Graham Wilkinson

Chief Innovation Officer Doceree

Graham Wilkinson è Chief Innovation Officer presso Doceree, il primo sistema operativo al mondo dedicato al marketing sanitario, dove guida il programma di innovazione relativo a una suite di prodotti pensata per mettere in contatto i marchi farmaceutici e sanitari con medici e pazienti nei momenti cruciali. Il suo mandato abbraccia gli aspetti che tendono a determinare se una funzione di innovazione influisca effettivamente sull’andamento di un’azienda: identificare dove le tecnologie emergenti creano un vantaggio reale, costruire i forum e le partnership che trasformano le idee in prodotti e garantire che le capacità che ne derivano raggiungano i team e i clienti che ne hanno bisogno.
Doceree opera in un contesto particolarmente impegnativo. Il marketing sanitario è regolato da vincoli concreti — normativi, clinici ed etici — e il suo pubblico è tra i più esigenti e con meno tempo a disposizione rispetto a qualsiasi altro settore. Il lavoro di Graham si concentra sulla creazione di piattaforme e programmi che rispettino tali vincoli pur continuando ad andare avanti: intenzioni e coinvolgimento dei medici, targeting basato sui dati in grado di reggere a un esame approfondito e l’applicazione responsabile dell’intelligenza artificiale in un campo in cui accuratezza e fiducia non sono facoltative. Egli concepisce l’innovazione non tanto come una novità fine a se stessa, quanto piuttosto come la traduzione disciplinata di nuove capacità in qualcosa che un team operativo possa acquisire e utilizzare già dal lunedì mattina.

Questa propensione per l’aspetto pratico deriva da oltre un decennio trascorso al crocevia tra marketing, pubblicità e tecnologia. Gran parte di quel tempo è stato dedicato allo sviluppo di tecnologie all’interno delle principali holding pubblicitarie — organizzazioni grandi e complesse in cui l’innovazione deve sopravvivere al confronto con la scala operativa, i processi preesistenti e le priorità contrastanti prima di poter assumere un significato concreto. Graham ha guidato iniziative di innovazione in tali contesti e ha gestito progetti mirati nei settori farmaceutico e dei beni di consumo. La sua carriera ha inoltre avuto un carattere volutamente internazionale: ha ideato e realizzato programmi in Europa, Australia e Stati Uniti, sviluppando una sensibilità per il modo in cui l’innovazione si concretizza effettivamente nei diversi mercati, culture e contesti normativi, anziché dare per scontato che un unico modello sia applicabile ovunque.
Gran parte delle recenti riflessioni di Graham vertono su ciò che i large language models e l’agentic AI significano per il marketing e, in particolare, per l’ecosistema delle informazioni sanitarie.

È interessato a come le persone — e, sempre più spesso, i sistemi di intelligenza artificiale che agiscono per loro conto — scoprano le informazioni e arrivino a fidarsi di esse, e a cosa comporti questo cambiamento per i marchi che hanno trascorso decenni a ottimizzare i propri modelli in base a un vecchio paradigma di ricerca e coinvolgimento. Un tema ricorrente nei suoi scritti e nei suoi interventi è l’attrito: dove è utile, dove è dannoso e come i sistemi di IA dovrebbero essere progettati per eliminare l’attrito che spreca l’attenzione umana, preservando al contempo quello che protegge il giudizio. Il suo punto di vista è apparso sulla stampa di settore, tra cui The Drum; ha contribuito ai programmi di IAB sulle implicazioni pratiche dell’adozione dell’IA nel marketing; e ricopre il ruolo di ambasciatore per il New York AI Summit.
Il pubblico tende ad apprezzare l’abitudine di Graham di andare oltre l’astrazione. È meno interessato al ciclo dell’hype che alla questione specifica, a volte poco affascinante, di ciò che funziona davvero: cosa può realizzare un team, quale sforzo richiede e cosa cambia realmente. Parla in termini concreti, attinge a esempi reali tratti dalla sua esperienza e è sincero su ciò che rimane difficile.

Speech:

Main Conference

Main Conference Day 2

29 Ottobre

10:00 – 13:00

Auditorium

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