🗺 AI-стратегия

Поэтапный, ROI-ориентированный подход к тому, чтобы сделать Opella AI-нативной компанией потребительского здравоохранения.

Руководящие принципы

1. Сначала — фундамент данных. AI-системы ровно настолько хороши, насколько хороши данные под ними. Пока Opella перестраивает инфраструктуру после Sanofi, платформа данных — не опция, а обязательное условие для всего остального.

2. ROI виден через 6 месяцев. При PE-инвесторе CD&R AI-инициативы, не показывающие измеримую ценность за два квартала, потеряют поддержку. У каждой инициативы Волны 1 есть проверенный ориентир по ROI.

3. Проектировать для 100 рынков с первого дня. Добавлять мультирыночную поддержку постфактум — дорого и медленно. Географический масштаб должен быть ограничением дизайна, а не послесловием.

4. Человек в цикле — для регулируемых решений. Философия «Человек первым, человек последним» — проверенная в маркетинге — применима везде. AI дополняет, человек решает в регулируемых контекстах (фармаконадзор, регуляторные досье, контроль качества).

5. Никаких AI-островов. Изолированные инструменты в каждом домене дают локальные победы, но не создают составной ценности. Платформа данных — то, что связывает их в систему.

Фазированный роадмап

Кликни на волну, чтобы увидеть инициативы.

Платформа данных

Аудит и каталогизация всех унаследованных источников данных от Sanofi

Фундамент для всего остального

Маркетинг

Расширить GenAI-пайплайн контента на все 6 ключевых рынков

Снижение стоимости в 6× — доказано

Закупки

Расширить охват AI Sievo на категории косвенных трат

~€10M экономии расходов

Supply Chain

Пилот прогнозирования спроса — топ-10 SKU, Франция + Бразилия

Запасы -15%

Регуляторика

Пилот AI-триажа нежелательных явлений (автоматизация PV)

Экономия FTE + ускорение отчётности

Фреймворк приоритизации по ROI

	Низкая сложность	Высокая сложность
Высокий ROI	🟢 Делать первым — Волна 1	🟡 Планировать тщательно — Волна 2
Низкий ROI	🟡 Делать если дёшево — Волна 2–3	🔴 Избегать или депrioritize

Топ-выборы Волны 1 по этой матрице:

Расширение GenAI-контента — доказанный ROI, легко интегрируется в существующий процесс
Пилот прогнозирования спроса — высокий ROI, чётко ограниченный (10 SKU, 2 рынка, измеримая база)
Триаж нежелательных явлений (PV) — высокий ROI, управляемый охват, строит регуляторное доверие

Предлагаемая структура команды

Lead AI Engineer
├── Data Engineer × 2      — платформа данных, пайплайны, качество
├── ML Engineer × 2        — разработка моделей, прогнозирование, NLP для PV
├── AI Product Manager × 1 — выравнивание со стейкхолдерами, отслеживание ROI
└── AI Governance Lead × 1 — этика, соответствие требованиям, регуляторное выравнивание

Начальная численность: 7 человек. Масштабируется до 15+ к Волне 2 по мере валидации и финансирования use cases.