Whalesbook
AI తో నాణ్యతలో కొత్త శిఖరాలు
AI లాంటి కొత్త టెక్నాలజీస్ భారత ఫార్మా పరిశ్రమ క్వాలిటీ మేనేజ్ మెంట్ విధానాన్ని పూర్తిగా మార్చేస్తున్నాయి. మాన్యువల్ పర్యవేక్షణ నుంచి ఇంటెలిజెంట్ సిస్టమ్స్ వైపు ఈ మార్పు అవసరం. దాదాపు 50% భారత ఫార్మా కంపెనీలు AI-బేస్డ్ ప్రాజెక్ట్స్ లో పెట్టుబడులు పెడుతుంటే, 25% కంపెనీలు ఇప్పటికే జెనరేటివ్ AI (GenAI) ని మ్యానుఫ్యాక్చరింగ్ లో ఉపయోగిస్తున్నాయి. దీని ద్వారా 30-40% వరకు ప్రొడక్టివిటీ పెరుగుతుందని అంచనా. AI ని క్వాలిటీ సిస్టమ్స్ లో చేర్చడం అనేది కేవలం అప్ గ్రేడ్ కాదు, 'Right First Time' (RFT) మ్యానుఫ్యాక్చరింగ్ సాధించడానికి, వేస్టేజ్ తగ్గించడానికి, ఖర్చులను తగ్గించుకోవడానికి, బ్యాచ్ రిలీజ్ టైమ్స్ ని వేగవంతం చేయడానికి ఇదొక స్ట్రాటజిక్ ముందడుగు. 2030 నాటికి మార్కెట్ సైజ్ ని $130 బిలియన్ కు పెంచాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్న ఈ పరిశ్రమకు ఈ టెక్నాలజీ ఇన్ఫ్యూజన్ చాలా కీలకం. డీవియేషన్ మేనేజ్మెంట్, ప్రిడిక్టివ్ మెయింటెనెన్స్ వంటి రంగాలపై కంపెనీలు AI ని ఫోకస్ చేస్తున్నాయి. దీనివల్ల సమస్యలు రాకముందే వాటిని సరిదిద్దవచ్చు.
గ్లోబల్ క్వాలిటీ ప్రమాణాల వైపు
US FDA, EMA వంటి గ్లోబల్ రెగ్యులేటరీ బాడీలు కూడా AI ని ఫార్మా డెవలప్ మెంట్, మ్యానుఫ్యాక్చరింగ్ లో వాడకాన్ని ప్రోత్సహిస్తున్నాయి. అయితే, పటిష్టమైన గవర్నెన్స్, మనుషుల పర్యవేక్షణ ఉండాలని షరతు పెడుతున్నాయి. ఈ అంతర్జాతీయ సహకారం భారత కంపెనీలకు గ్లోబల్ మార్కెట్ యాక్సెస్ పొందడానికి స్పష్టమైన మార్గనిర్దేశం చేస్తోంది. గతంలో, భారత ఫార్మా రంగం క్వాలిటీ కంట్రోల్ లోపాలు, డేటా ఇంటిగ్రిటీ సమస్యలతో ఇబ్బంది పడింది. దీనివల్ల రిప్యూటేషన్ దెబ్బతినడమే కాకుండా, ప్రొడక్ట్ రీకాల్స్ కూడా జరిగాయి. AI-పవర్డ్ అనలిటిక్స్ ఇప్పుడు మ్యానుఫ్యాక్చరింగ్, బ్యాచ్ రికార్డులలో ఏదైనా తేడా వస్తే, అది పెద్ద సమస్యగా మారకముందే గుర్తించగలవు. డేటా ఇంటిగ్రిటీ, ట్రేసబిలిటీని మెరుగుపరచడం, అంతర్జాతీయ స్టాండర్డ్స్ అయిన ALCOA+ , GxP లను అందుకోవడానికి ఇది చాలా అవసరం.
సవాళ్లు, అవకాశాలు
AI ని వేగంగా స్వీకరిస్తున్నప్పటికీ, భారత ఫార్మా రంగంలో ఇంకా కొన్ని సవాళ్లున్నాయి. 55% కంటే ఎక్కువ కంపెనీలు తమ క్వాలిటీ ఫంక్షన్లలో డిజిటల్ ట్రాన్స్ ఫర్మేషన్ ను పాక్షికంగానే అమలు చేశాయి. చిన్న కంపెనీలకు ఖరీదైన AI సిస్టమ్స్ కొనుగోలు చేయడం కష్టమవుతోంది. ప్రత్యేక AI టాలెంట్ లేకపోవడం, స్కిల్ గ్యాప్స్ కూడా ప్రధాన అడ్డంకులుగా మారాయి. లెగసీ సిస్టమ్స్ తో ఇంటిగ్రేట్ చేయడం, డేటా స్టాండర్డైజేషన్ కూడా క్లిష్టమైన సమస్యలే. AI ని డెసిషన్-సపోర్ట్ టూల్ గా వాడినా, చివరి బాధ్యత మాత్రం మనుషులదే. డేటా సెక్యూరిటీ, ప్రైవసీ గురించి కూడా కఠినమైన ఫ్రేమ్ వర్క్స్ అవసరం. రెగ్యులేటరీ అనిశ్చితి కూడా కొన్నిసార్లు సవాళ్లు సృష్టిస్తుంది. ఇక యాక్టివ్ ఫార్మాస్యూటికల్ ఇంగ్రీడియంట్స్ (APIs) కోసం దిగుమతులపై ఆధారపడటం కూడా సప్లై చైన్ లో బలహీనతలను సూచిస్తుంది.
భవిష్యత్ అంచనాలు
విశ్లేషకుల అంచనాల ప్రకారం, ఫార్మా రంగంలో AI వృద్ధి బలంగా కొనసాగుతుంది. గత ఏడాదిలో AI-డ్రివెన్ డ్రగ్ రీసెర్చ్ లో దాదాపు $7 బిలియన్ ఇన్వెస్ట్ మెంట్ జరిగింది, ఇది 2034 నాటికి రెట్టింపు అయ్యే అవకాశం ఉంది. ఇండియాలో, AI అడాప్షన్ 2026 నాటికి ప్రయోగ దశ నుంచి పెద్ద ఎత్తున అమలులోకి వచ్చే అవకాశం ఉంది, ఇది మరింత ఎఫిషియన్సీని పెంచుతుంది. EY రిపోర్ట్ ప్రకారం, AI అడాప్షన్ 30-40% వరకు ప్రొడక్టివిటీని పెంచగలదు, 75% వినియోగదారులు ఇప్పటికే ఖర్చు తగ్గింపు, కస్టమర్ సంతృప్తి మెరుగుపడిందని చెబుతున్నారు. 2033 నాటికి భారత ఫార్మా మార్కెట్ $174.31 బిలియన్ కు చేరుతుందని అంచనా. AI డ్రగ్ డెవలప్ మెంట్, మ్యానుఫ్యాక్చరింగ్, డిస్ట్రిబ్యూషన్ లో ఆపరేషన్స్ ని ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. సమగ్రమైన, అవుట్ కమ్-ఫోకస్డ్ డిజిటల్ స్ట్రాటజీని అనుసరించే కంపెనీలు ఇప్పటికే కంప్లైయన్స్ వేగవంతం కావడం, ప్రొడక్ట్-టు-మార్కెట్ వెలాసిటీ మెరుగుపడటం వంటి ప్రయోజనాలను చూస్తున్నాయి. ఇలాంటివి వాటిని గ్లోబల్ స్టేజ్ లో మరింత సమర్థవంతంగా పోటీ పడేలా చేస్తాయి.