生命科学+生成式AI：破局规模化部署难题

生命科学企业如何利用生成式AI实现商业价值最大化？ 核心内容： 1. 生成式AI在生命科学领域的应用前景与经济价值评估 2. 生命科学企业在规模化部署生成式AI过程中的挑战与进展 3. 企业战略、人才、运营等关键挑战的解决方案与建议 生成式AI的试点项目已经交出了不错的成绩单，前景看起来相当诱人。但对生命科学企业来说，要想真正靠这项技术撬动碘伏性的商业价值，还得重新琢磨怎么把它大规模部署下去。 2023年7月，麦肯锡全球研究院的团队就做过一个估算：生成式AI每年能为制药和医疗科技行业释放600亿到1100亿美元的经济价值。从新药怎么研发、怎么推广，到医生怎么用——整条价值链上，生成式AI都有机会提升效率和创新水平。半年后，麦肯锡的专家们又把这些数据深挖了一遍，找出超过20个短期内最值得投入的用例。 随着商业用例不断冒出来，我们决定实地看看，生命科学企业在释放这些价值方面到底走到哪一步了。2024年夏末，我们对100多位制药和医疗科技行业的领导者做了调研，这些人都是负责推动公司生成式AI工作的。所有受访者都说已经试过生成式AI了，32%的人说已经开始推动大规模应用。不过，只有5%的人表示，他们已经把生成式AI变成了实实在在的竞争优势，能源源不断地创造可观的财务价值（见图1）。即便如此，超过三分之二的受访者还是计划大幅增加投资——企业对生成式AI的热情依然不减（见图2）。 这就引出一个问题：为什么这么多生命科学企业，明明上了生成式AI，效果却不理想？那些做得好的企业，又有什么独到之处？下面，我们就把企业最常碰到的障碍摆出来，再给出对应的解法，帮大家走出试点僵局，真正实现大规模部署，创造商业价值。 ### 大规模部署生成式AI的关键挑战 根据调研和一线经验，我们总结出生命科学企业在靠生成式AI释放整体价值时会遇到的五大挑战：战略规划、人才储备、运营治理、变革管理，还有风险管理（见图3）。 **挑战一：企业战略模糊、短视或缺失** 大约75%的受访者表示，自己所在的公司缺乏对生成式AI的全面构想——既没有精心规划的战略路线图，也没有跟业务重点紧密挂钩的成功衡量标准。实际情况往往是企业采用去中心化的方式，一个用例一个用例地摸索。这种靠试验获取短期价值的本能，加上很多生命科学企业本来就各管一摊、职能主导的架构，导致一旦想大规模铺开，就寸步难行。 麦肯锡的研究早就指出，如果高管层没能围绕业务驱动的路线图达成共识，数字化转型十有八九会翻车。要是企业连生成式AI的战略定位都没想清楚——不管是从上到下硬推，还是靠卓越中心来统筹协调——各业务部门就只能各自为政，在技术环境不断变化的情况下零散地尝试各种新用例。这些设想就算再有吸引力，也很难拼成一个真正能创造价值的战略。 **挑战二：缺乏人才规划与技能提升举措** 眼下，生命科学企业的技术人才大多还是传统IT、数据科学和产品开发出身。这种配置很难支撑企业级的生成式AI方案，比如智能体架构设计、模型验证、大语言模型运营，还有模型微调这些高要求的事。但即便如此，只有6%的受访者说他们公司做过基于技能的人才评估，来明确该怎么调整人才战略，跟上生成式AI的发展节奏。 提示语工程已经成了限制生成式AI落地的一个关键瓶颈，尤其是在比较复杂的应用场景里。举个例子，一家生命科学企业想用生成式AI来起草监管文件，结果发现提示语工程师不光得懂深度的监管知识，还得有严谨的工程思维，才能构建可扩展的提示体系，生成能直接提交的内容。这种复合型人才，企业很难招到。 **挑战三：运营模式与治理体系不清晰** 在推生成式AI转型的时候，企业领导者往往会走到两个极端。一个是高度去中心化——多个试点并行推进。这样短期内反赌，但很容易质量失控、成本飙升、不可持续，还会形成知识孤岛，削弱协同效应。另一个是完全自上而下，分阶段部署用例。这种方式推进太慢，容易打击士气，项目动能不足。 有一家企业在两种模式之间反复摇摆。刚开始一口气启动了1500个生成式AI用例，后来发现根本管不过来，只好转到严格的自上而下治理模式，结果又引发了一堆新问题。项目审批流程繁琐，一个流程下来要两三个月，创新活力被严重压制。 **挑战四：低估流程再造对规模化落地的影响** 要想成功部署生成式AI，必须把它深度嵌入到企业复杂的工作流程里，才能推动广泛采用和真正产生影响力。这一点突出了变革管理的重要性。麦肯锡的研究发现，70%的数字化转型失败不是因为技术问题，而是领导层忽视了变革管理。事实上，要在能力建设、技术普及、组织认同和长期价值兑现上取得成功，每在技术上花1美元，就得额外花5美元在变革管理上。 比如，有家企业设立了一个卓越中心，想建一个能支持多个用例的通用生成式AI平台。但因为缺乏有吸引力的变革愿景和全面的端到端规划，最后一系列生成式AI工具根本没人用。 **挑战五：对风险管理认识不足** 生成式AI带来了前所未有的机会，同时也有幻觉、不准确、偏见和知识产权等一堆独特风险。可是，35%的受访者说，他们每周跟风险部门同事的协作时间不到10小时。这种关键职能之间的有限协作，亟待改善。要成功实现生成式AI的规模化应用，业务领导者、技术团队和风险管理专家必须在项目启动阶段就深度协作。不然，问题到后面才暴露出来，解决起来难度很大，或者很难遵守风险与合规要求——而这些对在机构里建立信任至关重要。 举个例子，有一家企业花了好几个月开发一款面向外部客户的生成式AI工具，但因为前期没跟数字、医疗和法律团队充分对接，产品做完了才发现有严重的风险问题，最后只能取消发布。这件事对生成式AI团队的计划、士气和发展势头都造成了沉重打击。 ## 破局之道：五管齐下，挖掘生成式AI价值 要成功扩大生成式AI的应用规模，充分释放它的价值潜力，光靠技术部署远远不够。技术创新日新月异，一个成功的生成式AI战略得跳出传统技术项目的框框，追求动态演进、情景驱动，并积极融入更大的生态系统。要想真正实现规模化，企业得从战略、人才、治理和风险管理等多个维度进行系统性变革。 基于经验，我们总结出五大核心策略，能帮助企业突破零散试点的局限，加速迈向企业级规模化落地。这些策略不仅有助于高效探索生成式AI，还能确保它深度融入运营体系，最终实现可衡量的业务价值。 * **聚焦业务领域。** 一个成功的AI战略不能建在一堆孤立的用例上，否则容易资源分散，错过机会。企业得把重点转到领域驱动的转型上来，围绕核心业务板块推进AI变革——比如商务、医疗或者研发这些领域。调研显示，38%的生命科学企业把研究领域当成生成式AI战略的首要任务，其次是商务领域，占28%（见图4）。这个方法能确保生成式AI不只是又一种技术工具，而是推动业务转型的核心引擎。跟单纯为技术而技术不同，优先围绕核心业务推进AI落地的企业，更能充分释放它的价值。说白了，生成式AI不应该被当成独立的战略目标，而应该成为企业达成更广泛商业目标和战略目标的关键杠杆，帮企业在市场中打造差异化优势。从业务优先的视角出发的企业，在扩展AI项目规模方面成功率更高。 * **AI转型不止于技术。** 生成式AI的规模化应用，不光是落地新技术，更关系到对企业运营模式和文化的深度变革，目的是支持AI驱动的新工作方式。这一点也体现在人才战略上：企业需要突破传统IT和数据科学的局限，引入AI工程、大语言模型微调、业务翻译这些新技能，弥合技术落地和业务价值创造之间的鸿沟。要是缺乏全面的人才结构调整，生成式AI的规模化落地就会大打折扣。此外，企业还得确保生成式AI的实施能带来可量化的业务价值——比如加快产品上市速度、提升生产率，或者提高成功率。举个例子，有一家生命科学企业启动了企业级的人才技能提升与规划项目，给业务和技术团队都提供了针对性培训，还设立了专职的生成式AI领导岗位来推动持续的组织变革。靠合适的人才和领导团队，这家企业的生成式AI转型取得了远超预期的成效。 * **采用生态系统思维。** 在AI生态系统快速演进的背景下，企业不能单打独斗，得积极拓展外部合作伙伴网络，打造低成本、高灵活性的合作体系，增强适应能力和应变能力，抓住市场新机会。同时，企业要设立明确的“触发点”，来决定什么时候从试验性合作升级到更深入的战略投资。这种机制能确保企业保持敏捷，根据实时洞察和市场动态，扩大或调整AI投资。此外，企业还应该积极跟学术机构、科技公司、风投基金这些生态伙伴建立联系，确保自己始终站在行业创新前沿。单靠内部能力已经不足以在AI竞赛中领先了。通过借助外部资源，企业可以更高效地获取AI领域的创新成果，并转化成能落地的业务价值。 * **始终坚持“平台驱动”策略。** 平台驱动策略是确保生成式AI项目可扩展、可持续、能跨业务领域复用的关键。通过构建可扩展的AI平台，企业能推进基础设施、数据管道和开发流程的标准化，让每个新用例都能站在已有成果的基础上。这样不仅能减少重复建设成本，还能促进业务部门间的协同，提高AI应用的整体一致性。同时，平台化策略有助于避免AI项目变成各自为战的孤立尝试，而是融入一个统一框架，能灵活适配不同业务场景。这不仅能降低成本，还能加快价值实现——因为一个领域的洞察可以应用到其他领域。举个例子，有一家生命科学企业秉持“欲速则不达”的理念，取得了成功。他们前期投入了三个月时间，为AI洞察和文档平台制定了详尽的蓝图。这个举措确保了平台内组件的复用性，让后续AI用例的扩展效率大幅提升。 * **将风险管理贯穿产品开发生命周期。** 企业在部署生成式AI时常犯的错误之一，是把风险管理看成后续补充，或者觉得它会妨碍创新。事实上，风险管理应该贯穿AI产品生命周期的每一个阶段。生成式AI有模型幻觉、内容偏见、数据安全和知识产权这些特定风险，需要精细化管理。为了有效管控这些风险，企业得确保业务领导、风险管理团队和合规部门保持紧密协作，在早期阶段就建立清晰的治理框架，制定严格的AI伦理准则，来应对公平性、透明度和责任归属这些问题。在监管严格的生命科学行业，风险管理尤其关键。比如，有一家企业主动建立了AI风险防护体系，来应对不断变化的法规（比如《欧盟人工智能法案》）和技术局限（比如概率模型的不确定性）。他们在产品开发启动前，就确立了明确的、负责任的AI要求，包括强制可观测性、验证协议和人机协作的指导原则。 ### 何为全面转型 一个成功落地的生成式AI项目究竟长什么样？有一家生命科学公司率先抓住了生成式AI的机会，迅速在企业内部各领域推进了全面转型。他们组建了高层特别工作组，统筹生成式AI战略，同时设立了跨研发、业务、医疗和运营等关键领域的治理机构，要求每个领域选定一个高价值潜力的用例，争取高管层支持。 这家企业在概念验证阶段就开始着眼未来的可扩展性，利用前期经验把可复用的组件整合到具体领域的平台里。同时，技术团队和业务团队从项目初期就紧密协作，确保所有生成式AI方案都能满足核心业务需求，推动实现技术采纳和价值交付所需的流程变革。此外，他们积极跟生态系统伙伴合作，引入行业内外的经验和资源，并建立了“阶段性审核机制”，精准筛选出那些在不同治疗领域和地区具备大规模推广潜力的合作方案，集中优势资源重点投入。 企业领导团队精心塑造了极具说服力的变革理念，着重强调生成式AI方案是为了增强员工能力，而不是取而代之——比如帮员工应对日益繁重的工作任务。同时，他们部署了专业的变革管理团队，全方位推动项目落地。为首批用户提供贴心服务，把这些早期使用者培养成变革大使，构建自下而上的发展动力。这家企业明确了一系列影响指标，并在定期召开的治理会议上进行跟踪和评估，确保生成式AI项目按计划扩展规模，切实产生商业影响。 这样的成功案例并不少见。生命科学企业的领导者应该认识到，要想充分挖掘生成式AI的潜在变革价值，光靠零散的试验或个别用例部署远远不够，还得把它深度融入组织运营，实现战略转型。在生成式AI发展的下一阶段，企业务必采取有的放矢的策略，推动与业务战略保持一致，确保实现可扩展性和可持续性。眼下，正是生命科学领域领导者们引领变革的关键时刻——他们有望借助生成式AI的强大力量，彻底革新药物研发和患者护理方式，最终收获卓越的商业价值。