Un representante médico puede realizar muchas visitas de campo durante una sola jornada laboral. Después de cada reunión, es necesario registrar en el CRM qué marcas se discutieron, qué acuerdos se alcanzaron, qué materiales se utilizaron o solicitaron, qué se debe hacer durante el próximo contacto y cuál fue el resultado de la reunión.
Cuanto más se pospone el registro de la visita, mayor es el riesgo de perder detalles. Por eso, Voice-to-Visit en Proxima Cloud CRM se desarrolla como una herramienta que permite ingresar los resultados de la reunión inmediatamente después de la visita, en lenguaje natural y sin completar manualmente cada campo por separado.
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Los asistentes de voz con AI se están convirtiendo en un nuevo estándar para los CRM farmacéuticos
El uso de la entrada por voz y de AI para el trabajo de los equipos de campo ya se está convirtiendo en una tendencia visible en el desarrollo de soluciones CRM para la industria farmacéutica. Los sistemas están pasando del simple speech-to-text al mapeo contextual con AI dentro del CRM.
Las herramientas de voz con AI se utilizan para simplificar el registro de los resultados de las interacciones con HCP y reducir la entrada manual de datos. Los asistentes de AI convierten las palabras del usuario en texto y luego completan de forma inteligente los campos del CRM con los valores reconocidos. Los escenarios de voz y la interacción con el CRM siguen ampliándose.
El desarrollo de estas capacidades en conocidas plataformas de pharma CRM confirma una tendencia más amplia: la AI se integra cada vez más en los procesos cotidianos de los equipos de campo y pasa de ser un asistente independiente a convertirse en una herramienta integrada directamente en el espacio de trabajo diario de estos equipos.
De la voz a una tarjeta de visita estructurada, o cómo funciona Voice-to-Visit en Proxima Cloud CRM
El mercado avanza hacia un mayor uso de las tecnologías de AI, y Proxima Cloud CRM desarrolla sus propios escenarios de AI integrados en la lógica de negocio de nuestros clientes.
Desde el punto de vista técnico, Voice-to-Visit en Proxima Cloud CRM no funciona como una entrada de texto por voz convencional.
Creamos un escenario de llenado por voz de la ficha de visita en la aplicación móvil, con revisión obligatoria de los datos por parte del usuario antes de guardarlos.
El representante médico dicta el resultado de la reunión, el sistema convierte el audio en texto y, a continuación, el LLM analiza el contenido y el contexto del discurso y realiza el mapeo: determina qué parte de lo dicho debe ir a un campo concreto del CRM.
De este modo, un único informe de voz en lenguaje natural pasa por varias etapas:
voz → transcripción → mapeo AI/LLM → valores estructurados de los campos → revisión por el representante médico → guardado de la visita.
El LLM recibe la estructura de la ficha de visita de un entorno específico de cliente de Proxima Cloud CRM y trabaja con los valores permitidos en ese entorno. Por ejemplo, para campos como «Products» o «Materials», el modelo no debe inventar nuevas marcas o materiales: compara lo dicho con lo que ya está configurado en el CRM.
El resultado de AI se genera de forma estructurada y, para los datos reconocidos e interpretados, se muestran niveles de confidence del modelo respecto de la interpretación generada (desde el punto de vista del modelo): High, Medium o Low.
Cinco campos objetivo de Voice-to-Visit
La lógica de Voice-to-Visit contempla el trabajo con cinco grupos principales de datos de la ficha de visita.
| Campo CRM | Qué busca el sistema en el discurso |
|---|---|
| Products — $brand | Marcas de medicamentos que se discutieron o promocionaron durante la visita |
| Agreement — $agreement | Acuerdos y compromisos concretos alcanzados como resultado de la reunión |
| Reminder — $reminder_next_call | Qué se debe hacer o comprobar durante el próximo contacto |
| Materials — $materials | Materiales que se utilizaron/entregaron o solicitaron |
| Call Result — $call_result | Resultado final y tono de la reunión |
Brands, Agreement y Call Result forman parte de los datos obligatorios de la ficha en la lógica de negocio básica.
1. Products (Promoted Brands): el sistema trabaja con marcas reales del entorno del cliente
Si un colaborador del equipo de campo dice:
«Durante la visita promocioné la marca Alpafix»,
Voice-to-Visit debe relacionar Alpafix con un producto disponible en Proxima Cloud CRM.
AI selecciona un valor de la lista configurada y no crea un valor nuevo por sí sola.
Si la marca ya se incorporó a la visita desde el plan de ciclo, Voice-to-Visit trabaja junto con la estructura actual de la visita y, después del procesamiento, el usuario igualmente puede revisar y ajustar la lista.
2. Agreement: cómo las palabras «potencial», «plan» y «real» se convierten en datos del CRM
Agreement es uno de los ejemplos más representativos del mapeo con AI.
En un escenario de negocio, el representante de la compañía farmacéutica no debería tener que abrir cada columna e ingresar las cifras manualmente. Puede decir de forma natural:
«Para Alpafix, el potencial es treinta y nueve, el plan es treinta y el real es diez».
En el CRM, estos conceptos corresponden a indicadores estructurados de Agreement:
Es decir, por ejemplo, las instrucciones de voz:
Potencial (Potential) 39, Plan (Plan) 30, Real (Fact) 10
deben formar en Agreement los siguientes campos para Alpafix:
Potential (per month) = 39, Target scripts (per month) = 30, Actual scripts (per month) = 10
3. Materials: solo materiales relevantes
Voice-to-Visit puede identificar los materiales que el médico solicitó o que el representante médico utilizó o dejó durante la reunión.
Pueden ser soportes con presentaciones CLM, folletos específicos u otros materiales promocionales. Para los valores estructurados, el sistema se basa en la lista de materiales definida para la reunión, previamente configurada en el entorno de CRM correspondiente del cliente y disponible para ese colaborador.
Por ejemplo:
«Se utilizaron folletos de Alpafix».
Si los folletos de Alpafix están disponibles para este usuario y vinculados con la marca Alpafix, pueden identificarse como Promotional Material.
Esto permite evitar situaciones en las que AI crea en el CRM nombres de objetos de referencia que no existen.
4. Reminder (Next Visit): AI identifica una acción futura
Frases como:
«En la próxima visita es necesario verificar la cantidad real de prescripciones»,
o
«El médico pidió que llevara materiales adicionales»
cumplen una función diferente de la descripción de una reunión que ya finalizó.
El LLM identifica estas partes del discurso como Reminder (to Next Visit), es decir, una acción concreta, una tarea o una referencia temporal para el próximo contacto, y guarda un texto breve en el campo correspondiente. Se mostrará en las notas para la próxima visita.
5. Call Result: contenido libre, pero resultado estructurado
El representante médico puede describir el resultado de la reunión de forma natural:
«La visita salió bien. El médico se mostró interesado en el producto y reaccionó positivamente a la información».
AI analiza el contenido y el tono y los relaciona con un resultado permitido configurado para el entorno específico del cliente. Por ejemplo, un resultado positivo, neutral o negativo, o la necesidad de una nueva visita.
No es necesario dictar los cinco campos
Voice-to-Visit admite el llenado parcial.
La persona puede dictar solo los acuerdos o únicamente el resultado y la próxima acción.
El resto de los datos puede dejarse sin cambios o completarse manualmente. Este escenario está previsto: después del procesamiento con AI, el usuario recibe los datos para revisarlos y puede editar cualquier campo antes de guardarlos.
El representante médico siempre revisa el resultado
El LLM no toma la decisión final por el usuario.
Después de la transcripción y el mapeo, se abre la pantalla de revisión. El usuario ve los datos reconocidos y el nivel de confidence de AI: High, Medium o Low.
El representante médico puede:
- aceptar los cambios propuestos;
- corregir valores específicos;
- completar los datos manualmente;
- rechazar la versión propuesta.
La función continúa desarrollándose
Voice-to-Visit es una funcionalidad de AI, por lo que la calidad de su funcionamiento depende no solo de la transcripción, sino también de la precisión con la que se mapea el contexto de negocio a la estructura de un CRM específico.
Durante las pruebas, el equipo verifica distintos tipos de visitas, variantes de formulación, nombres de marcas y materiales, indicadores numéricos y escenarios de llenado parcial. A partir de los resultados de estas pruebas se ajustan las reglas de interpretación, la configuración y el comportamiento del modelo.
Es más correcto decir no que «AI aprende automáticamente después de cada frase», sino que Voice-to-Visit se mejora de forma continua a partir de escenarios de prueba reales y de los comentarios de los usuarios.
Qué significa esto para los clientes de Proxima Cloud CRM
El valor de la tecnología no se determina por el simple hecho de reconocer la voz, sino por la forma en que AI se integra de manera orgánica en el proceso real de trabajo del representante médico.
En Proxima Cloud CRM, Voice-to-Visit trabaja directamente con la ficha de visita: el sistema no solo crea una transcripción, sino que analiza el contenido del discurso, lo relaciona con la estructura del entorno específico del cliente y distribuye los datos entre los campos. El representante médico puede dictar el informe completo o solo la parte necesaria, revisar el resultado propuesto por AI, editarlo manualmente y continuar trabajando en la ficha habitual del CRM.
Esta es precisamente la ventaja práctica del enfoque de Proxima Cloud CRM: Voice-to-Visit no crea un proceso de AI paralelo, sino que pasa a formar parte de la lógica del CRM ya configurada en la compañía, con sus marcas, materiales, datos de referencia, campos y reglas de trabajo. Al mismo tiempo, la función se desarrolla como parte de la aplicación móvil Proxima Cloud CRM y no como una herramienta independiente para tomar notas de voz.
A modo de comparación, en plataformas CRM de la competencia puede cobrarse un cargo adicional por las funciones de AI o establecerse determinados requisitos de plataforma para iOS/iPadOS. Toda la funcionalidad de AI de Proxima Cloud CRM está incluida en el plan Básico.
Para una compañía farmacéutica, el resultado es sencillo: menos trabajo administrativo manual para el equipo de campo, un registro más rápido de los resultados de las visitas y más datos estructurados en el CRM justo cuando los detalles de la reunión todavía están frescos. Esto corresponde a la dirección más amplia de desarrollo de Proxima Cloud CRM: pasar de ser un sistema de registro de actividades a una plataforma inteligente en la que AI, la analítica y la automatización ayudan a los representantes médicos y gerentes a trabajar con los datos de forma más rápida y significativa.
Prueba la función Voice-to-Visit
Voice-to-Visit está disponible como parte del desarrollo de Proxima Cloud CRM y ayuda a transferir información clave sobre la visita al CRM mientras el contexto de la reunión todavía está fresco.
Si ya utiliza Proxima Cloud CRM, pida a su administrador que active Voice-to-Visit. Pruebe la función y comparta con nosotros sus comentarios y sugerencias.
¿Busca un CRM para su negocio? Pruebe la versión de demostración de Proxima Cloud CRM.
Mostramos cómo funciona Voice-to-Visit en la práctica con el ejemplo de un informe de voz después de una visita a un médico. Lee en el blog → «Voice-to-Visit en acción: informe de voz del representante médico en la ficha de visita de Proxima Cloud CRM» 
