Таковы данные исследования HexaData, посвященного цифровой зрелости фармацевтических компаний. В первом полугодии 2026 года агентство опросило более 30 производителей. 80%+ выборки составили крупные и средние компании с оборотом от 5 млрд рублей. Среди респондентов — C-level, руководители ИТ, аналитики и цифровой трансформации.

72% опрошенных прямо заявили: корпоративные данные не выдерживают требований AI‑систем, 67% признали, что уже сворачивали AI‑инициативы из‑за проблем с данными.

Ответы показывают три повторяющиеся причины:

1. Данные разнесены между несколькими учетными системами, интеграция либо отсутствует, либо поддерживается вручную.

2. Нет единых справочников, одни и те же сущности по‑разному называются в производственных и коммерческих контурах.

3. В компании нет функции Data Governance, никто формально не отвечает за качество, полноту и единообразие данных.

На этом фоне почти 100% респондентов проявляют интерес к ИИ‑сценариям — от предиктивной аналитики спроса и оптимизации логистики до планирования клинических исследований, но до промышленной эксплуатации доходит лишь около 8% проектов.

Основные точки сбоя — некачественный вход, отсутствие стандартизированных процессов работы с данными и непонимание, как встроить AI‑решения в жестко регулируемые контуры фармпроизводства.

HexaData оценивает окно в 3–5 лет как критическое для формирования нового конкурентного преимущества: выиграют те компании, которые сначала разберутся с архитектурой данных и Data Governance, а уже потом будут масштабировать ИИ, а не бесконечно перезапускать пилоты.

Вебпрактик AI | Корпоративный ИИ