя процесс проверки и улучшая опыт взаимодействия.
4: Наша библиотека утверждений является источником достоверных данных не только для нашей команды MLR
Библиотека утверждений служит единой точкой отсчета для создания или адаптации контента бренда. Маркетинговые команды, партнерские агентства, глобальные и локальные рынки — всем необходимо понимать, какие сообщения одобрены и как их можно использовать. Поскольку организации создают больше производного контента, чем когда-либо прежде, эта потребность возрастает. Например, глобальные команды инвестируют значительные ресурсы в разработку ключевых сообщений и подтверждающих доказательств, но без видимости использования утверждений на последующих этапах сложно понять, внедряют ли локальные команды глобальные материалы.
Структурированная библиотека утверждений обеспечивает централизованный обзор утвержденных сообщений для поддержания согласованности по всем каналам и географическим регионам. Она отличает утвержденные утверждения от сообщений, которые не использовались. Такая согласованность на всех уровнях от глобального к локальному обеспечивает выравнивание всех каналов и рынков. Присущая цифровой библиотеке прослеживаемость позволяет глобальным командам активно измерять окупаемость инвестиций в свои сообщения, отслеживая, какие ключевые утверждения используются в локальных кампаниях.
Главное об управлении утверждениями
ИИ берет на себя все больше рутинных задач, которые раньше выполняли проверяющие MLR и маркетологи — от проверки текстов и соответствия нормативным требованиям до идентификации и обоснования утверждений. ИИ на базе автономных агентов (Agentic AI) и люди, использующие эти инструменты, нуждаетесь в доступе к надежным, структурированным данным для работы в соответствии с требованиями. Независимо от того, используете ли вы внешние платформы генеративного ИИ или внутренние поисковые движки, структурированная библиотека утверждений является незаменимым ядром соответствующей требованиям масштабируемой стратегии.
Узнайте, как единая библиотека утверждений в Veeva PromoMats обеспечивает эффективность и прослеживаемость.
