Медпреды тренируют визит голосом с AI-врачом, а вы получаете данные, которых нет ни в CRM, ни в отчётах тренеров: где ломается визит, на каких возражениях спотыкается команда и чего не хватает в цикловой книге. Кто готов к врачу, видно до выезда в поле.
Платформа в реестре российского ПО (запись №34390 от 15.07.2026). Серверы в РФ, 152-ФЗ, мы оператор персональных данных (рег. №24-26-053561). Проходили проверки СБ в фарме, банках и недвижимости.
Визит идёт · 07:42
Презентация началась на 02:14 — раньше первого вопроса о пациентах врача.
План по препарату не выполняется — а причину видно только по итогам квартала. В CRM визит отмечен, но был ли он и как прошёл, проверить нечем. Совместный визит покрывает пару человек в месяц, и при тренере медпред работает не так, как один.
Данные о том, что реально происходит между медпредом и врачом, до вас не доходят. Тренинги, цикловую книгу и аттестацию вы планируете по ощущениям.
Отметка стоит, продажи на территории не растут. Разбираться приходится задним числом, когда цикл уже закрыт.
100+ медпредов в 5+ регионах — тренер физически покрывает единицы. Остальные месяцами работают без обратной связи.
К моменту, когда слабое место найдено, команда успела провести сотни визитов с той же ошибкой.
Эти данные можно собрать раньше, чем медпред придёт к врачу.
Медпред проводит визит с AI-врачом: терапевт, кардиолог, гинеколог — со скептицизмом, нехваткой времени и возражениями из реальной практики. Диалог голосом, 10–15 минут, с любого устройства.
Скептичен, торопится, отвлекается на пациента в коридоре. Обрывает презентацию, если не понял, зачем она ему.
Требует источник на каждую цифру. Спрашивает дизайн исследования и выборку, замечает подмену доказательства мнением.
Специализация, характер и возражения собираются под ваш препарат и вашу нозологию. Как это устроено — ниже.
У меня отработанная схема, которая меня устраивает.
Понимаю. Но наш препарат как раз показывает лучший профиль в этой группе пациентов.
Нет присоединения и нет уточняющего вопроса. Врач не сказал, на каких пациентах схема даёт сбой, — и медпред не спросил.
Готовность людей поимённо
Готовность команды по регионам
Сигналы для цикловой книги
Один и тот же врач, одни и те же критерии, сотни попыток. В поле такие данные не собрать, а здесь они остаются после каждой тренировки.
Реальный разбор: 891 визитов к AI-врачу, 209 сотрудников, один сценарий, один месяц. Компания и названия препаратов не раскрываются.
67%
диалогов — врач просит прямое сравнение с конкурентом, и медпредам нечем ответить. Проблема в цикловой книге, навык тут ни при чём.
4,95
из 10 — средний балл за выявление потребностей. Презентация стартует до того, как медпред понял, что важно врачу. Самый проваленный этап визита.
15
возражений врача — с частотой, дословными формулировками из диалогов и типовыми ошибками в ответах на каждое.
94
человека в красной зоне — по каждому виден слабейший этап, растёт ли он от попытки к попытке и что отметил AI в разборе. Готовый план работы для тренера.
Открытие визита 7,5
Выявление потребностей 5,0
Аргументация 6,1
Работа с возражениями 5,8
Договорённости 6,3
«Меня устраивает текущая схема, я к ней привык»
очень частоТиповая ошибка: Медпред спорит со схемой вместо того, чтобы спросить, на каких пациентах она даёт сбой.
«Коллеги рекомендуют препарат конкурента, почему я должен менять»
частоТиповая ошибка: Уходит в сравнение характеристик. Не спрашивает, какой результат врач считает достаточным.
«Дайте источник этой цифры»
частоТиповая ошибка: Называет исследование без дизайна и выборки. Врач считает ответ уклончивым.
Такой отчёт команда Pichi собирает по итогам каждого периода. Он уходит L&D, коммерческому директору и маркетингу — у каждого свой слой. Имена и названия препаратов в примерах вымышлены, метрики реальные.
Напишите нам «Пришлите пример отчёта» — вышлем его в тот же день.
Метрика: все МП сертифицированы к дате, время до боевого визита.
| Сотрудник | Балл | Слабейший этап | Динамика |
|---|---|---|---|
| Егорова А. | 4,8 | Потребности | ↑ |
| Ильин П. | 5,1 | Возражения | ↓ |
| Савчук Д. | 5,6 | Договорённости | ↑ |
Метрика: качество визита по комплексной оценке, динамика красной зоны.
Метрика: доля диалогов с закрытым возражением после правки материалов.
Цикловая книга, инструкции, клинические исследования, ваш фреймворк оценки — и команда Pichi за неделю собирает сценарий и AI-врача под ваш препарат. Или ваш тренер собирает сценарий сам в конструкторе. Ещё неделя уходит на онбординг и пилотную группу. Разработчики не нужны ни в том, ни в другом случае.
Голосом, в любой момент рабочего дня, 10–15 минут на визит. AI-врач скептичен, торопится, требует источники — как настоящий. Повторить можно сколько угодно раз.
Медпред — разбор сразу после звонка. Руководитель — дашборд по команде. Маркетинг — отчёт по возражениям и контент-пробелам за период.
Пилот 4–6 недель на вашем реальном сценарии. AI-врач правильно произносит названия ваших препаратов и знает ваши клинические исследования.
«Чат-бот в роли врача» от AI-врача, которому верит поле, отличают те, кто его настраивает, и глубина настройки. Часть приёмов мы отработали на проекте с ЭГИС.
Сценарии и поведение врача настраивает консультант с медицинским образованием. Он больше пяти лет в фармацевтике и больше пяти лет сам ходил к врачам медицинским представителем. Возражения, которые он закладывает, он слышал в кабинетах сам.
Инженеры по настройке регулярно выезжают с медпредами на реальные визиты. Врачи уводят разговор, жалуются на поток, торопятся, спрашивают про конкурентов. Тысячи страниц инструкций этого не показывают — день в машине показывает.
Скажите модели «будь скептичной» — её хватит на три реплики, дальше она начнёт помогать. Поэтому скепсис держит отдельная маленькая модель: она слушает диалог и по событиям подмешивает врачу реплики вроде «у меня скоро обед».
Обычный речевой движок ломается на дозировках и названиях: «один двадцать пять» превращается в три числа, название препарата — в английское слово. Настраиваем распознавание по нозологии, чтобы модель ждала правильные термины.
50 медпредставителей в группе обучения, 1000+ симуляций на сегодня. 2 AI-персоны врачей, 4 сценария, 20+ препаратов с правильным произношением, клинические исследования в знаниях AI-врача, 10 критериев под фреймворк компании. Пилот на 20 сотрудниках — и масштабирование на команду.
1000+
симуляций на сегодня0,84
корреляция с оценкой эксперта258 медпредов. 444 часа тренировок за месяц — в среднем 9 визитов на человека. Сотрудники отметили как полезные 93% тренировок. Затем сертификация: 286 медпредставителей сдали экзамен за один день, 99% — с первого раза.
444 ч
практики за месяц93%
тренировок признаны полезными286
сертифицированы за деньSanofi сертифицировала 500 медпредов за 5 дней под лонч вакцины3. Novartis сократила онбординг с 5 до 2 недель, 95% сдают сертификацию с первой попытки4. В AI-симуляции медпреды практикуются в 6 раз чаще, чем в ролёвках с тренером5.
«Как подаётся обратная связь — прям вот реально понравилось. Она конструктивная, даже очень объёмная. И вот то, что представитель пытался соскочить — тренажёр всё равно потом указал, что этот вопрос не был отвечен. Это как раз круто».
За 30 минут покажем живой визит по фарм-сценарию, вместе разберём пример аналитики и обсудим, как пропилотировать платформу на вашей команде.
Поле встречает инструменты контроля настороженно. Поэтому Pichi построен на стороне медпреда. Тренировки — песочница: в командные отчёты идут прогресс и зоны роста, а не каждая ошибка. Ошибаться и повторять можно сколько угодно. В зачёт идёт только аттестация — зачёт/незачёт по заранее известным критериям, а не рейтинг на всеобщем обозрении.
Разбор после звонка — по фактам: «здесь ты присоединился к негативной эмоции», «вопрос врача остался без ответа». Перед сложным визитом сценарий можно прогнать несколько раз и зайти к врачу, уже отработав возражения.
«Все скептически относятся к любому обучению. Что бы мы ни назначили — половина сразу говорит: потеря времени. А здесь говорят "круто", "буду продолжать пользоваться". Это оглушительный успех».
Облако в РФ, соответствие 152-ФЗ. Платформа в реестре российского ПО (запись №34390 от 15.07.2026), мы оператор персональных данных (рег. №24-26-053561). Выделенный инстанс или on-prem — обсуждаем отдельно.
Проходили проверки СБ в фарме, банках и недвижимости. Знаем этот маршрут и ведём его на своей стороне.
Сценарии, персоны и критерии собирает команда Pichi. Онбординг администраторов и пользователей — в пакете.
Аккаунт-менеджер, отчёты по периодам, правки сценариев под новый цикл. SLA фиксируем в договоре.
| Способ | Масштаб | Объективная оценка | Данные для маркетинга | Аудируемость |
|---|---|---|---|---|
| Тренинги и ролёвки | нет | нет | нет | нет |
| Совместный визит с тренером | нет | частично | нет | частично |
| Речевая аналитика звонков | да | да | частично | да |
| AI-тренажёр без бизнес-аналитики | да | да | нет | частично |
| Pichi | да | да | да | да |
Тренер остаётся. Тренинги остаются. Pichi закрывает то, что они физически не могут: масштаб, стабильную оценку и данные по каждому визиту. А строка «AI-тренажёр без бизнес-аналитики» — это большинство решений на рынке.
Совпадение AI-оценки с оценкой тренера — 0,84: слепой замер на четырёх проектах, больше 100 диалогов в каждом. Тренер оценивает визит, не видя оценки AI, затем сравниваем. Каждый вывод опирается на цитату из диалога, поэтому оценку можно перепроверить руками. Один из руководителей продаж сверял результаты с корпоративной речевой аналитикой: выводы совпали.
AI-врач торопится, скептичен, отвлекается на пациента в коридоре, требует источник на каждую цифру. Формулировки возражений взяты из реальных визитов — наш аналитик ездил в поля и слушал их вживую. На демо услышите сами.
Ваша часть — передать материалы и согласовать критерии. Сценарий собираем мы за рабочую неделю, или ваш тренер собирает его сам в конструкторе. Разработчики и интеграции не нужны, тренировки идут с любого устройства.
Так бывает, когда тренажёр — это скрипт с оценкой-приговором. На проекте с 258 медпредами сотрудники отметили как полезные 93% тренировок. Разбор строится на фактах из диалога, аттестация идёт в формате зачёт/незачёт.
Pichi их не заменяет, он добавляет масштаб. Тренер покрывает единицы, AI-врач — всю команду, каждый день, по одинаковым критериям. Сравнение по пунктам — в таблице выше.
Зависит от числа лицензий и глубины кастомизации. Считаем после демо под вашу команду — на встрече покажем, из чего складывается контракт.
За 30 минут на встрече:
Отвечаем в течение рабочего дня. В Telegram — быстрее.
Про это пока рассказываем лично — покажем на демо и ответим на вопросы.
Записаться на демо
pichi.ai