ИИ в фарм-ecom: как использовать нейросети с пользой и без риска

Искусственный интеллект проникает в фармацевтику стремительными темпами, но вместе с возможностями приходят и риски. Руководитель e-commerce направления «Эркафарм» и «Мелодия здоровья» Кадыр Юсупов в подкасте «Адмитад Фокус» поделился опытом работы с ИИ в крупном фарм-ритейлере.

Где фармбизнес уже использует ИИ

Рынок активно пробует внедрять искусственный интеллект: по данным исследования, 45% фармкомпаний используют ИИ-помощников для предиктивной аналитики продаж, а 38% — для оптимизации логистики. Однако до промышленной эксплуатации доходит лишь каждый десятый пилотный проект (8%) — большинство инициатив остаются на стадии экспериментов.

В «Эркафарм» ИИ работает в трёх направлениях:

• в поиске на сайте;

• в рекомендательных блоках («может пригодиться»);

• в работе с контентом.

Нейросети помогают предугадывать, что нужно клиенту, и ускоряют рутинные процессы. «Пока о полной автоматизации говорить рано. В процессах требуется участие специалиста с фармацевтическим образованием для проверки и контроля», — комментирует Кадыр Юсупов.

Однако в отрасли также заметен тренд на осторожность в использовании искусственного интеллекта. Согласно исследованию, 72% фармкомпаний признали свои данные не готовыми к внедрению ИИ-решений из-за разрозненности учётных систем, отсутствие единых справочников и нехватки методологической экспертизы. Наиболее ярко это проявляется в клинических исследованиях и контроле качества: даже при использовании нейросетей в разработке лекарств именно специалисты перепроверяют данные и принимают финальные решения.

Два формата использования ИИ: легальный и нелегальный

Эксперт подкаста делит использование ИИ в современных фармацевтических компаниях на два формата. При легальном сотрудники используют нейросети внутри корпоративного контура: они могут работать медленнее, чем открытые, и даже в ряде случаев давать менее качественные ответы, но при этом вся коммерческая тайна остаётся внутри компании. При нелегальном формате сотрудник загружает в публичный ИИ-чат коммерческий договор или другие чувствительные данные.

Для решения этой проблемы Кадыр Юсупов предлагает компаниям использовать готовые сервисы и библиотеки, которые можно развернуть на собственных серверах. «Это очень круто работает, потому что мы можем подключить к такому ИИ-сервису собственную базу знаний с чувствительными данными, которые не хотели бы передавать в интернет», — поясняет эксперт.

Серая зона ответственности

Представители регуляторов эту позицию разделяют и поддерживают осторожный подход к использованию ИИ в отрасли. Так, на ПМЭФ-2026 эксперты заявили, что фармотрасль пока не готова полностью доверять нейросетям управление критичными процессами, например, контроля и выпуска препарата.

По данным международного исследования, 67% компаний сворачивают ИИ-инициативы из-за низкого качества и фрагментарности данных. При этом, согласно данным зарубежного опроса, 60% сотрудников аптек не понимают, какую роль ChatGPT может играть в их работе, а 63% не знают, как нейросеть генерирует информацию.

Самый острый вопрос, который поднимает Кадыр Юсупов в разговоре об искусственном интеллекте в отрасли, — юридическая ответственность. «Если ИИ-сервис даёт рекомендацию, например, выпить такое-то лекарство, и с человеком что-то случается, кто будет нести ответственность? В случае с врачами ответственность за рекомендацию несёт медработник. А в случае с ИИ этот вопрос пока остаётся без ответа».

Вместе с тем сам человек тоже не всегда может рекомендовать конкретное лекарство напрямую. По российскому законодательству, рекламировать и рекомендовать лекарственные препараты могут только дипломированные фармацевты и врачи. Это накладывает серьёзные ограничения на партнёрский маркетинг в фарм-сегменте.

Поэтому с помощью партнёры могут обойти законодательные ограничения, рекомендуя не конкретные средства, а сам сервис: например, мобильное приложение аптеки.

Второе направление, которое можно рекомендовать без медицинского образования, — биологически активные добавки. Как отмечает Кадыр Юсупов, БАДы — «золотая жила» для партнёрского маркетинга: самая маржинальная категория и одна из самых динамично растущих на маркетплейсах. При этом можно делать акцент на том, что покупка БАДов в аптеке даёт гарантию правильного хранения в отличие от маркетплейсов.

Как внедрять ИИ без риска

На основе опыта «Эркафарм» можно выделить несколько принципов безопасного внедрения ИИ в фарм-ритейле:

1. Не используйте публичные нейросети для обработки чувствительных данных. Это создаёт риск утечки информации и комплаенс-нарушений. Все ИИ-инструменты, в том числе для работы с партнёрским каналом (анализ эффективности промокодов, сегментация трафика, прогнозирование выкупов) должны работать внутри закрытого контура компании. Можно использовать готовые библиотеки и сервисы, но разворачивать их на своих серверах.

2. Наведите порядок в данных. Чтобы нейросеть корректно прогнозировала выкупы, сегментировала аудиторию и оценивала партнёров, нужно навести порядок в ассортименте, ценах и остатках. Без единой структуры данных ИИ будет выдавать случайные или ошибочные прогнозы.

3. Используйте ИИ как советника, но не как лицо, принимающее финальное решение. Нейросети помогают быстрее обрабатывать данные по CPA-каналу: прогнозировать выкуп заказов, выявлять аномалии в трафике, оценивать эффективность партнёров по EPC. Но решения относительно изменения ставок, блокировки подозрительного трафика, корректировки условий оффера должны приниматься человеком.

Кадыр Юсупов резюмирует: «Если раньше на проект требовалось 10 программистов, сейчас можно обойтись тремя и нейросетью. Но без человека всё равно не обойтись».

ИИ ускоряет многие процессы: помогает быстрее тестировать гипотезы, оптимизировать ставки и подбирать аудиторию —, но не становится заменой экспертизе. Любую ИИ-рекомендацию нужно проверять, особенно когда речь идёт о товарах, от которых зависит здоровье людей.