10 domande sull’Agentic AI per leader del settore Healthcare e Life Sciences

I leader delle organizzazioni del settore Healthcare e Life Sciences stanno entrando in una nuova fase di adozione dell’intelligenza artificiale. La tecnologia non si limita più a rispondere a domande, trascrivere dettati e coordinare task, ma orchestra workflow complessi tramite prompt in linguaggio naturale.

Si tratta di un cambiamento sostanziale e rilevante. 

Un agente AI può raccogliere il contesto, ragionare attraverso più passaggi, richiamare strumenti, suggerire azioni e collaborare con le persone lungo l’intero processo. In questo settore, ciò può aiutare i team ad accelerare la ricerca, migliorare l’efficienza operativa e supportare decisioni più tempestive nelle attività cliniche, commerciali e normative.

Ma alza anche la posta in gioco.

Quando l’intelligenza artificiale passa dal generare contenuti al compiere azioni, i decisori hanno bisogno di un livello di fiducia più elevato. Devono sapere a quali dati può accedere un agente AI, quali azioni può compiere, come vengono governati gli output e in che modo i team possono verificare ciò che è accaduto. Hanno inoltre bisogno di una visione chiara di costi, requisiti infrastrutturali e flessibilità nel lungo periodo.
 

La domanda non è se l’Agentic AI abbia potenziale. Lo ha. La domanda più utile è se la strategia di dati, governance e collaborazione dell’organizzazione sia pronta a coglierlo.

Prima di portare l’Agentic AI in produzione, i dirigenti delle organizzazioni del settore Healthcare e Life Sciences dovrebbero porsi queste 10 domande.

1. Quali workflow sono più adatti all’Agentic AI e come ne misureremo l’impatto?

Non tutti i processi hanno bisogno di un agente AI. I candidati ideali sono spesso workflow complessi, ripetitivi, manuali, ad alta intensità di dati o distribuiti su più sistemi o team.

Nelle Life Sciences, l’Agentic AI può supportare la valutazione di fattibilità degli studi clinici, la selezione dei centri, l’analisi dei protocolli, i workflow sui contenuti normativi, il triage dei casi di sicurezza, le risposte di informazione medica, gli insight commerciali sul campo o la pianificazione della supply chain.

Nell’Healthcare, l’Agentic AI può supportare l’autorizzazione preventiva, la gestione delle cure, le operazioni del ciclo dei ricavi, il reporting sulla qualità, l’analisi delle reti di provider, l’engagement dei membri o l’accesso dei pazienti.

I leader dovrebbero partire dal valore, non dalla novità. Chiediti dove l’Agentic AI può migliorare risultati misurabili, come:

• ridurre i tempi di ciclo

• migliorare la produttività

• aumentare l’accuratezza

• ridurre il carico amministrativo

• accelerare la ricerca o la commercializzazione

• migliorare l’esperienza di pazienti, membri, provider o ricercatori

Metriche chiare aiutano a mantenere focalizzati gli sforzi sull’intelligenza artificiale. Aiutano inoltre i leader a decidere quali progetti pilota portare su larga scala e quali interrompere.

2. Disponiamo della data foundation affidabile di cui l’Agentic AI ha bisogno per funzionare in modo efficace su larga scala?

La qualità degli output dell’Agentic AI dipende in larga misura dal contesto. Se i dati sono frammentati, obsoleti o difficili da governare, e privi di comprensione semantica, ontologia e metadati, un agente AI può tralasciare informazioni chiave o produrre una risposta che sembra utile ma manca del contesto necessario per agire.

Si tratta di una sfida concreta in questo settore. I dati critici spesso provengono da una vasta gamma di fonti, tra cui cartelle cliniche elettroniche, sinistri, laboratori, imaging, sistemi per studi clinici, sistemi di sicurezza, app commerciali, supply chain e ambienti dei partner. Alcuni dati sono strutturati. Altri sono semi-strutturati. Gran parte è non strutturata, tra cui note, documenti, immagini, trascrizioni e contenuti scientifici.

I dirigenti devono chiedersi se la loro data foundation è in grado di unificare queste fonti in modo governato. L’Agentic AI non può scalare in modo efficiente basandosi su estrazioni occasionali, pipeline duplicate o data mart isolati. Ha bisogno di un accesso sicuro a dati affidabili in tutta l’organizzazione.

Le organizzazioni traggono vantaggio da una piattaforma in grado di unificare, integrare, analizzare e condividere i dati tra team, cloud e regioni. Per l’Agentic AI questa data foundation è fondamentale, perché agli agenti AI di solito non bastano un prompt e un modello. Le prestazioni migliori si ottengono con un accesso governato e un significato contestuale per i dati giusti, al momento giusto, per l’utente e il workflow giusti.

3. Come governeremo ciò a cui gli agenti AI possono accedere e ciò che possono generare, suggerire e fare?

La governance cambia quando l’intelligenza artificiale inizia ad agire.

Con l’analisi dei dati, la governance si concentra spesso su chi può accedere a un report o a un data set. Con l’AI generativa, la governance si estende a prompt, output dei modelli e utilizzo. Con l’Agentic AI, dovrebbe coprire anche le azioni.

Domande importanti che i decisori devono porsi:

• A quali sistemi può accedere un agente AI?

• Quali dati può recuperare?

• Quali raccomandazioni può formulare?

• Quali passaggi richiedono una revisione umana?

• Quali azioni sono off-limits?

• Come monitoreranno l’attività i team?

• Come potrà l’organizzazione verificare le decisioni in un secondo momento?

Queste domande non sono teoriche. Possono determinare se i team sono in grado di scalare l’Agentic AI con fiducia.

Le organizzazioni del settore Healthcare e Life Sciences gestiscono enormi quantità di informazioni sanitarie protette, dati di ricerca, dati commerciali e proprietà intellettuale. Le organizzazioni dovrebbero integrare la governance nei workflow di Agentic AI fin dall’inizio, non aggiungerla dopo il successo di un progetto pilota.

L’obiettivo non è rallentare l’innovazione. Una governance solida offre ai team regole chiare, riduce l’incertezza e aiuta gli utenti business ad adottare l’intelligenza artificiale in modo più sicuro.

4. I nostri agenti AI possono utilizzare in sicurezza i dati di tutta l’organizzazione senza creare nuovi silos?

Molti progetti pilota di Agentic AI partono in fretta, ma generano nuova complessità. Un team sceglie uno strumento, copia i dati in un ambiente separato e dimostra il funzionamento di un workflow circoscritto. Questo approccio può funzionare per la sperimentazione. Può però generare maggiore movimento dei dati, più lavoro di governance e un numero crescente di punti in cui proteggere i dati sensibili.

I decisori dovrebbero chiedersi come gli agenti AI accederanno in sicurezza ai dati necessari senza creare un ulteriore livello isolato.

Ad esempio, un agente AI per le clinical operations può aver bisogno di documenti di protocollo, metriche sulle prestazioni dei centri, dati di arruolamento e insight sulle popolazioni di pazienti. Un agente AI commerciale può aver bisogno di contenuti approvati, dati di customer relationship management, informazioni sull’accesso al mercato e insight dal campo. E un agente AI per le operazioni nell’Healthcare può aver bisogno di dati su sinistri, provider, call center e gestione delle cure.

Questi workflow attraversano sistemi e team. E coinvolgono dati sensibili. L’architettura fa la differenza.

Una solida strategia di Agentic AI dovrebbe mantenere i dati connessi, sicuri e governati. Dovrebbe inoltre aiutare i team a ridurre la duplicazione, evitare movimenti di dati superflui e fornire agli agenti AI un accesso controllato alle informazioni richieste da ciascun workflow.

5. Come possiamo evitare le allucinazioni e output agentici fuorvianti o inaffidabili?

Le allucinazioni sono un rischio noto dell’AI generativa. Con l’Agentic AI il rischio diventa più serio, perché gli output possono influenzare le azioni successive.

I leader devono chiedersi come gli agenti AI rimarranno ancorati a informazioni approvate, aggiornate e pertinenti. La risposta non si limita alla scelta del modello. Deve riguardare la qualità dei dati, un robusto layer semantico, il retrieval, i controlli di accesso, le regole di business, il contesto del workflow e la revisione umana.

Un team normativo ha bisogno di un agente AI che utilizzi contenuti approvati e aggiornati. Un team di clinical operations ha bisogno di raccomandazioni basate sui dati più recenti su studi, centri e arruolamento. Un team di un ente pagatore o di un provider ha bisogno di output che riflettano il contesto normativo, di copertura, clinico e operativo.

Un ancoraggio migliore parte da un migliore accesso ai dati, dal contesto e dalla governance. Gli agenti AI dovrebbero recuperare le informazioni da fonti affidabili, rispettare i controlli di accesso basati sui ruoli e offrire una trasparenza sufficiente affinché le persone possano comprendere da dove provengono i loro output.

Per i dirigenti la domanda pratica è semplice: l’organizzazione è in grado di spiegare quali dati ha utilizzato l’agente AI e perché ci si può fidare dell’output?

6. Siamo pronti per privacy, sicurezza, conformità e auditabilità in produzione?

Una POC può essere eseguita in un ambiente controllato. In produzione, l’AI deve soddisfare standard più elevati.

Quando l’Agentic AI supporta il lavoro reale, i dirigenti hanno bisogno di risposte chiare su come si accede ai dati sensibili, dove vengono elaborati, quali modelli vengono utilizzati, come vengono conservati gli output e come viene monitorata l’attività. Nell’Healthcare e nelle Life Sciences, ciò può comportare requisiti legati a HIPAA, HITRUST, good practice (GxP), HITECH, FedRAMP o policy interne per i dati regolamentati.

I dirigenti dovrebbero chiedersi se l’organizzazione è in grado di sottoporre ad audit l’attività dell’Agentic AI lungo l’intero workflow. Questo include prompt, fonti di dati, risposte dei modelli, chiamate agli strumenti, approvazioni degli utenti e azioni finali.

La verificabilità crea fiducia. Inoltre aiuta i team a migliorare nel tempo i workflow di AI. Quando le organizzazioni possono vedere ciò che è accaduto, riescono a validare le prestazioni, individuare i rischi, perfezionare i controlli ed estendere i pattern di successo a un numero maggiore di casi d’uso.

7. Stiamo sviluppando capacità di AI che possiamo controllare o stiamo creando una dipendenza a lungo termine?

Molte organizzazioni procedono rapidamente inviando dati proprietari a piattaforme di AI di terze parti o costruendo workflow attorno a un unico fornitore di modelli. Questo può accelerare la sperimentazione iniziale. Ma può anche creare rischi strategici.

Per le organizzazioni, i dati proprietari rappresentano spesso un vantaggio competitivo. Possono includere la ricerca su nuovi composti, insight sugli studi clinici, pattern relativi alle popolazioni di pazienti, strategie commerciali, intelligence sul settore manifatturiero o insight su provider e iscritti.

I leader devono chiedersi se la propria architettura di AI protegga questo vantaggio.

L’organizzazione dovrebbe poter scegliere il modello giusto per ogni attività, cambiare modello con l’evolversi delle esigenze ed evitare di riprogettare la propria strategia di dati e AI attorno a un unico vendor. Dovrebbe inoltre mantenere il controllo su come vengono utilizzati i dati proprietari.

L’Agentic AI dovrebbe aumentare la flessibilità strategica. Non dovrebbe vincolare l’organizzazione a un modello, a una piattaforma o a un’architettura difficili da modificare in seguito.

8. Come facciamo a sapere quanto costerà ogni workload di AI prima di eseguirlo?

I costi dell’AI possono essere difficili da prevedere, soprattutto quando l’utilizzo passa da piccoli progetti pilota all’adozione su scala enterprise. L’Agentic AI può aggiungere ulteriore variabilità, perché gli agenti possono effettuare più chiamate ai modelli, recuperare dati, richiamare strumenti ed eseguire workflow articolati in più fasi.

Per i dirigenti, la trasparenza sui costi fa parte di una crescita responsabile.

I leader devono chiedersi se i team sono in grado di stimare, monitorare e controllare i costi dei workload di AI. L’organizzazione è in grado di vedere quanto può costare un workload prima di eseguirlo? I team possono definire budget per progetto o business unit? I team possono interrompere o adeguare i workload prima che i costi superino l’intervallo previsto?

La governance dei costi è importante perché un’adozione di successo può accelerare rapidamente l’utilizzo. Senza i controlli giusti, i team possono fare fatica a collegare l’investimento in AI al valore di business.

Una strategia di Agentic AI matura dovrebbe includere data governance, security governance e cost governance.

9. Come può l’Agentic AI migliorare la collaborazione mantenendo protetti i dati sensibili?

Il lavoro in questo settore dipende dalla collaborazione. Provider, payer, aziende farmaceutiche, imprese biotech, contract research organization, istituzioni accademiche, agenzie di sanità pubblica e partner tecnologici hanno tutti l’esigenza di lavorare oltre i confini organizzativi.

Ma la collaborazione può risultare difficile quando i dati sono sensibili, regolamentati e distribuiti. Gli approcci tradizionali richiedono spesso copie dei dati, trasferimenti di file, integrazioni personalizzate o lunghi cicli di revisione. L’Agentic AI può aggiungere complessità se gli agenti devono supportare workflow condivisi tra più partner.

I vertici aziendali devono chiedersi come l’Agentic AI possa migliorare la collaborazione senza indebolire il controllo.

Team di ricerca diversi potrebbero analizzare dati condivisi senza esporre proprietà intellettuale sensibile? I team medici e commerciali potrebbero lavorare su contenuti governati e approvati? Provider e payer potrebbero coordinarsi in modo più efficace su salute della popolazione, indicatori di qualità o lacune assistenziali, proteggendo al contempo i dati dei pazienti e degli iscritti?

L’Agentic AI non dovrebbe imporre un compromesso tra collaborazione e controllo. L’approccio giusto può aiutare le organizzazioni a collaborare con dati governati e aggiornati, mantenendo al contempo protette le informazioni sensibili.

10. Quanta infrastruttura di AI vogliamo che i nostri team gestiscano?

Le organizzazioni dell’Healthcare e delle Life Sciences hanno bisogno di capacità di AI. Non hanno bisogno che ogni team diventi un team dedicato all’infrastruttura di AI.

Se l’Agentic AI richiede ai team di gestire l’hosting dei modelli, i livelli di orchestrazione, lo scaling dell’infrastruttura, le pipeline di monitoraggio e operazioni di machine learning personalizzate per ogni caso d’uso, l’adozione rallenta. Le scarse competenze tecniche disponibili vengono assorbite dalla manutenzione anziché da attività a maggior valore.

I dirigenti dovrebbero chiedersi quanta complessità infrastrutturale l’organizzazione si sta assumendo.

Un approccio a bassa manutenzione può aiutare i team a concentrarsi sul lavoro che crea valore: creare data product affidabili, progettare workflow specifici per il dominio, rafforzare la governance, supportare gli utenti di business e misurare i risultati.

Questo è particolarmente importante in questo settore, dove l’expertise di dominio conta tanto quanto quella tecnica. Scienziati, clinici, esperti di regolamentazione, leader commerciali e team operativi hanno bisogno di modalità sicure e governate per utilizzare l’AI nel proprio lavoro quotidiano. Non dovrebbero dover comprendere ogni livello dell’infrastruttura di AI per trarre vantaggio dall’Agentic AI.

Cosa serve per scalare l’Agentic AI in modo responsabile

L’Agentic AI cambia profondamente il modo in cui operano le organizzazioni. Può aiutare i team a passare dall’insight all’azione, ridurre il lavoro manuale e coordinare workflow complessi in tutta l’azienda.

Ma le organizzazioni che scalano con successo l’Agentic AI non partiranno dal solo modello. Partiranno dalle fondamenta che lo circondano.

Questo significa dati affidabili. Una governance solida. Una collaborazione sicura. Visibilità sui costi. Flessibilità nella scelta dei modelli. In sintesi, un’infrastruttura che non aggiunge oneri superflui in termini di manutenzione, costi o governance.

Queste domande aiutano i decision maker a distinguere un progetto pilota promettente da una strategia di AI realmente scalabile.

L’Agentic AI può premiare le organizzazioni che già trattano i dati come un asset strategico. Quando gli agenti operano all’interno di un ambiente di dati governati, con i controlli giusti e il giusto contesto di business, i team possono muoversi più velocemente senza perdere la fiducia che il loro lavoro richiede.

Vuoi vedere l’Agentic AI in azione? Guarda Accelerate Healthcare & Life Sciences per ascoltare i leader del settore mentre presentano casi d’uso di AI e raccontano come stanno favorendo risultati migliori in ambito sanitario con l’AI Data Cloud per il settore Healthcare e Life Sciences di Snowflake.