2025年智启原新：医药和医疗器械企业AI原生转型报告
也推动了中国药DeepSeek革新了人机协同的价值创造范式，械企业的战略转型 未来：AI-原生 AI成为智能代理，通过多模态数据创造全新业务场景，以商业模式创新和价值重构为目的可与用户共同完成或独立完成决策人机关系为“合作共生”可基于低成本、低功耗的资源开发 当前：AI-赋能 AI仅为辅助工具，以优化现有单模态任务和业务流程为目的受限于现有流程框架用户仍为仅有决策者人机关系为“工具使用”高成本、高算力要求 2024年AI成为全球药械企业布局焦点，2025年中国药械企业加紧All-in-AI的布局 继DeepSeek发布，中国顶尖药械企业也在加紧All-in-AI的战略部署 2024年，全球企业季度业绩汇报聚焦A/话题 某头部综合型医药企业发布应用于研发、医学协作、营销等多个应用场景的决策职能体平台，并接入DeepSeek-R1 某头部医疗器械企业与领先人工智能企业合作并落地首个临床应用的医疗大模型 某头部医药企业宣布接入数字员工，应用于企业内部知识检索、产品研发和个性化营销方案制定等 全球顶尖药械企业竞相布局生成式AI战略 全球某领先生物医药及医疗器械企业宣布将AI用于临床试验招募、患者触达、新药发现、手术流程优化等多个应用场景全球某领先医学影像企业宣布应用AI技术优化医疗影像分析、患者监护和诊断流程 某头部医疗器械企业宣布接入DeepSeek，并结合其已有专业技术，开发应用于报告解读、数据库建设等应用场景 从全球范围看，药械企业规模化推广生成式AI应用仍在早期超七成停留在战略规划和试用阶段 生成式AI技术的加速选代正推动药械企业在研产销等多个领域实现变革，显著提升了研销转型和决策升级的战略价值 “5P框架”，确保生成式AIBCG提出药械企业AI原生转型的转型落地，实现价值最大化 生成式AI活动的运营化，以实现团队及能力的价值交付最大化 蓝图规划从单个应用场景试点到全场景应用的规模化扩展，驱动企业AI原生转型 智能体规模化扩展 智能体在架构和用途上存在共同之处（如知识提供、简化分析、任务自动化等）跨职能规模化扩展智能体，有利于充分利用共通的能力、技术，甚至部分数据（如原料数据）有望通过提升谈判能力和架构效率（如跨职能负载均衡）实现成本节降 如果只考虑单个应用，可能会导致转型后期复杂性提升并削弱各应用之间的协同效益 无法发挥架构相似带来的优势，也无法相互借鉴经验，缺乏中期职能转型，导致变革工作进展缓慢且协调不力 蓝图规划1示例：从单个应用有序扩展到整合式跨职能、跨智能体AI应用 跨职能扩展智能体，以发挥协同效应，创造一致的客户体验 蓝图规划1示例：医药企业跨职能、跨智能体AI应用 通过在整个组织范围内构建生成式AI能力，推动端到端转型 平台建设企业级生成式AI应用需综合考量敏捷安全和资源整合等因素，才能确保AI原生战略在企业范围内规模化落地 平台建设与此同时，药械企业需与生态伙伴共创、协同经营生态圈 人才与组织一成功的AI原生转型不仅依赖技术，大比重的价值创造也与人员、组织和文化密切相关 人才与组织」人才是生成式AI变革中的核心一环，药械企业应当以人才为基石，推动变革管理 重新思考生成式AI的定位和涉及岗位，在日常工作中融入新技术 ·明确生成式AI将使职责发生什么变化，并确定新岗位将如何融入未来整体的流程/工作方式识别出受影响的岗位及人员 制定学习旅程、支持编撰相关材料，以解决新出现的员工技能与能力不足问题 ，对于受影响的岗位在职人员，对照新岗位要求帮助其确定现有技能差距根据岗位和人才画像设计定制化学习路径，追踪并衡量技能提升进度，提供持续支持 设计与变革举措成效挂钩的KPI指标并支持KPI考评，为持续改善决策提供信息支持 确定相关成功标准，如技术应用KPI（如各部门对工具的使用情况）和领先标准，开展基线测量并开始定期记录数据，并根据所得结果进行决策 基于人才画像的变革管理（自上而下+自下而上） 。让领导层参与规划，以促进自上而下的变革管理、协助全组织目标一致针对受影响岗位人员的人才画像制定并推行个性化沟通、于预、鼓励措施等，推动变革 人才与组织丨示例：医药企业AI原生变革过程中的岗位重新设计 运营模式生成式AI将全面融入企业运营，促使企业的运营模式更加敏捷，并加速药械企业的数智化进程 运营模式！转型的第一步是流程的重新设计，以人机协作为基础提升效能 采取用户旅程模式，设计与撰写工作可并行开展流程连续且不断送代，同时生成式A为数据驱动的决策流程提供支持 政策治理」生成式AI带来了重大机会，但也带来不可忽视的潜在风险 政策治理」通过建立完善的人类监督培训体系，安全治理框架和严格的数据模型监管可以有效降低生成式AI带来的核心风险 网络安全和数据隐私 偏置输出 幻觉 基础模型的训练数据中内置了偏倚模型微调和输出阶段缺乏对内置偏倚的调控 用于开发该模型的训练数据不足从而导致模型对某些数据或案例的不确定训练文本或提升不恰当 培训数据多样化，以平衡已知的偏差确保纳入数据处理的公平性，并检查输出是否存在偏差实施人为监督以检查是否存在偏见 对中国医药和医疗器械企业的启示 重构AI战略视角：基于AI原生的商业模式，联合生态圈伙伴协同创新，全面驱动企业AI原生变革 把握Al原生战略窗口：依托DeepSeek等开源技术，从单点高价值应用场景切入，快速构建横向职能与纵向应用场景贯通的生成式A/平台 加速组织文化再造：将人机共治理念植入企业基因，重塑运营流程与组织架构，吸引培养生成式AI人才，确保转型敏捷高效 匹配风险治理前瞻布局：组建完备的A/监督审查团队与健全的风险管理机制，保证转型全程的风险可控 波士顿咨询公司（BCG）提供的各项服务与资料，均受BCG《标准条款》（复本备索）或者BCG先前可能已经签立的其他协议管辖。BCG不提供法律、会计或税务方面的意见。客户有责任就该等事项征求独立意见，这些意见可能会影响BCG作出的指引。此外，尽管这些资料所含信息可能过时或不再准确，但BCG不曾承诺在出具此演示文稿之后将会更新资料内容。 此演示文稿所载资料仅供客户的董事会或高级管理人员独家使用，而使用范围以文稿所述内容为限。事先未经BCG书面同意，不得复制这些资料、或将其给予客户以外的任何人/实体（“第三方”）。这些资料仅用于集中讨论；如无与之配村的口头评述，其内容则不具有完整性，不得将其当作独立文件而依赖之。 免责声明 此外，无论出于何种目的，第三方既不得以这些资料为依据、亦没有理由如此行事。在法律准许的最大范围内（但BCG已签字文书另有约定的情形除外），BCG对于任何第三方概不承担任何法律责任；无论何时，就服务、此演示文稿或其他资料（包括所述各项的准确性或完整性）而言，所有第三方对于BCG既不享有任何权利、亦不提出任何主张。收取并审阅本文件的行为，视为同意并已考虑上述内容。 BCG不提供公平意见书，不对市场交易进行估值；不应以这些资料为依据或将其解释为具有此意。此外，这些材料所载财务评估、市场行情与财务信息的预测及结论，均是以标准估值法为依据、而非确切预测，BCG对此不作保证。BCG采用了由客户向BCG提供的公开及/或保密性质的数据与假设。对于这些分析用到的数据和假设，BCG没有单独进行验证。如基础数据或既定假设出现变化，会对分析与结论产生明显影响。 BCGBOSTONCONSULTINGGROUP
