Практическая онлайн-конференция о том, как ИТ- и маркетинговым командам совместно запускать AI-сценарии, работать с данными, интегрировать решения и получать измеримый бизнес-эффект.
Маркетинг определяет бизнес-сценарии, пользовательскую ценность и метрики. ИТ обеспечивает данные, архитектуру, безопасность и промышленную эксплуатацию.
Формирует задачи, определяет ожидаемый эффект и отвечает за ценность AI-сценария для клиента и компании.
Создаёт устойчивую основу для интеграции, масштабирования, управления доступом и дальнейшей эксплуатации решения.
Конференция поможет перевести обсуждение AI из набора отдельных инициатив в понятную модель выбора, запуска и масштабирования проектов.
Подход к выбору задач с учётом бизнес-ценности, доступности данных, сложности внедрения и ожидаемого эффекта.
Понимание ролей бизнеса, маркетинга, ИТ, владельцев данных и внешних технологических партнёров.
Оценка процессов, данных, архитектуры, безопасности и организационных ограничений до запуска пилота.
Подход к расчёту результатов, принятию решения о масштабировании и переходу к промышленной эксплуатации.
Конференция объединяет руководителей и экспертов, которым необходимо согласовать бизнес-задачи, данные, архитектуру, риски и критерии масштабирования.
Для руководителей, которые отвечают за технологическую архитектуру, интеграции, безопасность и промышленную эксплуатацию AI-решений.
Для команд, которые ищут новые сценарии персонализации, автоматизации коммуникаций и повышения эффективности клиентского взаимодействия.
Для специалистов, которые работают с качеством данных, моделями, аналитическими платформами и внедрением AI в прикладные процессы.
Для руководителей, которые определяют приоритеты, утверждают инвестиции и отвечают за измеримый эффект от внедрения.
От выбора приоритетных сценариев до промышленной эксплуатации, управления рисками и оценки измеримого бизнес-эффекта.
Как выбирать проекты, которые решают реальные задачи бизнеса, а не увеличивают коллекцию эффектных, но бесполезных пилотов.
Какие требования к качеству, доступности и управлению данными возникают до запуска прикладных AI-сценариев.
Как AI меняет взаимодействие с клиентами, врачебной аудиторией и коммерческими каналами без потери управляемости.
Где AI-агенты могут повысить производительность, а где создают новый слой технического и организационного риска.
Как учитывать персональные данные, коммерческую тайну, качество контента и отраслевые ограничения при внедрении AI.
Как определить критерии успешности пилота, рассчитать эффект и принять решение о промышленном внедрении.
Сначала профессиональная встреча в узком кругу ИТ- и ИБ-лидеров фармы, затем отраслевое исследование цифровой зрелости и вебинар с результатами. Только после этого техническая повестка выходит в диалог ИТ и маркетинга.
Сотрудники фармацевтических компаний в узком профессиональном кругу, без вендоров, интеграторов и коммерческих презентаций, обсудили, как применять ИИ без потери контроля над процессами и данными.
ИТ- и ИБ-руководители фармацевтических компаний формируют независимый отраслевой бенчмарк по цифровой зрелости, технологическим ограничениям и направлениям развития.
Представляем ИТ- и ИБ-сообществу агрегированные результаты исследования: уровень цифровой зрелости отрасли, системные барьеры, инвестиционные приоритеты и готовность фармкомпаний к применению ИИ.
Только на итоговом этапе техническая повестка расширяется: к ИТ, ИБ и данным подключается маркетинг, чтобы сопоставить прикладные запросы с архитектурой, безопасностью и готовностью данных.
Люди, которые соединяют ИТ- и маркетинг-аудиторию фармацевтической отрасли в одной профессиональной дискуссии.
Основатель центра компетенций «Фарма в цифре» и клуба ИТ- и ИБ-лидеров фармы «Фармакод».
Развивает профессиональную площадку для обмена опытом между ИТ-, ИБ-, digital- и бизнес-руководителями фармацевтических компаний.
Эксперт в фармацевтическом и цифровом маркетинге.
Более 19 лет опыта на фармрынке: маркетинг, продажи, управление продуктами, digital и медицинский контент-маркетинг.
Спикер отраслевых конференций.
Состав формируется вокруг практических задач: от бизнес-сценариев и клиентских коммуникаций до данных, архитектуры, безопасности и масштабирования AI.
Практический взгляд на архитектуру, интеграции, данные, безопасность и переход от пилотного решения к промышленной эксплуатации.
Прикладные AI-сценарии в контенте, CRM, персонализации и омниканальных коммуникациях, а также требования бизнеса к скорости внедрения.
Готовность данных, модели, AI-агенты и управление жизненным циклом решений.
Персональные данные, коммерческая тайна, доступы, риски моделей и контроль использования AI.
Реальный проект: задача, архитектура, ограничения, результат и уроки внедрения.
Архитектура решения, интеграция, производительность и условия масштабирования.
Метрики, бюджет, ответственность, критерии успешности и решение о масштабировании.
Компании и профессиональные площадки, которые поддерживают прикладной диалог об AI, данных, цифровом маркетинге и технологическом развитии фармацевтической отрасли.
Получите доступ к онлайн-трансляции, напоминания о начале и материалы по итогам мероприятия.
Основная организационная информация о формате, участии, программе и материалах конференции.
«ФармаКод» объединяет ИТ-, ИБ- и digital-лидеров фармацевтической отрасли для обмена опытом, обсуждения практических кейсов и совместного развития цифровой повестки.
