72% фармкомпаний заявили, что их данные не готовы для внедрения ИИ

Ажиотаж vs реальность

Последние два года рынок фармацевтики находится под мощным прессингом AI-ажиотажа. Отраслевые конференции, вендорские вебинары и инвестиционные презентации пестрят кейсами «внедрили ИИ — получили рост эффективности на N%».

Создаётся впечатление, что искусственный интеллект уже стал стандартом, а любая компания, не использующая нейросети, безнадёжно отстаёт.

Однако реальность, с которой мы столкнулись в ходе собственного исследования, оказалась куда более прозаичной. И, прямо скажем, тревожной.

Методология и выборка первого этапа

В I полугодии 2026 года аналитическое агентство HexaData провело опрос среди производителей фармацевтической отрасли. Исследование носило разведывательный характер: мы хотели понять реальный уровень проникновения AI-технологий и выявить основные барьеры, с которыми сталкиваются компании.

Что кроется за этой цифрой

В ходе интервью мы зафиксировали три повторяющихся системных проблемы. Формулировки компаний различались, но суть оставалась одинаковой.

Что пытались внедрять и где споткнулись

Анализ AI-проектов, которые компании запускали или планировали запустить, показал характерную картину: интерес распределён по широкому спектру сценариев, но лишь малая часть пилотов доходит до промышленной эксплуатации.

Основные причины остановки проектов: невозможность обеспечить качественные данные на входе, отсутствие стандартизированных процессов сбора и очистки, а также непонимание того, как встроить AI-решения в существующий GxP-ландшафт.

Почему первый срез потребовал углубления

Методология: как мы будем копать глубже

Новое исследование строится не только на субъективных оценках, а на признанных отраслевых моделях зрелости.

9 блоков цифровой зрелости

Анкета охватывает всю систему цифровой трансформации — от стратегии и инвестиций до данных, ИИ, информационной безопасности и бизнес-эффекта.

Каждый блок оценивается по шкале зрелости от уровня 1 (начальный, хаотичный) до уровня 5 (оптимизируемый, лучшие практики). Это позволяет не просто констатировать наличие или отсутствие технологий, но и дать объективную, сопоставимую оценку каждой компании и отрасли в целом.

Прогноз и практические рекомендации

Компании, которые уже сегодня начнут системную диагностику, получат работающие ИИ-решения завтра. Им не придётся догонять рынок, переделывать архитектуру данных и тратить годы на то, что можно было заложить изначально.

Мы не случайно не предлагаем готовых рецептов. Рынок слишком разнороден: каждая компания имеет свою историю, регуляторный контекст и инфраструктуру. Универсальных пилюль не существует.