生命科学商业化中的人工智能-2025年商业领袖调查的战略洞察与实践建议_15页_3mb

白皮书: 生命科学商业化中的人工智能

调查概要与现状

• AI发展方向： 正从试验阶段转向执行阶段。
• 预算投入： 近半数组织（44%）将超20%的商业预算投入AI；预算<5%的组织仅占5%。
• AI成熟度： 36%的组织达到“高级”AI成熟度，将AI嵌入各职能。
• AI先进组织： 定义为广泛采用、明确战略且持续优化的组织。他们报告更高的ROI（>2倍）和更广泛的应用。
• ROI回报： 58%的领导者称AI计划在一年内实现至少2倍ROI，7%实现3倍或更多。
• 主要障碍： 数据准备不足、数据隐私/监管限制、技术/系统集成、高成本、人才短缺。
• 数据状况： 仅11%的组织认为数据完全充足，大部分（89%）认为不足或可改进。

商业职能影响与差距

• 部门应用差异： 市场、销售等策略重要但采用率低；价值/访问、合规等领域也存在认知低与应用低的矛盾。
• 最受欢迎用例： 包括操作流程自动化、销售/营销生产力、数据集成、战略性医疗决策支持。

规模障碍与解决方案要素

• 主要障碍聚焦：
  • 数据现状不佳 (碎片化、质量、实时性)
  • 与现有系统融合难度
  • 短期ROI与长期价值回报间的矛盾预期，在投资优先级上存在冲突。
  • 内部专业知识和人才缺口
  • 数据治理与互操作性问题
• 成功扩展所需要素：
  • 集成治理与合规性
  • 建立跨职能AI团队
  • 集群在统一范围内进行绩效管理与评估
  • 构建强大的数据基础（集成、互操作）
  • 采用对齐业务KPIs的模型与指标
  • 有效的人才培养与引进策略

合作伙伴角色

• 现有组织越来越依赖合作伙伴，尤其是在数据基础设施（如互操作性、数据治理）、模型开发等方面的补充。
• 合作模式正在向共享治理、绩效挂钩、联合投资等更深层次的模式演进。

结论与扩展关键点

• 成功实施需要将AI嵌入企业战略、由领导层驱动、具备清晰的治理结构、跨职能协作、有效利用数据和与合适的合作伙伴强强联合。
• 后续挑战在于持续优化、端到端影响及其可测量性。
• 要点是建立支持“扩展”的成熟战略和运行机制。

扩展AI建议

1. 构建设立企业AI战略。
2. 创建一个以AI为核心能力的跨职能团队。
3. 构建强大的数据基础。
4. 关注价值创造区域，同时对联合提供商实行政策治理和绩效管理。
5. 与提供商共同分担风险，并将合规性纳入初始设计中。