AI Liberato: La Visione di Vamstar per Rafforzare la Competitività MedTech in un Paesaggio Industriale Frammentato

Sul principale palcoscenico europeo per l’innovazione sanitaria, Vamstar ha lanciato un forte appello all’azione: l’industria MedTech in Europa deve adottare l’IA al proprio nucleo commerciale—oppure rischia di essere superata nel cambiamento industriale globale già in corso. La sessione, intitolata “IA Liberata: Rafforzare la Competitività MedTech in una Nuova Era Industriale,” ha unito intuizioni strategiche e specificità operative, andando ben oltre la teoria per affrontare come l’IA possa influenzare direttamente le performance sia di vertice che di base nel settore.

Guidata da Praful Mehta, CEO di Vamstar, e Richard Charter, Consigliere Speciale, la presentazione ha fuso realtà macroeconomica con opportunità di trasformazione a livello micro, evidenziando un paradosso regionale: l’Europa ha talento, regolamentazione ed etica dell’innovazione—ma è sottoutilizzata a livello commerciale.

La Sfida: Lacune Operative in un Sistema Sotto Sforzo

I relatori hanno illustrato le sfide con precisione chirurgica:

• La frammentazione iper-regionale sta creando manuali operativi incoerenti tra i mercati. Le iniziative di IA che funzionano negli Stati Uniti spesso falliscono in Europa, a meno che non siano localizzate – linguisticamente, operativamente e strategicamente.
• Le carenze di talenti commerciali e i lunghi cicli di assunzione (fino a 18 mesi per ruoli chiave) stanno rallentando i progressi.
• L’inefficienza del capitale è diffusa. In Europa, il ritorno sugli investimenti commerciali è scarso: ogni €1 di input genera solo €7, rispetto a un potenziale di rendimento significativamente più alto attraverso un migliore utilizzo dei dati.
• I gap di esecuzione persistono. “Non siamo in una siccità tecnologica,” ha detto Praful Mehta. “Siamo in una siccità di esecuzione. Abbiamo tutti gli strumenti, ma non il tessuto connettivo – integrazione dei dati, competenze e governance – per usarli bene.”

Ha enfatizzato una dura verità: l’IA, così come attualmente implementata da molte MedTech, è in gran parte superficiale — alimenta vetrine aziendali piuttosto che risolvere veri colli di bottiglia commerciali. Senza cambiamenti fondamentali nella preparazione dei dati e nell’integrazione dei flussi di lavoro, la maggior parte dei progetti di IA avrà prestazioni inferiori — o fallirà silenziosamente.

Dove l’IA effettivamente produce: casi d’uso reali, non progetti di vanità

Per reindirizzare la narrazione, Vamstar ha presentato quattro casi d’uso ad alto ROI, ciascuno mappato ai punti critici strutturali nella commercializzazione MedTech:

1. Automazione della gestione delle gare

Il 90% dei team di gara si affida ancora a processi manuali.

L’IA ha ridotto il carico di lavoro umano, permettendo l’auto-indicizzazione delle opportunità, la compilazione automatica delle risposte tecniche e la mappatura prodotto-SKU.

Risultato: aumento dei tassi di successo nelle gare, riduzione dei costi di partecipazione e minimizzazione delle perdite di margine — spesso del 18% tra la prima e la seconda offerta.

2. Strategia di Prezzo Abilitata dall’IA

Le raccomandazioni ASP generate dall’IA consentono ai comitati di prezzo di agire più rapidamente, supportati da modelli predittivi.

L’IA agentica assiste nella simulazione delle politiche di prezzo, nell’analisi di sensibilità e nella governance dei prezzi, aiutando le organizzazioni a passare da ambienti di prezzo reattivi a predittivi.

3. Accelerazione del Dossier di Valore Globale (GVD)

Revisioni della letteratura e mappatura delle evidenze sono intensivi in termini di tempo; l’IA ha ridotto il tempo di creazione del dossier da 28 a 86 giorni.

L’IA di Vamstar supporta il screening, la categorizzazione degli abstract e la valutazione delle evidenze nelle fasi iniziali—liberando tempo per i team per concentrarsi sull’articolazione del valore.

4. ESG e Intelligenza sulla Conformità alle Gare

Il motore AI di Vamstar ha elaborato 15.000 gare relative a ESG per identificare lacune di ambito 3, problemi di armonizzazione e indicatori principali in tutta Europa.

Questa lente basata sui dati aiuta le MedTech a prepararsi alla conformità PPN 06/21 nel Regno Unito e oltre — trasformando ESG da rischio a vantaggio strategico.

Ogni esempio si è concentrato su interventi AI ristretti e ad alto impatto — non su slogan generici di “trasformazione digitale”. “Evitiamo progetti AI gonfiati che offrono poco ROI,” ha detto Charter. “Inizia in piccolo. Automatizza ciò che conta. Misura. Poi scala.”

L’opportunità competitiva dell’Europa — ma solo se agisce ora

La presentazione ha evidenziato un netto contrasto tra il potenziale europeo e la sua scarsa performance nell’implementazione dell’IA nelle funzioni commerciali. Con gli operatori statunitensi che sovrainvestono in iniziative fallimentari e la regione APAC ancora priva di coesione, l’Europa è posizionata in modo unico per guidare, se agirà rapidamente, in modo collaborativo e con chiarezza strategica.

“Considerate questo come la rivoluzione industriale del nostro tempo”, ha sostenuto Mehta. “Ma non c’è un posto garantito al tavolo. Il vantaggio dell’Europa arriverà dall’integrazione dell’IA nei processi di pricing, tendering e accesso — non da ulteriori esperimenti.”

Gli imperativi strategici: cosa deve cambiare

Cinque imperativi sono emersi dalla discussione, formando un modello per le aziende MedTech che cercano di allinearsi alla prossima era industriale:

• Incorpora l’IA nel modello di business – non come un progetto pilota aggiuntivo, ma come un sistema nervoso centrale in tutte le funzioni commerciali.
• Costruisci strutture di governance – le aziende di successo hanno consigli globali e regionali per l’IA. Quelle senza successo hanno lotte di potere interne.
• Sistema prima il livello dei dati – sistemi disconnessi (ERP, CRM, CPQ) producono rumore, non insight. Unificarli è prerequisito per qualsiasi IA efficace.
• Investi nella strategia dei talenti – il divario di competenze cresce. Le aziende devono migliorare le competenze dei team esistenti creando ruoli per nuove figure digitali native.
• Esigi personalizzazione – le MedTech devono smettere di acquistare strumenti di IA generici e richiedere modelli tarati sull’industria, con risposte chiare a: Dove vanno i miei dati? Sono sicuri? Posso fidarmi dei risultati?

Perché Vamstar? Una piattaforma verticale, purpose-built

Chiudendo la sessione, Mehta ha delineato la posizione unica di Vamstar:

• Incentrato sui dati sin dal primo giorno – molto prima del clamore sulla GenAI, Vamstar ha costruito pipeline per unificare set di dati frammentati interni ed esterni.
• LLM specifici per dominio – i modelli di AI di Vamstar sono ottimizzati per i flussi di lavoro MedTech: gare, prezzi, dossier di valore – non chatbot generici.
• Sicurezza comprovata – a differenza degli strumenti di AI ombra, Vamstar isola, anonimizza e governa tutti gli input, garantendo nessuna perdita strategica.
• Implementazione misurata – Vamstar collabora con i clienti attraverso bootcamp strutturati e fasi di implementazione mirate, evitando la fatica da AI che molti stanno ora sperimentando.

Conclusione: Dalle Margini Perse alla Leadership di Mercato

In un mondo in cui l’80% delle iniziative di IA non genera valore, Vamstar ha offerto un modello per il 20% che lo fa. Il messaggio ai leader MedTech è stato chiaro: l’IA non è il futuro — è il presente. Ma solo coloro che la rendono operativa, la governano e la allineano ai KPI commerciali ne trarranno beneficio.