AI业务价值雷达：生命科学版

生命突破AI业务价值雷达：生命科学版

引言

生命科学公司在利用人工智能（AI）实现价值方面领先于其他行业。调查显示，约20%的AI用例能够实现所有业务目标，30%的用例能够实现部分目标。生命科学组织在AI应用场景中实现了更高比例的业务目标（28% vs 19%），且取消的项目更少。制药公司采用AI的主要原因是其严格的流程和高质量数据，但AI在药物发现等核心任务中的应用仍面临挑战。

AI的工作原理

生命科学领域更常使用AI进行软件开发和IT运营，但在这些功能应用中，商业价值实现率并不高。然而，生命科学在图像和语音处理及诊断、临床试验、监管和提交以及个性化与数字医疗等领域的AI应用表现突出。AI在产品开发方面进展良好，且快速的技术进步可能为药物发现带来新工具。

药物发现

尽管AI在药物发现中的应用尚未频繁实现商业价值，但大型制药企业已大力投资于此。AI从大量数据中发现新见解的能力具有巨大潜力，但需要更多投资和转型才能实现显著成果。一些机会型应用场景，如图像和语音处理及诊断，以相对较低的花费取得了较高的可行性。

劳动力机会

生命科学公司在AI劳动力准备方面表现中等，大多数属于探索者或路径发现者。为员工准备AI的组织在实现商业价值方面表现更好。制药公司正在招聘AI数据科学家，并为商业专家提供AI培训，以弥合数据科学与药物发现之间的差距。

花费、转换、训练

成功的生命科学用例需要运营模型和数据架构的转型。将AI投入使用并获得成果可能代价高昂，但投资回报值得。AI代理可用于协调系统，是一种低成本、低投入且高度可行的人工智能应用方式。通过培训、教育和积极变革管理，AI将得到更好的接受和使用。

结论

生命科学行业在AI应用方面表现领先，但仍有许多价值有待解锁。适当的转型、员工培训和AI代理的应用可以从AI中释放出更大的商业价值。尽管投资成本高，但AI带来的明确价值更具吸引力，且员工参与可以放大这种回报。