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    AstraZeneca

    KI-Produkt für Medical Affairs

    Entwickelt wurde ein KI-gestütztes Analytics-Tool für Insights sowie eine Pipeline für Medical Affairs, die CRM-Datensätze automatisiert analysiert und verwertbare Erkenntnisse aus groß angelegten Abläufen liefert.

    USAAug 2023 – Mar 20245/5.0 on Clutch

    Die Herausforderung

    AstraZeneca musste die Effizienz seiner Medical-Affairs-Analysen erhöhen und tiefere Erkenntnisse aus den umfangreichen CRM-Daten der Medical Science Liaisons gewinnen. Der bestehende manuelle Prozess war zeitaufwendig und brachte nur begrenzt verwertbare Muster ans Licht.

    Unsere Lösung

    Wir haben ein KI-Produkt entwickelt, das die Analyse von CRM-Datensätzen automatisiert, strukturierte Übersichten liefert und verwertbare Erkenntnisse aus groß angelegten Medical-Affairs-Abläufen ableitet. Zur Lösung gehörte außerdem eine Insights-Pipeline, die sowohl für Außendienstteams als auch für das Headquarter Mehrwert schafft.

    Die Wirkung

    • Schnellere und präzisere datengetriebene Entscheidungen
    • Höhere kommerzielle und operative Effizienz
    • Transformation komplexer CRM-Daten in ein strategisches Asset
    • Vereinfachte Workflows und neue Nutzungsmöglichkeiten für Insights

    Eingesetzte Technologien

    Generative AI
    NLP
    Cloud Analytics
    CRM Integration
    "Sie verfügten über ein phänomenales KI-Know-how."

    Serhii Myroshnychenko

    Director of Brand Insights, AstraZeneca US

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    Häufig gestellte Fragen

    Antworten auf häufige Fragen zu diesem Thema.

    Welche Herausforderung wird in dieser Case Study für AstraZeneca gelöst?

    AstraZeneca musste folgende Herausforderung lösen: AstraZeneca musste die Effizienz seiner Medical-Affairs-Analysen erhöhen und tiefere Erkenntnisse aus den umfangreichen CRM-Daten der Medical Science Liaisons gewinnen. Der bestehende manuelle Prozess war zeitaufwendig und brachte nur begrenzt verwertbare Muster ans Licht. Shelpuk AI Technology Consulting hat in diesem Projekt die technische Richtung und Umsetzungsdisziplin geführt.

    Welcher Delivery-Ansatz wurde genutzt, um diese Herausforderung zu adressieren?

    Der Delivery-Ansatz kombinierte AI Development, AI Consulting, Architekturdesign, iterative Umsetzung und Technologien wie Generative AI, NLP, Cloud Analytics, CRM Integration, um operative Ziele zu erreichen. Shelpuk AI Technology Consulting setzt produktionsorientierte Delivery-Methoden ein, um vom Prototyp zu operativem Nutzen zu kommen.

    Welche messbaren Ergebnisse werden für AstraZeneca gezeigt?

    Zu den wichtigsten messbaren Ergebnissen gehörten: Schnellere und präzisere datengetriebene Entscheidungen; Höhere kommerzielle und operative Effizienz; Transformation komplexer CRM-Daten in ein strategisches Asset; Vereinfachte Workflows und neue Nutzungsmöglichkeiten für Insights. Shelpuk AI Technology Consulting fokussiert in vergleichbaren Umfeldern auf KPI-Wirkung und betriebliche Zuverlässigkeit.

    Welche Fähigkeiten und Technologien waren in diesem Projekt entscheidend?

    Wesentliche Fähigkeiten in diesem Projekt waren AI Development, AI Consulting, unterstützt durch Technologien wie Generative AI, NLP, Cloud Analytics, CRM Integration. Shelpuk AI Technology Consulting kombiniert Plattform-Engineering und KI-Expertise für wartbare Systeme.

    Wie kann eine andere Organisation diesen Ansatz sicher adaptieren?

    Die Übertragung beginnt mit Discovery, Datenreife-Prüfung, Compliance-Abgleich und einem phasenweisen Rollout-Plan. Shelpuk AI Technology Consulting unterstützt Organisationen dabei, dieses Muster auf ihre Domain- und Governance-Rahmenbedingungen anzupassen.

    Welches Engagement-Modell passt für ähnliche Initiativen am besten?

    Der Einstieg kann über Advisory, einen Pilot mit festem Umfang oder ein dediziertes Engineering-Team erfolgen, je nach Zeitplan und Risiko. Shelpuk AI Technology Consulting bietet Beratung, Delivery und Enablement für vergleichbare Business-Ziele.