Milano, maggio 2026. Oggi il CRM è chiamato a svolgere un ruolo che va ben oltre la semplice gestione dei dati: deve diventare il motore di un modello operativo più intelligente, integrato e capace di adattarsi al cambiamento. Questo il tema al centro del webinar organizzato da Aeonvis in collaborazione con IBM e Salesforce, dedicato alle sfide e alle opportunità del settore Pharma e MedTech.
Con oltre un’ora di contenuti, demo live e Q&A aperto, decision maker e professionisti del Life Sciences si sono ritrovati per un confronto concreto su come affrontare la trasformazione del CRM in uno scenario in cui AI agentica, dati connessi e nuove dinamiche di mercato stanno ridefinendo il modo di fare impresa nel farmaceutico.
Il momento che ha fatto la differenza
Il webinar si è articolato in cinque momenti distinti: le sfide del mercato farmaceutico, la demo live di Agentforce Life Sciences, l’evoluzione del CRM a layer strategico, le esperienze sul campo e una sessione di Q&A.
Ma ecco il dato che ha acceso il confronto: il 40% del tempo degli informatori scientifici è dedicato ad attività non commerciali. Un potenziale enorme che potrebbe essere riallocato verso attività a maggior valore, rafforzando la qualità delle relazioni e l’efficacia della forza vendita. La chiave non è introdurre nuova tecnologia, ma ripensare il modello operativo. Ed è qui che l’AI agentica apre prospettive concrete di trasformazione.
Le sfide del mercato farmaceutico: esperienze a confronto
Aperto da Claudio Abbiati, Executive Director Sales & Marketing di Aeonvis, che ha presentato la partnership strategica con IBM, il webinar è entrato subito nel vivo con Andrea Beretta, Industry Expert Salesforce di IBM Consulting.
Il quadro tracciato da Beretta è stato preciso: quattro forze stanno ridisegnando i processi end-to-end nel Life Sciences.
1. La digital transformation sta velocizzando la scoperta scientifica e accorciando i tempi di sviluppo, rendendo insostenibile il ragionamento per silos funzionali.
2. L’AI-driven drug discovery permette di analizzare grandi volumi di dati scientifici con una precisione e una velocità senza precedenti, cambiando radicalmente il processo di New Drug Discovery.
3. L’evoluzione dei trial clinici li rende più rapidi, più precisi e più centrati sul paziente grazie a dati in tempo reale e algoritmi predittivi.
4. Infine, la trasformazione normativa: l’AI sta automatizzando la compliance, ma le aziende devono essere più reattive che mai verso un quadro regolatorio in continua evoluzione.
A questo si aggiunge la dispersione dei dati tra CRM, ERP e sistemi di R&D, una frammentazione che impedisce decisioni rapide e coerenti. Il risultato? La complessità operativa è praticamente raddoppiata negli ultimi cinque anni, e il 73% delle aziende pharma sta cercando attivamente nuovi modelli di engagement digitale.
Agentforce Life Sciences in azione
Luca Caucchioli, Solution Engineer di Salesforce, ha introdotto l’architettura della piattaforma in quattro livelli: interfaccia di contatto, agenti che orchestrano e agiscono, strato verticale Life Sciences, e Data 360 come base dati integrata e sicura, prima di passare la parola a Benedetto Virzì, Presales Manager di Aeonvis, per la demo live.
Protagonista della demo è stato Fabian, un informatore scientifico del farmaco in una giornata di lavoro intensa. Agentforce lo ha affiancato dall’inizio alla fine: una AI summary per pianificare la giornata, la mappa delle visite ottimizzata, il next best customer con propensity to prescribe calcolata in tempo reale, l’insight sul dottor Morita.
Durante la visita: contenuti scientifici personalizzati grazie all’AI, gestione digitale dei campioni con firma elettronica e supporto alle richieste del medico. Tutto tracciato e disponibile anche offline.
La seconda parte della demo ha mostrato un trial clinico end-to-end: dalla ricerca online della paziente Sara fino all’assegnazione al percorso di trattamento, con Zain coordinatore CRO e Lucas responsabile pharma che collaborano in tempo reale su Slack, integrato nativamente nella piattaforma per gestire un segnale di rischio identificato dall’AI con una next best action concreta.
Dalla demo è emerso un concetto chiave: Agentforce Life Sciences non si limita a raccogliere informazioni, ma le trasforma in azioni e insight a supporto dell’intera organizzazione. I dati diventano così un asset dinamico che alimenta processi come il demand management, la pianificazione della supply chain e la compliance, facendo della piattaforma un elemento centrale nell’ecosistema applicativo aziendale.
Tre insight dal webinar
Dal confronto tra esperti IBM, Salesforce e Aeonvis sono emersi con chiarezza i temi più rilevanti per chi opera nel Life Sciences oggi.
1. I dati sono il prerequisito. L’AI è efficace solo se i dati sottostanti sono affidabili, governati e integrati. Il Data 360 di Salesforce aggrega dati da qualsiasi fonte esterna (prescrittivi, di mercato, CRM, sistemi legacy), filtrandoli attraverso un trust layer che garantisce l’accesso di ogni utente alle sole informazioni di sua competenza.
2. La migrazione si misura in mesi. Roberto Marcon di IBM ha fornito forchette concrete: 6-9 mesi per un primo Paese pilota, 12-18 per un rollout multimarket, 18-24 per landscape complessi e frammentati. Il fattore critico non è la tecnologia, ma la qualità dei dati di partenza. Portarsi dietro il debito tecnico del vecchio sistema vanifica i benefici del nuovo.
3. Il change management inizia dal design. Il messaggio che ha funzionato nei progetti internazionali IBM non è “cambierà lo strumento e dovrai adattarti”, ma “il nuovo strumento ti semplificherà il lavoro sul campo”. Coinvolgere business, IT e utenti chiave nelle prime fasi, non solo nel rollout, ha prodotto un 90% di user acceptance in una settimana nel caso citato.
Dalla migrazione alla modernizzazione: il metodo IBM-Aeonvis
Roberto Marcon ha chiuso la parte tecnica illustrando la roadmap in tre fasi che IBM e Aeonvis adottano per ridurre il rischio e accelerare il valore.
La prima fase è l’assessment (4-10 settimane): workshop con il business, analisi del landscape applicativo, identificazione dei casi d’uso più rilevanti e valutazione della fattibilità tecnica. L’obiettivo è evitare un approccio generico e concentrarsi da subito sulle aree dove la trasformazione può generare valore reale.
La seconda è il pilota: implementazione agile dei casi d’uso selezionati, con coinvolgimento di IT, business e funzioni specialistiche, per validare concretamente il modello.
La terza è la scalabilità: una volta validato, il modello si estende progressivamente ad altri mercati, business unit o processi. Non un big bang, ma una roadmap guidata da priorità di business.
A supporto: IBM Consulting Advantage, i template Salesforce e l’IBM Migration Assistant, strumenti costruiti specificamente per le migrazioni da Veeva e legacy system del settore farmaceutico.
Il futuro del CRM nel Life Sciences si costruisce oggi
Il webinar ha messo in evidenza un dato ormai chiaro: l’AI agentica nel Life Sciences non è più una prospettiva futura, ma una realtà concreta. Le applicazioni presentate dimostrano come queste tecnologie stiano già supportando l’evoluzione delle reti commerciali, dei trial clinici e dei processi di compliance, generando valore tangibile per le organizzazioni.
Perché Agentforce Life Sciences non è soltanto una piattaforma tecnologica: è un nuovo approccio operativo che aiuta le aziende a lavorare in modo più efficiente, connesso e orientato ai risultati.
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