no sprint do mundo dos negócios para colher os benefícios de AI generativa (Genai), a maioria MedTech Companies ainda estão nos estágios anteriores da implementação da tecnologia. Um estudo do BCG constatou que, embora 24% das empresas de todos os setores tenham criado valor da Genai, apenas 10% das empresas da Medtech alcançaram isso, com os 90% restantes vendo um impacto limitado ou sem mensurabilidade. As principais organizações já estão usando o Genai para produzir rapidamente texto e imagens envolventes, gerar novas idéias, ativar mensagens hiper-personalizadas, automatizar tarefas repetitivas, garantir consistência e fornecer profundo
One area where medtech companies are starting to make progress is in the marketing function. Leading organizations are already using GenAI to quickly produce engaging text and imagery, generate new ideas, enable hyper-personalized messaging, automate repetitive tasks, ensure consistency, and provide deep Data Insights . Dessa forma, eles estão melhorando drasticamente seu desempenho de marketing, mesmo quando reduzem os gastos com marketing. Em nosso trabalho de cliente, vimos uma economia bruta de custos de até 60% a 80% em ativos de texto e um aumento de quatro vezes na velocidade da geração de ativos. Eles também precisam integrar
To capitalize on this potential, medtech companies need to scale up from pilots to broader, end-to-end implementation across the marketing function, coupled with strong change management programs to ensure that managers and employees fully embrace the technology. They also need to integrate
AI responsável
e governança para garantir que o conteúdo criado por Genai esteja em conformidade com as revisões médicas, legais e regulatórias (MLR). Durante anos, muitos profissionais de marketing procuraram tornar a produção de marketing mais eficiente. Eles também procuraram cumprir a promessa há muito tempo de hiper-personalização em perspectivas e clientes de mensagens-liderando a maior eficácia por meio de taxas de conversão mais altas, interações mais valiosas do cliente e melhor priorização de atividades de valor aceitador. (Veja a Figura 1.) Dada a velocidade, o baixo custo e a qualidade da geração de conteúdo, a Genai abre novas abordagens para o marketing. Por exemplo, as campanhas sempre ativadas podem ser alimentadas por Genai para executar os esforços de marketing continuamente enquanto se adaptam aos clientes em todas as etapas de sua jornada.
GenAI Offers Multiple, Tangible Benefits in Medtech Marketing
GenAI-enabled tools can deliver a range of benefits for medtech marketing functions, foreshadowing a new approach in which marketers focus less on repetitive tasks and more on strategic and conceptual work. For years, many marketers have looked to make marketing production more efficient. They have also sought to meet the long-unfulfilled promise of hyper-personalization in messaging prospects and customers—leading to greater effectiveness through higher conversion rates, more valuable client interactions, and better prioritization of value-accretive activities.
In our experience, GenAI can reduce the timeline to create a marketing campaign from months to weeks or even days. (See Exhibit 1.) Given the speed, low cost, and quality of content generation, GenAI opens up new approaches to marketing. For instance, always-on campaigns can be powered by GenAI to run marketing efforts continuously while adapting to customers at all stages of their journey.
These gains in efficiency track with other proof points emerging across industries, where companies have already successfully scaled use cases in Marketing e outras áreas comerciais . Por exemplo, a Klarna, um processador de pagamentos suecos, anunciou uma redução de gastos externos de 25% no marketing depois de utilizar a Genai. Da mesma forma, a Reckitt, uma empresa de saúde e assistência pessoal, anunciou uma redução de 60% no desenvolvimento de conceitos e 90% na análise da mídia pós-campaint.
Three Phases of Maturity in GenAI Use
Implementing GenAI in marketing entails a Abordagem em três partes , com níveis crescentes de ambição e complexidade. (Consulte o Anexo 2.)
Deploy.
We think of the deploy phase as one in which clients leverage off-the-shelf tools or existing GenAI-embedded tools to perform simple marketing function tasks via point solutions. This could come in the form of an AI-generated campaign brief, which leverages consumer insights, or multi-variate headline and description copy for search advertising. Some ad platforms and software companies have added many GenAI features into their existing offering and workflows over the past year, substantially lowering the barriers to adoption for GenAI in marketing. These are often a great starting point for companies to start applying GenAI to make individual tasks and process steps more efficient, generating efficiency gains of 10% to 15%.
A implementação de ferramentas Genai normalmente requer atualizações da abordagem de aquisição de software existente de uma empresa em relação às verificações responsáveis de IA e treinamento para os funcionários afetados. No entanto, na maioria dos casos, as empresas podem começar a aplicar o Tecnologia Com experiência limitada, ajudando-os a realizar rapidamente valor e criar impulso na organização.
Reshape. Para alcançar um maior impacto, as empresas Medtech precisam adaptar fundamentalmente os processos e transformar o
The reshape phase involves transforming a process from end-to-end, moving beyond point solutions and reimagining a task through GenAI-enabled ways of working. To achieve greater impact, medtech companies need to fundamentally adapt processes and transform the Função de marketing , levando a melhorias de 30% a 50% em eficiência, velocidade e retorno dos gastos com marketing. Esse processo começa com a geração de insights e o breve desenvolvimento, que informa a geração de texto, imagem, áudio e ativos de vídeo. Esta saída sofre revisão de MLR/conformidade por meio de uma ferramenta de co-piloto ou revisão da Genai. Finalmente, a saída é implantada em uma plataforma como Meta, Google ou Salesforce, e o desempenho no mercado é transmitido de volta à plataforma genai de um cliente para aprender com essas métricas na regeneração de novos ativos. Dadas as capacidades de expansão, é importante que as empresas criem suas habilidades de implementação da Genai agora para se beneficiar de ferramentas ainda mais avançadas posteriormente. Criticamente, esse estágio é onde as empresas devem integrar cuidadosamente um processo de MLR aos processos de marketing, dado o nível de regulamentação em torno de produtos médicos. Fora da MedTech, a Pfizer é um bom exemplo - a empresa lançou sua própria plataforma de marketing da Genai, colocando -a na vanguarda da indústria.
For example, one of the most implemented E2E transformations, which pieces together several point solutions or use cases, is the development of creative assets, such as social media posts or targeted invitations and emails to health care professionals. This process begins with insights generation and brief development, which then informs text, image, audio, and video asset generation. This output then undergoes MLR/compliance review via a GenAI co-pilot or review tool. Finally, the output is deployed to a platform like Meta, Google, or Salesforce, and the performance in market is relayed back to a client’s GenAI platform to learn from those metrics in the regeneration of new assets.
Most GenAI solutions now include an advanced capability to generate high-quality imagery, with video on the horizon, and we expect these solutions to improve rapidly. Given such expanding capabilities, it is important that companies build up their GenAI implementation skills now to benefit from even more advanced tools later. Critically, this stage is where companies must carefully integrate an MLR process with marketing processes, given the level of regulation around medical products. Outside of medtech, Pfizer is a good example—the company launched its own GenAI marketing platform, putting it at the forefront of the industry.
GenAI marketing initiatives today are primarily concentrated in the first two categories—deploy and Reshape.
Invent. Embora tenhamos visto os primeiros exemplos de novas experiências de clientes nos segmentos de consumidores, como o guia de gênio da beleza de L'Oréal, a implementação na MedTech é mais desafiadora, dado o alto nível de regulamentação, tornando-a uma opção de longo prazo para a maioria das empresas. Essa ferramenta era necessária porque os clientes da empresa ficaram impressionados com um alto volume de interações dos pacientes, mas tinham recursos limitados devido à escassez de funcionários no setor de saúde. Para esse sistema, ter um humano no circuito era essencial para eliminar o risco de enviar a pequena parcela de respostas inadequadas criadas por Genai. Os pilotos iniciais indicam um desempenho confiável, com 93% das respostas atendendo aos padrões prontos para o paciente. Em um exemplo, uma empresa queria reduzir os gastos externos e tornar suas comunicações de marketing mais relevantes, reduzindo o tempo para lançar e adaptar ativos de marketing desenvolvidos centralmente, incluindo texto e imagens, às necessidades locais. O projeto consistia em três fases. (Consulte o Anexo 3.)
The third level of maturity and ambition—invent—entails developing entirely new revenue sources or customer experiences. Although we have seen first examples of new customer experiences in the consumer segments, such as the Beauty Genius Guide by L’Oréal, implementation in medtech is more challenging given the high level of regulation, making it a longer-term option for most companies.
We assisted a medtech company in developing a GenAI patient management solution, leveraging proprietary knowledge about its products and procedures to answer patient inquiries. This tool was needed because the company’s customers were overwhelmed with a high volume of patient interactions but had limited resources due to staff shortages in the healthcare industry. For this system, having a human in the loop was essential to eliminate the risk of sending out the small share of unsuitable answers that were created by GenAI. Initial pilots indicate a reliable performance, with 93% of responses meeting patient-ready standards.
Customer Example: Reshaping the Marketing Function for a Medtech Company
We have completed several projects with leading medtech companies to reshape their marketing function—in particular, new asset generation and content strategy. In one example, a company wanted to reduce external spend and make its marketing communications more relevant by reducing the time to launch and adapting centrally developed marketing assets, including text and images, to local needs. The project consisted of three phases. (See Exhibit 3.)
Fase 1: Desenvolva uma prova de valor com base em três aplicativos iniciais. Os modelos de texto e imagem geram materiais de marketing e promocionais, e o componente MLR é um modelo de revisão independente e separado que avalia esses materiais para conformidade. Essa abordagem segregada é fundamental, pois cria uma revisão de segunda ordem-em vez de um único modelo que gera e verifica o material (o que aumentaria o risco de não conformidade).
To start, the company developed three GenAI applications: text generation (through a large language model), an image suite (through diffusion), and an MLR review for compliance. The text and image models generate marketing and promotional materials, and the MLR component is a separate, standalone review model that evaluates these materials for compliance. This segregated approach is critical in that it creates a second-order review—rather than a single model that generates and checks the material (which would increase the risk of noncompliance).
Fase 2: Escala os aplicativos. Nesta fase, é essencial controlar o custo de inferência - o custo do uso de um modelo de IA treinado para gerar ativos com base em novos dados ou prompts. Os custos de inferência podem ser significativos e corroer, ou até eliminar, a economia de custos projetada. Nesta fase, as empresas geralmente subestimam a quantidade de gerenciamento de mudanças e o monitoramento contínuo necessário. Embora a Genai seja uma tecnologia poderosa, ela não terá sucesso, a menos que os funcionários a adotem e mudem seu comportamento de acordo. Além disso, a empresa está construindo mecanismos para rastrear e gerenciar de perto a economia de custos. Esses ganhos de eficiência e reduções de custos estão alinhados com as economias que o marketing habilitado para Genai criou para empresas de outros setores. Para começar, acreditamos que as empresas devem se concentrar nas seguintes etapas concretas. Muitas empresas não têm uma perspectiva quantificada sobre o valor potencial do Genai no marketing, e aquelas que geralmente deixam de definir KPIs predefinidos e rastream-os rigorosamente para avaliar o impacto da P&L em escala. Algumas empresas criam um manual da Genai que estabelece as melhores práticas, independentemente do acesso a ferramentas, conscientização, habilidades, suporte, rastreamento e IA responsável.
To scale the GenAI offering, the company combined all three applications into a marketing suite and integrated it into the company’s tech stack of existing marketing software. In this phase, it’s essential to control inference cost—the cost of using a trained AI model to generate assets based on new data or prompts. Inference costs can be significant and erode, or even eliminate, the projected cost savings.
Phase 3: Roll out to local markets.
After creating the tech setup, the company is now preparing for a full roll-out of the model to local markets. In this phase, companies often underestimate the amount of change management and continuous monitoring required. While GenAI is a powerful technology, it will not succeed unless employees adopt it and change their behavior accordingly. In addition, the company is building mechanisms to closely track and manage the cost savings.
The initial pilot results indicated a potential reduction of 60% to 80% gross savings on text assets and a four-fold increase in the speed of asset generation. Those efficiency gains and cost reductions are in line with the savings that GenAI-enabled marketing has created for companies in other industries.
The Agenda for Marketing Leaders
Given these early successes, there is no rationale for a “wait-and-see” approach among medtech marketing leaders. To get started, we believe companies should focus on the following concrete steps.
- Prioritize a manageable number of validated marketing use cases with clear potential to improve top-line or cost for scaling—not just experimentation—and generate enthusiasm among employees for GenAI to shape a positive narrative.
- Build a clear business case for implementation and track performance. Many companies do not have a quantified perspective on the potential value from GenAI in marketing, and those that do often fail to set predefined KPIs and rigorously track them to gauge the P&L impact at scale.
- Get the organization ready for GenAI-enabled transformation, including bedrock principles of responsible AI and the right operating model. Some companies create a GenAI playbook that lays out best practices regardless of tool access, awareness, skills, support, tracking, and responsible AI.
- Institutionalize a strong linkage between tech and marketing functions, with clear responsibilities and incentives.
- In addition to demonstrating short-term value with reshape and Implantação Aplicativos genai, comece a desenvolver produtos Genai diferenciados de longo prazo e experiências de clientes- Invent-que levam a uma nova receita. Observamos frequentemente que há muito foco nos aspectos tecnológicos de Genai, mas os elementos do processo e das pessoas precisam de atenção cuidadosa e um compromisso suficiente do tempo e outros recursos.
Don’t overlook the change management component. We often observe that there is too much focus on the tech aspects of GenAI, but process and people elements need careful attention and a sufficient commitment of time and other resources. Pesquisa BCG descobriu que as empresas que obtêm sucesso com a Genai seguem a regra de 10-20-70: 10% do esforço é necessário para a construção de modelos de IA, 20% vão para disponibilizar os dados certos e os 70% restantes se concentram nas mudanças nos processos, incluindo comportamentos diários entre os funcionários. Esse dia ainda não está aqui. Mas existem aplicações claras para a tecnologia - principalmente no marketing. Em nosso trabalho com empresas em MedTech, Biopharma e outros segmentos de saúde, Genai permite processos de marketing de tempo até o mercado mais eficiente, maiores, maiores
In the future, medtech companies may be able to integrate GenAI into new patient-facing products and services. That day is not here yet. But there are clear applications for the technology—particularly in marketing. In our work with companies in medtech, biopharma, and other healthcare segments, GenAI enables faster time-to-market, more efficient marketing processes, greater
Personalização
e conformidade mais forte da MLR - tudo isso pode ter um impacto significativo nos resultados. Mitch Krogman por suas contribuições para esta publicação. Parceiro, BCG X
There is no advantage in waiting and a clear upside for the medtech companies willing to be bold in how they use GenAI to revamp marketing.
The authors would like to thank Alan Grimm, Sören Grothkopp, Nikolaus Zeiss, Meghna Eichelberger, and Mitch Krogman for their contributions to this publication.
