Nel settore farmaceutico, queste inefficienze non sono dei semplici problemi operativi, ma possono diventare ostacoli alla fornitura di farmaci sicuri ed efficaci su larga scala. In un settore regolamentato da rigidi standard normativi, in cui il tempo è spesso essenziale e le battute d'arresto possono influire largamente sulla salute dei pazienti, un ritardo nella segnalazione o un calo nella qualità dei dati hanno gravi implicazioni.
Gran parte dei dati critici di Etero era frammentata e questo costringeva i dipendenti a estrarli manualmente da più sistemi per generare report. Analogamente, l'analisi delle cause principali era un processo manuale ed estremamente lento. La dipendenza dal lavoro manuale gravava sulle risorse e introduceva un rischio di errore più elevato: un ostacolo inaccettabile in un settore in cui la precisione è fondamentale.
Man mano che Hetero espandeva la sua presenza globale e scalava le operazioni di produzione, queste sfide si facevano più intense. Chiaramente, dei miglioramenti incrementali non sarebbero stati sufficienti. Hetero aveva bisogno di una trasformazione olistica che sostituisse i sistemi legacy con un'architettura scalabile e cloud-first, introducendo al contempo funzionalità di automazione e IA per aumentare la velocità e la precisione in tutte le operazioni.