L'impact des données sur l'IA dans la biopharmaceutique
Dans l'industrie biopharmaceutique, 9 projets d'IA sur 10 échouent faute de données fiables. Une étude révèle que 95% des entreprises poursuivent des initiatives d'IA, mais 89% échouent à industrialiser plus de la moitié de leurs projets pilotes.
Points clés
- 95% des entreprises biopharmaceutiques poursuivent des initiatives d'IA dans le marketing et les ventes.
- 89% des entreprises échouent à industrialiser plus de la moitié de leurs projets pilotes d'IA.
- 67% des dirigeants abandonnent leurs projets d'IA en raison d'une qualité de données insuffisante.
- 73% des dirigeants affirment que la mauvaise qualité des données est le principal obstacle à l'industrialisation de l'IA.
Pourquoi c'est important
La qualité des données est essentielle pour l'adoption et l'industrialisation de l'IA dans l'industrie biopharmaceutique. Les entreprises doivent passer d'une gestion fragmentée à un socle de données harmonisé à l'échelle mondiale pour créer de la valeur. Cela implique une gouvernance proactive et une confiance accrue dans les données pour transformer les sceptiques en ambassadeurs.
Public concerné : entreprises
Pourquoi les projets d'IA échouent-ils souvent dans la biopharmaceutique ?
Les projets d'IA échouent souvent en raison de la mauvaise qualité des données. 67% des dirigeants abandonnent leurs projets d'IA à cause de données insuffisantes, et 73% considèrent cela comme le principal obstacle à l'industrialisation.
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