01
CRM показывает факт визита, не качество
Отметка стоит, продажи на территории не растут. Разбираться приходится задним числом, когда цикл уже закрыт.
ИИ-тренажёр для фармацевтических компаний
Цифровой двойник полевых визитов — тренажёр для медицинских представителей
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. Готовность поля видна до выезда в поле.
- 1000+ медпредов на платформе
- 7 фармкомпаний из топ-20 рынка1
- 0,84 корреляция с оценкой эксперта2
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, финтехе и недвижимости.
AI-персона Терапевт скептична · мало времени
Оценка визита 6,1 / 10
Открытие визита 7,5
Выявление потребностей 5,0
Аргументация 6,1
Работа с возражениями 5,8
Договорённости 6,3
Презентация началась на 02:14 — раньше первого вопроса о пациентах врача.
Что вы на самом деле знаете о визитах своей команды?
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.
02
Совместные визиты не масштабируются
100+ медпредов в 5+ регионах — тренер физически покрывает единицы. Остальные месяцами работают без обратной связи.
03
Обратная связь опаздывает на квартал
К моменту, когда слабое место найдено, команда успела провести сотни визитов с той же ошибкой.
Эти данные можно получить — до того, как визиты состоялись.
Цифровой двойник полевых визитов
Тренажёр визита к врачу, где каждый визит можно разобрать
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.
Терапевт
Скептичен, торопится, отвлекается на пациента в коридоре. Обрывает презентацию, если не понял, зачем она ему.
Кардиолог
Требует источник на каждую цифру. Спрашивает дизайн исследования и выборку, замечает подмену доказательства мнением.
Своя персона
Специализация, характер и возражения собираются под ваш препарат и вашу нозологию. Как это устроено — ниже.
фрагмент диалога · разбор после звонка 
У меня отработанная схема, которая меня устраивает.
Понимаю. Но наш препарат как раз показывает лучший профиль в этой группе пациентов.
Возражение не отработано: нет присоединения и нет уточняющего вопроса. Врач не сказал, на каких
пациентах схема даёт сбой, — и медпред не спросил.
Сотни тренировок
Оценка по вашим критериям
Слой данных
обучение
Готовность людей поимённо
продажи
Готовность команды по регионам
маркетинг
Сигналы для цикловой книги
Один и тот же врач, одни и те же критерии, сотни попыток. То, что в поле собрать невозможно, здесь — побочный продукт тренировки.
Отчёт-образец
Так выглядит месяц тренировок одной команды
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. Это дыра в цикловой книге, а не провал навыка.
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
человек 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.
Этапы визита · среднее по команде 6,1 / 10
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.
Одни и те же тренировки — три отчёта: для обучения, продаж и маркетинга
Обучение и аттестация медицинских представителей
- Аттестация без сбора людей: единые критерии, стабильная оценка, аудируемый след по каждому.
- Онбординг с измеримым выходом — видно, кто готов к реальному врачу, а кто ещё нет.
- Подготовка поля к новому циклу за недели, а не за месяцы.
Метрика: все МП сертифицированы к дате, время до боевого визита.
Готовность команды до выезда в поле
- Срез по регионам, по препаратам, по этапам визита — вместо отчёта после совместных визитов раз в квартал.
- Красная зона видна за месяц до того, как станет провалом плана на территории.
- Цифра по каждому человеку, а не ощущение регионального менеджера.
| 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.
Данные, за которыми раньше ездили в поля
- Карта возражений врача из сотен диалогов: что спрашивают, с какой частотой, где аргументация не выдерживает.
- Контент-пробелы цикловой книги — места, где медпредам нечем ответить.
- Гипотезы для правок материалов с приоритетами и способом проверки.
Метрика: доля диалогов с закрытым возражением после правки материалов.
Запуск за 2 недели. Сценарии делаем мы
1
Передаёте материалы
Цикловая книга, инструкции, клинические исследования, ваш фреймворк оценки. Команда Pichi собирает сценарий и AI-врача под ваш препарат за неделю, ещё неделю — онбординг и пилотная группа. Ваши разработчики не нужны.
2
Команда тренируется
Голосом, в любой момент рабочего дня, 10–15 минут на визит. AI-врач скептичен, торопится, требует источники — как настоящий. Повторить можно сколько угодно раз.
3
Вы получаете данные
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.
Как делается двойник
Двойник похож на ваше поле, потому что мы выезжали туда
Разница между «чат-ботом в роли врача» и цифровым двойником — в глубине настройки. Вот что мы делали на проекте с ЭГИС, чтобы AI-врач вёл себя как врач, а не как услужливая модель.
Мы съездили в поля
Бизнес-аналитик провёл день с медпредом на реальных визитах. Врачи уводят разговор, жалуются на поток, торопятся, спрашивают про конкурентов. Тысячи страниц инструкций этого не показывают — день в машине показывает.
Врач не скатывается в ассистента
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».
Распознавание под фарму
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.
Произношение препаратов
Синтезатор коверкает названия, а указания про ударение игнорирует. Пишем фонетические правила посимвольно — под каждый препарат отдельно. Правила меняются без релиза платформы.
7 фармкомпаний из топ-20 рынка уже тренируются в Pichi
Всего на платформе 1000+ медпредов.
ЭГИС
200+ медпредов по всей России. 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.
NPS 85 по итогам пилота
0,84 корреляция с оценкой эксперта
Топ-фарма
258 медпредов. 444 часа тренировок за месяц — в среднем 9 визитов на человека. 93% тренировок сотрудники отметили как полезные. Следующий этап — сертификация 300 человек с детальной аналитикой по экзамену.
444 ч практики за месяц
93% тренировок признаны полезными
мировые бенчмарки отрасли
Sanofi 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.
«После прочтения оценок многих звонков — явно правда. У нас речевая аналитика в компании, она показывает ровно те же результаты».
руководитель продаж, клиент PichiСоберём AI-врача под ваш препарат и покажем на демо
30 минут: живой визит по фарм-сценарию, разбор аналитики и прямой ответ, подходит ли Pichi под вашу задачу.
Поле не саботирует. Проверено скептиками
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».
руководитель обучения, клиент PichiПроходим службу безопасности фарм-компаний
Данные не уходят
Серверы в РФ, соответствие 152-ФЗ. Платформа в реестре российского ПО (запись №34390 от 15.07.2026), мы оператор персональных данных (рег. №24-26-053561). Вариант on-prem обсуждаем отдельно.
СБ, юристы, финансисты — проводим сами
Проходили проверки СБ в фарме, финтехе и недвижимости. Знаем этот маршрут и ведём его на своей стороне.
Внедрение — наша работа
Сценарии, персоны и критерии собирает команда Pichi. Онбординг администраторов и пользователей — в пакете.
Сервис, а не подписка
Аккаунт-менеджер, отчёты по периодам, правки сценариев под новый цикл. SLA фиксируем в договоре.
Чем это отличается от того, что у вас уже есть
| 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.
FAQ
Вопросы, которые задают на первой встрече
Насколько оценке можно верить?
Корреляция AI-оценки с оценкой живого эксперта — 0,84 на публичном кейсе ЭГИС. Каждый вывод опирается на цитату из диалога, поэтому оценку можно перепроверить руками. Один из руководителей продаж сверял результаты с корпоративной речевой аналитикой: выводы совпали.
Врач получится «пластиковый»?
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.
Сколько времени это займёт у нашей команды?
Ваша часть — передать материалы и согласовать критерии. Сценарий собираем мы за рабочую неделю. Разработчики и интеграции не нужны, тренировки идут с любого устройства.
У нас уже был тренажёр для медпредставителей, поле его не полюбило
Частая история, когда тренажёр — это скрипт с оценкой-приговором. На проекте с 258 медпредами 93% тренировок сотрудники отметили как полезные. Разбор строится на фактах из диалога, аттестация идёт в формате зачёт/незачёт.
Чем AI-тренажёр отличается от двойных визитов и тренингов?
Pichi их не заменяет, а добавляет масштаб. Тренер покрывает единицы, AI-врач — всю команду, каждый день, по одинаковым критериям. Сравнение по пунктам — в таблице выше.
Что с ценой?
Зависит от числа лицензий и глубины кастомизации. Считаем после демо под вашу команду — на встрече покажем, из чего складывается контракт.
30 минут — и вы увидите свой сценарий в работе
Если Pichi не подходит под вашу задачу — так и скажем. На встрече вы получите:
- Живой визит к AI-врачу по фарм-сценарию
- Разбор аналитики на реальном примере
- Прямой ответ, подходит ли Pichi под вашу задачу
Напишите нам
Написать в Telegram
или на почту
Отвечаем в течение рабочего дня. В Telegram — быстрее.
- 1 — топ-20 фармкомпаний российского рынка по версии Forbes Russia.
- 2 — корреляция AI-оценки с оценкой живого эксперта, публичный кейс ЭГИС: generation-ai.ru/cases/aspirity.
- 3 — Sanofi, сертификация полевых сил под лонч вакцины.
- 4 — Novartis, программа онбординга медицинских представителей.
- 5 — Quantified, исследование по life sciences.