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| Name | Anbieter | Zweck | Ablauf |
|---|---|---|---|
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| _utma | ecv.de | Sammelt Daten darüber, wie oft ein Benutzer die Website besucht hat, sowie Daten für die erste und die meisten letzter Besuch. Wird von Google Analytics verwendet. | 2 Jahre |
| __utmb | ecv.de | Registriert einen Zeitstempel mit dem genauen Zeitpunkt, zu dem der Benutzer auf die Website zugegriffen hat. Wird von Google Analytics verwendet, um die Dauer eines Website-Besuchs zu berechnen. | 1 Tag |
| __utmc | ecv.de | Registriert einen Zeitstempel mit dem genauen Zeitpunkt, zu dem der Benutzer auf die Website zugegriffen hat. Wird von Google Analytics verwendet, um die Dauer eines Website-Besuchs zu berechnen. | 1 Tag |
| __utmt | ecv.de | Wird verwendet, um die Geschwindigkeit von Anforderungen an den Server zu drosseln | 1 Tag |
| __utmz | ecv.de | Sammelt Daten darüber, woher der Benutzer kam, welche Suchmaschine verwendet wurde, auf welchen Link geklickt wurde und welcher Suchbegriff verwendet wurde. Wird von Google Analytics verwendet. | 6 Monate |
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| Name | Anbieter | Zweck | Ablauf |
|---|---|---|---|
| _session_id | delivery.selfcampaign.com | Speichert die Navigation der Besucher durch Registrieren von Zielseiten - Auf diese Weise kann die Website relevante Produkte präsentieren und / oder ihre Werbeeffizienz auf anderen Websites messen. | Session |
| _session_id | lib.selfcampaign.com | Speichert die Navigation der Besucher durch Registrieren von Zielseiten - Auf diese Weise kann die Website relevante Produkte präsentieren und / oder ihre Werbeeffizienz auf anderen Websites messen. | Session |
| axd | theadex.com | Legt eine eindeutige ID für den Besucher fest, mit der Werbetreibende von Drittanbietern den Besucher mit relevanter Werbung ansprechen können. Dieser Pairing-Service wird von Werbe-Hubs von Drittanbietern bereitgestellt, mit dem Werbung in Echtzeit angeboten werden kann. | 1 Jahr |
| d/cm.gif | theadex.com | Präsentiert dem Benutzer relevante Inhalte und Werbung. Der Service wird von Dritten über Werbe-Hubs eingestellt, die das Anzeigen von Werbung in Echtzeit ermöglichen. | Session |
| IDE | doubleclick.net | Wird von Google Doubleclik verwendet,um die Aktionen des Website-Nutzers nach dem Anzeigen oder Klicken auf eine Anzeige des Werbetreibenden zu registrieren und zu melden, um die Wirksamkeit einer Anzeige zu messen und dem Nutzer gezielte Anzeigen zu präsentieren. | 1 Jahr |
| TDCPM | adsrvr.org | Registriert eine eindeutige ID, die das Gerät eines zurückkehrenden Benutzers identifiziert. Die ID wird für gezielte Anzeigen verwendet. | 1 Jahr |
| uid | adform.net | Registriert eine eindeutige Benutzer-ID, die den Browser des Benutzers beim Besuch von Websites erkennt, die dasselbe Anzeigennetzwerk verwenden. Ziel ist es, die Anzeige von Anzeigen basierend auf den Bewegungen des Nutzers und den Geboten verschiedener Anzeigenanbieter für die Anzeige von Nutzeranzeigen zu optimieren. | 2 Monate |
| _li_id_3004 | leadinfo | Speichert das Nutzerverhalten der Benutzer der Website | 2 Monate |
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Figure 1:Comparison of Agentic AI and existing technologies (figure provided by the authors).
Automation of the Future
Agentic AI as a Game Changer for Pharma IT, Automation and Quality Assurance
IT
IntroductionWhat are Large Action Models?Possible Use Cases in the Pharmaceutical IndustryAdvantages of Agents for Specific Target GroupsEthics and Data ProtectionRisk ManagementCybersecurity and Protection against AttacksChallenges and SolutionsPractical Examples of Agents in ActionOutlookEvolution and Integration with Current FrameworksConclusion
Keywords: Agentic AI | Automation | Quality Assurance | Compliance | Large Action Models
Christof Layher, Dr. Patrick Fischbach, · wega Informatik, Veit Mengling, · d-fine, Dr. Simon Malcherek, · G. Pohl-Boskamp
Correspondence:
Christof Layher
Monreposstr. 1, 71634 Ludwigsburg
mail@christoflayher.de
Abstract
The pharmaceutical industry faces growing challenges in IT, automation, and quality assurance, driven by heterogeneous laboratory data, global regulatory standards, and the need for increased efficiency. Agentic AI (Agents) emerge as transformative solutions, automating repetitive, error-prone tasks and enhancing outcomes through artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). Unlike traditional automation technologies, Agents
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