Relevance. The article explores the potential applications of artificial intelligence technologies in managing the export activities of pharmaceutical companies. It examines the key directions of the digital transformation of the industry, including the use of machine learning algorithms, natural language processing, intelligent analytics, and predictive monitoring within the Pharma 4.0 framework.
The aim of this study was to examine the using artificial intelligence to improve the management of pharmaceutical exports and to develop an objective system for assessing the export readiness of pharmaceutical companies.
Material and methods. Special attention is given to the formation of integrated intelligent ecosystems that establish interconnections between the levels of Technological Readiness (TRL), Manufacturing Readiness (MRL), and Export Readiness (ERL) of enterprises. The development of the ERL concept has become one of the essential steps toward creating a universal system for measuring the maturity of export-oriented pharmaceutical companies. However, the practical implementation of this methodology requires tools capable of continuously collecting, processing, and interpreting data from various sources – from manufacturing and regulatory to financial and logistics. At this stage, artificial intelligence becomes a central element, transforming ERL assessment from a static audit into a dynamic monitoring process.
Results. The introduction of AI-driven systems enables the transition from descriptive management models to predictive and prescriptive strategies, based on data analysis from corporate information systems and external regulatory databases.
Conclusion. The article presents practical examples of AI applications for regulatory analytics automation, prediction of manufacturing deviations, optimization of pharmaceutical logistics, and assessment of reputational risks using open-source data. Particular emphasis is placed on data interoperability and standardization, which form the foundation for harmonizing national and international readiness assessment systems. The study demonstrates that artificial intelligence is becoming an integral component of the pharmaceutical export management system, enhancing the transparency, resilience, and global competitiveness of the Russian pharmaceutical industry.
Актуальность. Статья посвящена исследованию возможностей применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в управлении экспортной деятельностью фармацевтических компаний. Рассмотрены ключевые направления цифровой трансформации отрасли, включающие использование алгоритмов машинного обучения, обработки естественного языка, интеллектуальной аналитики и предиктивного мониторинга в рамках концепции «Фарма 4.0».
Целью настоящего исследования являлось изучение применения ИИ для совершенствования управления экспортом лекарственных средств (ЛС) и формирования объективной системы оценки экспортной готовности фармацевтических компаний.
Материал и методы. Особое внимание уделено формированию интегрированных интеллектуальных экосистем, обеспечивающих связь между уровнями технологической (УГТ), производственной (УГП) и экспортной готовности (УГЭ) предприятий. Развитие методики оценки уровней готовности стало одним из ключевых шагов к формированию универсальной системы измерения зрелости фармацевтических компаний, ориентированных на экспорт. Однако практическая реализация этой методики требует инструментов, способных непрерывно собирать, обрабатывать и интерпретировать данные из различных источников – от производственных и регуляторных до финансовых и логистических. Именно на этом этапе ИИ становится центральным элементом, превращая УГЭ в оценку из статического аудита в динамический процесс мониторинга.
Результаты. Внедрение ИИ-систем позволяет перейти от описательных моделей управления к предиктивным и предписывающим стратегиям, основанным на анализе данных из корпоративных информационных систем и внешних регуляторных источников.
Заключение. Приведены примеры практического использования ИИ для автоматизации регуляторного анализа, прогнозирования производственных отклонений, оптимизации фармацевтической логистики и оценки репутационных рисков на основе открытых данных. Особое значение придается вопросам интероперабельности и стандартизации обмена данными, которые формируют основу для гармонизации национальных и международных систем оценки готовности. Результаты исследования показывают, что ИИ становится неотъемлемым элементом системы управления экспортом ЛС, способствуя повышению прозрачности, устойчивости и конкурентоспособности фармацевтической отрасли России на глобальном рынке.