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Uma prévia estratégica do roadmap (em desenvolvimento)
O dia de um representante médico é acelerado. Visitas presenciais, cancelamentos de última hora e a pressão constante para aproveitar ao máximo o território deixam pouco tempo para sentar e interpretar um dashboard. Mesmo assim, as expectativas continuam aumentando: segmentação mais precisa, melhores conversas com HCPs, follow-up mais consistente e uma comprovação mais clara de impacto.
Os CRMs ficaram muito bons em registrar o que já aconteceu. O problema mais difícil, ajudar reps médicos a decidir o que fazer em seguida, em grande parte ainda não foi resolvido.
É nessa direção que a Proxima está avançando.
Muitos dados, decisões lentas
A maioria das organizações farmacêuticas tem mais dados do que nunca. O que nem sempre têm é velocidade. Reps ainda gastam tempo montando planos manualmente, alternando entre fontes fragmentadas e recorrendo à experiência ou ao hábito ao escolher a próxima visita. Os insights tendem a chegar quando o dia já acabou. Úteis para reportar, mas não para agir.
Para líderes comerciais e equipes de SFE, isso cria uma tensão conhecida: a atividade é mensurável, mas aumentar a efetividade em campo é mais difícil do que deveria. Quando o plano de campo não está alinhado ao que acontece nos demais canais, a experiência do HCP fica inconsistente e a empresa perde o controle da narrativa de engajamento.
O setor sabe para onde precisa ir. Na pesquisa “2025 AI trends” da ZS (base: 127 executivos de tecnologia em life sciences), 93% anteciparam aumento de investimento em dados, digital e IA em 2025. A McKinsey estima que a IA generativa pode gerar US$ 18–30 bilhões por ano apenas em funções comerciais na indústria pharma. A Deloitte também descreve como a área comercial está sendo remodelada por uma transformação digital end-to-end que integra dados, IA e ecossistemas de CRM.
O investimento está indo na direção certa. A pergunta é se ele chega à pessoa que está do lado de fora de uma clínica com um tablet.
De que nível de IA estamos falando, de fato?
Nem todos os assistentes de IA geram o mesmo tipo de valor. A pesquisa do MIT CISR com 721 empresas identifica quatro estágios de maturidade, e a performance financeira melhora conforme essa maturidade aumenta.
Uma forma prática de pensar o “valor do assistente” no campo é por níveis:
- Nível 1: Reativo
O sistema responde a pedidos explícitos: “mostre o relatório”, “encontre este contato”. Muitos sistemas param aqui. - Nível 2: Informativo
O sistema agrega dados e cria dashboards. O usuário vê o quadro, mas ainda interpreta sozinho e decide o que fazer. - Nível 3: Prescritivo
O sistema explica o que está acontecendo, por que importa e sugere um próximo passo específico. O usuário recebe uma recomendação com a lógica por trás. As decisões acontecem mais rápido e com melhores inputs. É nesse nível que a Proxima está desenhando o Smart Assistant. - Nível 4: Autônomo
O sistema age sem envolvimento humano. Em pharma, onde cada interação com HCP envolve responsabilidade de comunicação, ética e comercial, isso é prematuro.
A escolha do Nível 3 é intencional. Mesmo com a IA expandindo o que é possível, o elemento humano continua central na venda pharma. Como a ZS observa, confiança e credibilidade não são coisas que a tecnologia simplesmente substitui. O que a tecnologia pode fazer é garantir que o rep chegue mais bem preparado, com direção mais clara e menos tempo gasto reconstruindo contexto do zero.
O que o Smart Assistant foi projetado para fazer (em desenvolvimento)
O Smart Assistant está planejado como uma camada de suporte à decisão integrada diretamente ao Proxima Cloud CRM. Não é uma ferramenta separada. Não é uma tela adicional. É inteligência incorporada ao fluxo de trabalho onde reps de vendas pharma já planejam e executam.
Ele foi projetado para aproveitar os dados que os times comerciais já geram: histórico de visitas e engajamento, dados de território e frequência, atividade promocional, indicadores de demanda e, para clientes que utilizam o módulo GeForce, sinais geoespaciais no território.
O resultado não é mais uma visão analítica. O objetivo é oferecer recomendações que o rep possa executar imediatamente:
- Quais HCPs priorizar nesta semana, e por quê
- Próximos passos sugeridos para avançar cada conta: visita, follow-up, engajamento direcionado
- Alertas precoces de risco: frequência caindo, resposta diminuindo
- Alertas precoces de oportunidade: demanda em alta, novos sinais de engajamento a explorar
A explicabilidade é central no desenho. Pesquisas sobre operacionalização de next-best-action em pharma mostram que as recomendações precisam ser utilizáveis em fluxos reais, não apenas “tecnicamente corretas”, ou a adoção cai e o valor não se concretiza.
O que mudaria no dia a dia do rep
Um rep abre o Proxima Cloud CRM pela manhã. O Smart Assistant apresenta uma visão priorizada da semana.
Uma conta se destaca: sinais de demanda estão em alta, mas a última visita foi há três semanas e a frequência está abaixo do plano.
Uma segunda é sinalizada: um touchpoint recente de marketing gerou uma resposta que vale acompanhar presencialmente.
Uma terceira mostra padrão de risco: a cadência de visitas vem caindo e a responsividade está diminuindo.
O rep ajusta a rota, prepara uma mensagem mais objetiva para a primeira visita e agenda uma tarefa de follow-up dentro do fluxo pós-visita, antes de sair da clínica ou da farmácia.
Sem exportar planilhas. Sem reconstrução do dia no fim, de memória. O suporte à decisão e o registro de atividade ficam no mesmo lugar.
Na prática, essa mudança permite:
- Menos tempo montando um plano do zero a cada manhã
- Objetivos de visita mais claros antes de entrar na clínica
- Menos follow-ups perdidos porque o próximo passo é capturado no momento certo
- Priorização mais consistente em toda a equipe, mesmo em territórios complexos
Pequenas decisões, tomadas com melhores informações, se acumulam e amplificam ao longo do território.
O que os líderes ganhariam
Para gestores de campo, o cenário muda quando reps operam com uma lógica de decisão compartilhada, e não apenas por instinto individual. O coaching deixa de reconstruir “o que aconteceu” e passa a focar qualidade e cobertura. Padrões aparecem mais cedo. É possível intervir antes de a situação se deteriorar.
Para liderança comercial e SFE, o valor de longo prazo está no que se torna mensurável. Quando a execução segue uma lógica consistente, a relação entre ações específicas (timing da visita, taxa de follow-up, cadência de engajamento) e resultados fica legível de um jeito que o uso de CRM baseado apenas em atividade não suporta.
Para times de CRM e TI, o Smart Assistant foi projetado para existir dentro do Proxima Cloud CRM, não ao lado. Sem sistemas paralelos. Sem curva de adoção separada. A execução fica ancorada em uma única fonte operacional consistente.
CRM tradicional vs. Smart Assistant
O reporting tradicional do CRM responde uma pergunta: O que aconteceu?
O Smart Assistant está sendo construído para responder outra: O que devemos fazer a seguir, e por quê?
Isso importa porque a melhor orientação é útil quando ainda há tempo para influenciar o resultado, não depois que a semana já fechou.
Prepare-se antes dos outros
O Smart Assistant está no roadmap de produto da Proxima como o próximo passo na evolução do Proxima Cloud CRM.
O ponto central agora é: o valor de um assistente de IA não é determinado apenas pela qualidade do algoritmo. Ele é determinado pela qualidade dos dados e processos sobre os quais o algoritmo opera. Histórico de engajamento estruturado, dados de território consistentes, planejamento disciplinado e hábitos de follow-up são construídos ao longo do tempo, não ativados da noite para o dia.
Organizações que começam a trabalhar com o Proxima Cloud CRM hoje estão construindo a base operacional que tornará a transição para IA prescritiva mais rápida e eficaz quando o Smart Assistant estiver disponível.
Se você está avaliando um CRM para equipes de campo em pharma e quer receber detalhes antecipados sobre a direção do roadmap do Smart Assistant, gostaríamos de mostrar como é o Proxima Cloud CRM hoje. Entre em contato para agendar uma demo e receber atualizações.
Referências
- ZS Associates. 2025 AI trends: Life sciences leaders on data, digital and AI. Nov 20, 2024.
- McKinsey & Company. Generative AI in the pharmaceutical industry: Moving from hype to reality. Jan 9, 2024.
- McKinsey & Company. Early adoption of generative AI in commercial life sciences. May 6, 2024.
- Deloitte. End-to-end transformation of pharma’s commercial activities. Oct 10, 2024.
- Weill, P., Woerner, S.L., Sebastian, I.M. MIT CISR. Building Enterprise AI Maturity. Dec 19, 2024.
- Cohen, M-D., Baer, A., Steiner, M. An Approach to Operationalizing Next Best Action in Pharmaceutical Communications and Marketing. Journal of PMSA, Spring 2019.
- ZS Associates. The value of pharma sales reps in the AI era. Mar 3, 2025.
