Оценка возможностей ИИ-агентов и больших языковых моделей для мониторинга рынков фармацевтической продукции
Автор: Степченкова Ольга Сергеевна
Журнал: Региональная экономика. Юг России @re-volsu
Рубрика: Фундаментальные исследования пространственной экономики
Статья в выпуске: 1 т.14, 2026 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена актуальной проблеме применения когнитивных технологий, в частности искусственного интеллекта (далее - ИИ), для мониторинга и анализа фармацевтических рынков. В условиях санкционного давления и необходимости переориентации российского неэнергетического экспорта фармацевтика рассматривается как одна из ключевых высокотехнологичных отраслей. Автор проводит критический анализ традиционных методов стратегического маркетинга (SWOT-анализ, модель пяти сил Портера, матрица BCG, модель Uppsala). Анализ показал, что традиционные методы сохраняют свою теоретическую ценность, но демонстрируют принципиальную ограниченность в условиях современной экономики; в контексте цифровизации эти методы требуют интеграции с когнитивными технологиями для повышения их точности, объективности и оперативности. Исследование выявило значительный потенциал когнитивных технологий (ИИ-агентов, LLM) для трансформации процессов мониторинга фармацевтических рынков. На основе проведенного исследования разработана инновационная концепция международного стратегического маркетинга, основанная на использовании мультиагентной системы. В работе представлена концепция мультиагентной архитектуры, где каждый специализированный агент отвечает за определенный этап анализа: от первичной кластеризации рынков и оценки конкурентной среды до построения оптимальных маршрутов экспансии. Особое внимание уделяется сравнению возможностей LLM и ИИ-агентов, а также анализу преимуществ и рисков внедрения когнитивных систем. Делается вывод о том, что симбиоз возможностей ИИ для обработки данных и экспертной оценки человеком для принятия финальных решений является наиболее эффективной стратегией при выходе на новые фармацевтические рынки с учетом рисков отсутствия реального понимания ситуации когнитивными системами.
Фармацевтический рынок, искусственный интеллект, ии-агенты, большие языковые модели, стратегический маркетинг, мониторинг рынков, кластерный анализ, экспорт, мультиагентные системы
Короткий адрес: https://sciup.org/149151117
IDR: 149151117 | УДК: 338.2:614.2(470+571) | DOI: 10.15688/re.volsu.2026.1.6
Assessment of capabilities of AI agents and large language models for pharmaceutical market monitoring
The article is devoted to the urgent problem of using cognitive technologies, in particular artificial intelligence (AI), for monitoring and analyzing pharmaceutical markets. In the context of sanctions pressure and the need to reorient Russian non-energy exports, pharmaceuticals is considered one of the key high-tech industries. The author conducts a critical analysis of traditional methods of strategic marketing (SWOT analysis, Porter’s Five Forces model, BCG matrix, and Uppsala model). The analysis showed that traditional methods retain their theoretical value but demonstrate fundamental limitations in the modern economy; in the context of digitalization, these methods require integration with cognitive technologies to increase their accuracy, objectivity, and efficiency. The study revealed the significant potential of cognitive technologies (AI agents, LLM) to transform the monitoring processes of pharmaceutical markets. Based on the conducted research, an innovative concept of international strategic marketing based on the use of a multi-agent system was developed. The paper presents the concept of a multi-agent system architecture, where each specialized agent is responsible for a specific stage of analysis, from the initial clustering of markets and assessment of the competitive environment to the construction of optimal expansion routes. Special attention is paid to the comparison of capabilities of LLM and AI agents, as well as the analysis of advantages and risks of implementing cognitive systems. It is concluded that the symbiosis of AI capabilities for data processing and human expert assessment for final decision-making is the most effective strategy when entering new pharmaceutical markets, taking into account the risks of a lack of real understanding of the situation by cognitive systems.
