Hur Woven Health Collective bättre tillgodoser kundernas behov med Perplexity Enterprise

Att underlätta implementering av AI i en bransch där noggrannhet är ett absolut krav

Woven Health Collective hjälper bioföretag att nå ut med komplexa medicinska framsteg. Dessa sträcker sig från banbrytande produktlanseringar till nya genterapier för sällsynta sjukdomar som drabbar endast ett dussin patienter världen över. När behandlingar ger patienter hopp måste varje budskap vara välgrundat och korrekt.

Företag med fokus på vetenskap har inget utrymme för misstag. Bart Zoni, Chief Digital, AI & Technology Officer, ansåg att AI kunde hjälpa team att bättre sammanställa klinisk litteratur, analysera konkurrenssituationen och gå igenom omfattande vetenskapliga data. För att säkerställa att företagets experter, forskare, strateger och kundteam skulle ta till sig lösningen, behövde AI-verktyget dock erbjuda exceptionellt djup och precision.

Det första avgörande steget för Woven var att bygga förtroende hos skeptiska men optimistiska medarbetare. Företagets vetenskapliga team samt det kreativa teamet och content-teamet hade tidigare använt verktyg som gjorde det svårt att spåra källor konsekvent. Detta var en dealbreaker för yrkesverksamma som är tränade på att verifiera varje påstående. Utan tydliga källhänvisningar skulle AI inte vara en tillförlitlig forskningspartner.

Förutom pålitliga källhänvisningar sökte Woven en plattform som kunde hantera dokumenttunga arbetsflöden. Verktyget behövde kunna ställa frågor och förstå kontexten i forskningsrapporter, presentationer, komplexa datauppsättningar och konkurrentanalyser. Idealiskt sett skulle teamen kunna använda flera AI-modeller för att matcha modellerna med specifika uppgifter.

Leverera korrekta och djupgående insikter med Perplexity Enterprise

Woven Health Collective valde till slut Perplexity Enterprise eftersom det presterade bättre än andra plattformar och stack ut som den enda AI-lösningen som uppfyllde Wovens höga krav på datasäkerhet och deras vetenskapliga teams höga krav på verifierbar information. Medarbetarna upptäckte också att det var enkelt att använda. "När vi genomförde vår pilotstudie märkte vi hur människor utforskade sin naturliga nyfikenhet och snabbt förstod hur Perplexity fungerade", säger Bart.

När Perplexity hittar svar visar det upp de källor som används i realtid. Utöver inline-citat kan forskare markera valfri del av svaret för att se den exakta källan bakom det påståendet. "Akademisk källintegration stöder ett metodiskt arbetssätt för faktagranskning", säger Bart.

Perplexity Enterprises förmåga att söka igenom interna dokument på djupet jämfört med andra lösningar var en annan nyckelfaktor i beslutet. De flesta andra AI-lösningar fokuserar på sökordssökning. Det var viktigt för Woven Health Collective att Perplexity faktiskt bygger upp ett index över era filer som stöder äkta semantisk sökning, inte bara sökordsmatchning. Det innebär att svaren kan bli mycket mer specifika och nyanserade än med lösningar som enbart söker på sökord.

Forskningsteman laddar upp forskningsrapporter, presentationer och datauppsättningar till Spaces och ställer sedan frågor till dem med konversationston. Många anställda har i stor utsträckning ersatt webbsökningar med Deep Research och använder verktyg inom Perplexity Enterprise-plattformen för att sammanställa sitt eget material.

Bart minns att han laddade upp 35 forskningsrapporter som han inte hade tid att läsa. "På några minuter hade jag en stark första sammanfattning", säger han. "Att läsa igenom dem noggrant skulle ta nästan en hel dag. Perplexity förstår till och med undertext, vilket är något som har imponerat på vårt Scientific Services-team."

Möjligheten att kombinera sociala och akademiska källor i Perplexity-sökningar gör det också möjligt för Woven-teamet att sammanställa klinisk litteratur tillsammans med verkliga patientdiskussioner. Detta överbryggar klyftan mellan kliniska data och verkliga erfarenheter, vilket gör att Woven kan vägleda kunderna mot en mer medlidsam och patientcentrerad kommunikation.

Wovens medarbetare gillar att prova olika modeller beroende på uppgift, oavsett om det handlar om vetenskapligt skrivande, strategisk analys eller snabb iteration. Perplexitys multimodellsstrategi har gett Wovens team flexibiliteten att lära sig en enda plattform samtidigt som de kan dra nytta av många avancerade modeller i takt med att de utvecklas.

Att driva AI-implementering bland AI-skeptiker

Sex månader efter lanseringen har Perplexity bidragit till en stark användning hos Woven Health Collective, där över 65 % av användarna nu regelbundet använder plattformen i sitt dagliga arbete. På samma sätt omfamnar kunderna i ökad utsträckning en säker användning av AI i projektleveransen. "Vi har en hel del högutbildade specialister och forskare i verksamheten. Många mötte AI med en sund skepsis", säger Bart. "Jag tror att plattformen för många har fått en självklar roll i det dagliga arbetet, vilket ger dem mer tid för kritiskt tänkande och kreativitet."

Woven Health Collectives frågor har utvecklats över tid, vilket återspeglar den ökande användningen av Perplexity Enterprise. Under de första dagarna fokuserade medarbetarnas prompter främst på uppgifter som att sammanfatta dokument och formatera resultat. Inom några månader började många användare behandla Perplexity Enterprise som en verklig tankepartner, vilket ledde till bättre frågor, inte bara bättre svar. Teamen frågar: "Hur bör jag tänka kring detta?" snarare än att bara be om en "sammanfattning av det där".

På många sätt har Perplexity gjort det möjligt för Woven att bättre möta kundernas behov genom att frigöra tid för sina team att fokusera på de detaljer som skiljer en enastående tjänst från en bra.

Perplexity Enterprise hjälper Wovens medarbetare att spendera mer tid på det kreativa och strategiska tänkande som lockade dem till Life Sciences från början. "Detta är en snabbrörlig bransch", säger Bart. "Perplexity ger oss utrymme att sakta ner och ägna mer energi åt våra kunders utmaningar och i slutändan göra skillnad i livet för de patienter och vårdgivare som de betjänar."

Tips för att använda Perplexity Enterprise för att effektivisera dina arbetsflöden

Tips 1 – Bygg förtroende med verifierbara insikter. Inom hårt reglerade områden behöver team se bevisad tillförlitlighet genom verifierbara källhänvisningar och möjligheten att kontrollera källor. Låt teamen spåra AI-påståenden direkt till primär vetenskaplig litteratur eller intern data. Detta metodiska tillvägagångssätt hjälper till att övervinna AI-skepticism.

Tips 2 – Integrera intern kunskap i frågor: När team laddar upp och ställer frågor om internt material som forskningsrapporter, presentationer och datatabeller kan Perplexity sammanställa företagskunskap utöver information från webben. Detta förvandlar Perplexity till en intern expert som är bekant med företagets kontext. Perplexity Enterprise tränar aldrig på era data.

Tips 3 – Uppmuntra strategisk användning av AI: Uppmuntra prompter som "Hur bör vi formulera det här argumentet?" i stället för "Sammanfatta det här dokumentet". Detta synsätt, tillsammans med Perplexitys flexibilitet med flera modeller, hjälper medarbetarna att utveckla viktiga insikter och påskynda beslutsfattandet.