Um representante médico pode realizar muitas visitas de campo ao longo de um único dia de trabalho. Após cada reunião, é necessário registrar no CRM quais marcas foram discutidas, quais acordos foram alcançados, quais materiais foram utilizados ou solicitados, o que precisa ser feito no próximo contato e qual foi o resultado da reunião.
Quanto mais se adia o preenchimento da visita, maior é o risco de perder detalhes. Por isso, o Voice-to-Visit no Proxima Cloud CRM está sendo desenvolvido como uma ferramenta que permite registrar os resultados da reunião logo após a visita — em linguagem natural, sem preencher manualmente cada campo separadamente.
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Assistentes de voz com AI estão se tornando um novo padrão para pharma CRM
O uso de entrada por voz e AI no trabalho das equipes de campo já está se tornando uma tendência perceptível no desenvolvimento de soluções de CRM para a indústria farmacêutica. Os sistemas estão passando do simples speech-to-text para o mapeamento contextual com AI no CRM.
Ferramentas de voz com AI são utilizadas para simplificar o registro dos resultados das interações com HCP e reduzir a entrada manual de dados. Assistentes de AI transformam as palavras do usuário em texto e, em seguida, preenchem de forma inteligente os campos do CRM com os valores reconhecidos. Os cenários de voz e a interação com o CRM continuam se expandindo.
O desenvolvimento dessas funcionalidades em conhecidas plataformas de pharma CRM confirma uma tendência mais ampla: a AI está cada vez mais integrada aos processos cotidianos das equipes de campo e passa de um assistente isolado para uma ferramenta incorporada diretamente ao espaço de trabalho diário dessas equipes.
Da voz ao cartão de visita estruturado, ou como funciona o Voice-to-Visit no Proxima Cloud CRM
O mercado avança em direção ao uso crescente de tecnologias de AI, e o Proxima Cloud CRM desenvolve seus próprios cenários de AI integrados à lógica de negócios de nossos clientes..
Tecnicamente, o Voice-to-Visit no Proxima Cloud CRM não funciona como uma simples entrada de texto por voz.
Criamos um cenário de preenchimento por voz do cartão da visita no aplicativo móvel, com revisão obrigatória dos dados pelo usuário antes do salvamento.
O representante médico dita o resultado da reunião, o sistema converte o áudio em texto e, em seguida, o LLM analisa o conteúdo e o contexto da fala e realiza o mapeamento — determina qual parte do que foi dito deve ser direcionada para um campo específico do CRM.
Assim, um único relatório de voz em linguagem natural passa por várias etapas:
voz → transcrição → mapeamento AI/LLM → valores estruturados dos campos → revisão pelo representante médico → salvamento da visita.
O LLM recebe a estrutura do cartão da visita de um ambiente específico de cliente do Proxima Cloud CRM e trabalha com os valores permitidos nesse ambiente. Por exemplo, para campos como «Products» ou «Materials», o modelo não deve inventar novas marcas ou materiais: ele compara o que foi dito com o que já está configurado no CRM.
O resultado de AI é formado de maneira estruturada e, para os dados reconhecidos e interpretados, são previstos níveis de confidence do modelo em relação à interpretação gerada (do ponto de vista do modelo): High, Medium ou Low.
Cinco campos-alvo do Voice-to-Visit
A lógica do Voice-to-Visit prevê o trabalho com cinco grupos principais de dados do cartão da visita.
| Campo do CRM | O que o sistema procura na fala |
|---|---|
| Products — $brand | Marcas de medicamentos que foram discutidas ou promovidas durante a visita |
| Agreement — $agreement | Acordos e compromissos específicos alcançados como resultado da reunião |
| Reminder — $reminder_next_call | O que precisa ser feito ou verificado durante o próximo contato |
| Materials — $materials | Materiais que foram utilizados/entregues ou solicitados |
| Call Result — $call_result | Resultado final e tom da reunião |
Brands, Agreement e Call Result fazem parte dos dados obrigatórios do cartão na lógica de negócios básica.
1. Products (Promoted Brands): o sistema trabalha com marcas reais do ambiente do cliente
Se um colaborador da equipe de campo disser:
«Durante a visita, promovi a marca Alpafix»,
o Voice-to-Visit deve associar Alpafix a um produto disponível no Proxima Cloud CRM.
A AI seleciona um valor da lista configurada e não cria um novo valor por conta própria.
Se a marca já tiver sido adicionada à visita a partir do plano de ciclo, o Voice-to-Visit trabalha junto com a estrutura atual da visita e, após o processamento, o usuário ainda pode revisar e ajustar a lista.
2. Agreement: como as palavras «potencial», «plano» e «realizado» se transformam em dados do CRM
Agreement é um dos exemplos mais interessantes de mapeamento com AI.
Em um cenário de negócios, o representante da empresa farmacêutica não deve precisar abrir cada coluna e inserir os números manualmente. Ele pode dizer de forma natural:
«Para Alpafix, o potencial é trinta e nove, o plano é trinta e o realizado é dez».
No CRM, esses conceitos correspondem aos indicadores estruturados de Agreement:
Ou seja, por exemplo, os comandos de voz:
Potencial (Potential) 39, Planejado (Plan) 30, Rea (Fact) 10
devem formar em Agreement os seguintes campos para Alpafix:
Potential (per month) = 39, Target scripts (per month) = 30, Actual scripts (per month) = 10
3. Materials: apenas materiais relevantes
O Voice-to-Visit pode identificar os materiais que o médico solicitou ou que o representante médico utilizou ou deixou durante a reunião.
Podem ser mídias com apresentações CLM, folhetos específicos e outros materiais promocionais. Para os valores estruturados, o sistema se orienta pela lista de materiais definida para a reunião, previamente configurada no ambiente de CRM correspondente do cliente e disponível para esse colaborador.
Por exemplo:
«Foram utilizados folhetos de Alpafix».
Se os folhetos de Alpafix estiverem disponíveis para esse usuário e vinculados à marca Alpafix, eles poderão ser identificados como Promotional Material.
Isso ajuda a evitar situações em que a AI cria no CRM nomes de objetos de referência que não existem.
4. Reminder (Next Visit): AI виділяє дію на майбутнє
Frases como:
«Na próxima visita, é preciso verificar a quantidade real de prescrições»,
ou
«O médico pediu que eu levasse materiais adicionais»
têm uma função diferente da descrição de uma reunião que já foi concluída.
O LLM identifica essas partes da fala como Reminder (to Next Visit) — uma ação concreta, uma tarefa ou uma referência temporal para o próximo contato — e grava um texto curto no campo correspondente. Ele será exibido nas notas para a próxima visita.
5. Call Result: conteúdo livre, mas resultado estruturado
O representante médico pode descrever o resultado da reunião de forma natural:
«A visita foi bem-sucedida. O médico demonstrou interesse pelo produto e reagiu positivamente às informações».
A AI analisa o conteúdo e o tom e os associa a um resultado permitido, configurado para o ambiente específico do cliente. Por exemplo, um resultado positivo, neutro ou negativo, ou a necessidade de uma nova visita.
Não é necessário ditar todos os cinco campos
O Voice-to-Visit oferece suporte ao preenchimento parcial.
A pessoa pode ditar apenas os acordos ou somente o resultado e a próxima ação.
Os demais dados podem permanecer sem alterações ou ser complementados manualmente. Esse cenário está previsto: após o processamento com AI, o usuário recebe os dados para revisão e pode editar qualquer campo antes de salvar.
O representante médico sempre revisa o resultado
O LLM não toma a decisão final no lugar do usuário.
Após a transcrição e o mapeamento, a tela de revisão é aberta. O usuário vê os dados reconhecidos e o nível de confidence da AI — High, Medium ou Low.
O representante médico pode:
- aceitar as alterações sugeridas;
- corrigir valores específicos;
- complementar os dados manualmente;
- rejeitar a versão sugerida.
A função continua evoluindo
O Voice-to-Visit é uma funcionalidade de AI, portanto a qualidade de seu funcionamento depende não apenas da transcrição, mas também da precisão do mapeamento do contexto de negócios para a estrutura de um CRM específico.
Durante os testes, a equipe verifica diferentes tipos de visitas, variações de formulação, nomes de marcas e materiais, indicadores numéricos e cenários de preenchimento parcial. Com base nos resultados desses testes, são refinadas as regras de interpretação, a configuração e o comportamento do modelo.
É mais correto dizer não que «a AI aprende automaticamente após cada frase», mas que o Voice-to-Visit é aprimorado continuamente com base em cenários de teste reais e no feedback dos usuários.
O que isso significa para os clientes do Proxima Cloud CRM
O valor da tecnologia não é determinado pelo simples fato do reconhecimento de voz, mas pelo quanto a AI está integrada de forma orgânica ao processo real de trabalho do representante médico.
No Proxima Cloud CRM, o Voice-to-Visit trabalha diretamente com o cartão da visita: o sistema não apenas cria uma transcrição, mas analisa o conteúdo da fala, relaciona-o à estrutura do ambiente específico do cliente e distribui os dados entre os campos. O representante médico pode ditar o relatório completo ou apenas a parte necessária, revisar o resultado sugerido pela AI, editá-lo manualmente e continuar trabalhando no cartão habitual do CRM.
É justamente essa a vantagem prática da abordagem do Proxima Cloud CRM: o Voice-to-Visit não cria um processo de AI paralelo, mas passa a fazer parte da lógica de CRM já configurada na empresa — com suas marcas, materiais, dados de referência, campos e regras de trabalho. Ao mesmo tempo, a função se desenvolve como parte do aplicativo móvel Proxima Cloud CRM, e não como uma ferramenta separada para notas de voz.
Para comparação, em plataformas CRM concorrentes pode haver uma cobrança adicional por funcionalidades de AI ou determinados requisitos de plataforma para iOS/iPadOS. Toda a funcionalidade de AI do Proxima Cloud CRM está incluída no plano tarifário Básico.
Para uma empresa farmacêutica, o resultado é simples: menos trabalho administrativo manual para a equipe de campo, registro mais rápido dos resultados das visitas e mais dados estruturados no CRM justamente enquanto os detalhes da reunião ainda estão frescos. Isso corresponde à direção mais ampla de desenvolvimento do Proxima Cloud CRM — de um sistema de registro de atividades para uma plataforma inteligente, na qual AI, analytics e automação ajudam representantes médicos e gestores a trabalhar com os dados de forma mais rápida e significativa.
Experimente o recurso Voice-to-Visit
O Voice-to-Visit está disponível como parte do desenvolvimento do Proxima Cloud CRM e ajuda a transferir informações essenciais sobre a visita para o CRM enquanto o contexto da reunião ainda está fresco.
Se você já usa o Proxima Cloud CRM, peça ao seu administrador que ative o Voice-to-Visit. Experimente a função e compartilhe conosco seus comentários e sugestões.
Está procurando um CRM para o seu negócio? Experimente a versão de demonstração do Proxima Cloud CRM.
Mostramos como o Voice-to-Visit funciona na prática usando como exemplo um relatório de voz após uma visita a um médico. Leia no blog → “ Voice-to-Visit em ação: relatório de voz do representante médico no cartão de visita do Proxima Cloud CRM” 
