生命科学中的人工智能商业化

白皮书 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 SHRAVAN KOTAKONDA, 商业解决方案副总裁，战略运营, IQVIA普兰德拉·阿瓦斯蒂博士,Boss,Market & Competitive Intelligence,IQVIA 目录 1233567891011关于作者 12执行摘要调查方法人工智能采用现状人工智能投资、成熟度以及组织扩展人工智能的准备情况商业功能带来的AI影响规模障碍供应商战略与合作伙伴模式微软邮件客户端结论：从雄心到优势扩展人工智能手册致谢 执行摘要 人工智能（AI）已成为生命科学商业化不可或缺的组成部分，重塑了企业如何分配资源、参与客户互动和推动增长的方式。为了理解这一转型，IQVIA对来自五个关键领域的107位高级商业领导者进行了调查：采用和成熟度、投资和投资回报率、按职能的影响、规模化障碍和合作策略。我们的目标是捕捉从人工智能雄心到实际执行的完整旅程，以帮助领导者衡量其进展、了解同行如何调整其策略，并就下一步应关注何处做出明智决策。 调查结果显示，人工智能正迅速从试验阶段转向执行阶段。超过80%的组织已经超越了试点阶段，现在有超过三分之一的组织自称为“人工智能先进”。人工智能先进组织被定义为那些广泛采用人工智能技术、具有明确战略并持续优化的组织。 组织仍面临数据准备不足的问题，合作伙伴关系正帮助加速进展。89%的受访者已经正在与外部供应商共同开发AI解决方案，或积极考虑共同开发，选择标准由领域专业知识、数据安全性和已验证的创新性等因素驱动。 所有这些见解开始讲述生命科学组织在向前成功采用和利用人工智能的故事。调查结果揭示，成功的组织展示了将人工智能嵌入跨职能工作流程的能力，从试点过渡到广泛采用，并构建富有弹性、数据驱动的商业模型。他们的经验表明，下一波价值将来自严格的执行、强大的治理和正确的合作伙伴关系——而不仅仅是技术。 人工智能的投资正在增长，回报是真实的。近一半受访公司将其商业预算的20%以上投入人工智能，另外四分之一的公司投入11%到20%。这种程度的承诺反映了人工智能在商业策略中日益增长的作用以及实际的成果。回报是令人信服的：58%的领导者报告称，其人工智能计划在一年内实现了2倍的回报率（ROI），其中7%实现了3倍或更多。 然而，扩展人工智能——并实现其全部价值——仍然充满挑战。数据隐私、遗留系统和人才短缺是常见的障碍。值得注意的是，36%的组织表示其数据要么“大部分不足”要么仅“适中足够”以支持人工智能，突出了数据准备方面持续的差距。超过一半（52%）将其数据评为“大部分足够”，而只有 11% 表示其“完全足够”。由于许多 对于希望将这些见解转化为行动的领导者，\"扩展人工智能手册\"部分概述了六种具有影响力的扩展人工智能的实用举措。 所有数据和见解均来自2025年5月IQVIA关于生命科学商业化中的人工智能调查。 调查方法 为了让人们了解人工智能如何改变生命科学商业化，IQVIA 于 2025年 5 月对整个行业的资深商业领导者进行了调查。目的是全面了解各组织在投资、部署和扩展人工智能方面的现状——以及塑造这一进程的障碍因素和促进因素。 该调查包括107名受访者，涵盖了不同的地域、公司规模和商业职能。参与者来自销售、市场、市场准入、合规和数据运营等高级职位，确保了对战略重点和运营现实的全面视角。 除了选择题和分值反应题之外，该调查还包括开放式文本问题，以收集受访者用自己语言表达的用例、数据挑战和供应商经验。这些定性洞察与定量数据一起进行分析，以揭示整个行业的模式、优先事项和分歧点。 人工智能采用现状 人工智能投资、成熟度以及组织扩展人工智能的准备情况 对于今天的生命科学公司而言，投资人工智能已成为其商业战略的一个标志性特征。根据IQVIA的调查，现在近半数组织（44%）将超过20%的商业预算用于人工智能计划。只有5%——将不到5%的商业预算用于人工智能，这凸显了人工智能保持为边缘支出类别的罕见性。 这种支出转变反映了一个更广泛的转型：人工智能已经成为核心运营优先事项。36%的受访组织已经达到高级成熟度水平，人工智能在各职能部门中得到了整合，并由中央进行管理。 领导者正超越孤立的试点项目和零散的工具，将人工智能嵌入其商业模式的肌理之中。这意味着将人工智能投资与业务KPIs保持一致，构建可扩展的数据基础设施，并促进跨职能协作以加速产生影响的进程。反映这一转变，图3显示，近三分之二的组织报告称，在一年内从其人工智能计划中实现了至少2倍的ROI，而有7%实现了3倍或更多。 调查结果发现，自我认定为“人工智能先进”的组织也报告了更高的投资回报率和更广泛的实施人工智能用例。通过隔离该群体的回答，我们观察到集中治理、跨职能人工智能团队和更快的试点到生产周期等一致特征——这些因素似乎促成了他们的成功。扩展人工智能的意愿正日益成为一种竞争优势。将人工智能视为核心业务能力的公司，正在通过投资所需的技术、人员、流程和合作伙伴关系来实现规模化运营，从而取得领先地位。 此外，随着人工智能融入商业战略，对话正从“我们投资多少？”转变为“我们学习有多快？”以及“我们扩展有多广？”下一波差异化将来自智能扩展。 也要认识到，人工智能投资在行业内并非平均分布。虽然有些机构正在积极行动，但17%的受访者表示他们处于探索阶段，实施有限，用例也呈孤立状态。 虽然人工智能在生命科学领域的应用正在加速，但组织扩大规模的准备程度仍然不均衡。根据IQVIA的调查，近三分之二（64%）的执行官认为他们所在的组织“非常”或“极其”准备好扩大人工智能的应用。图4说明了这种分布，突出了整个行业准备程度的差异。 人工智能不再是实验性的，它对商业执行至关重要。 与商业目标对齐人工智能、将其嵌入各团队、并有意进行规模化的公司正在释放真实且可衡量的价值。 商业功能带来的AI影响 尽管商业部门对人工智能的热情高涨，但采用情况仍然不均衡。IQVIA的一项调查揭示了明显的模式：预期从人工智能获益最多的职能部门，往往是执行滞后的地方。这种错配突显了组织可能错失的重要价值。 关键发现： 3. 信息与数据运营：引领采用— 信息技术C并且数据操作被评为高优先级，并在所有商业功能中报告了最高的采用率。用例专注于构建支持整个组织的人工智能的数据基础设施和集成能力。 1.销售与营销：高优先级，低采用率A — 销售和市场被认为具有最高战略重要性，但目前平均采用率低。尽管人工智能被寄予厚望，能够驱动现场生产力、全渠道定位和内容个性化，但许多组织尚未将这些工具产业化。障碍更多地在于规模化能力，而不是分散团队之间的雄心。 商业AI的下一阶段需要弥合战略与执行之间的差距。 2. 价值与访问权限，以及合规性：被忽视B机会— 价值和访问与合规同样具有优先级，但采用率更低。在这些领域频繁引用的 AI 用例包括付款方分析、审计自动化和定价模拟。 能够统一销售、营销和市场准入的AI的组织可以将孤立的 项目转变为统一的增长引擎。 规模障碍 IQVIA调查揭示，虽然现在超过80%的组织优先考虑在关键商业职能中投资人工智能，但大多数人仍然面临严峻的数据挑战。只有极少数人报告他们的数据“完全充足”以支持商业人工智能应用，而大多数人描述他们的数据为“大部分”或“适度”充足（见图6）。 受访者还提到了数据质量不一致以及难以获得实时或纵向数据，作为加强其数据基础设施以跟上企业级人工智能需求的关键障碍。 这些挑战不仅是技术性的，也是战略性和运营性的。受访者指出，分散的系统、不一致的数据质量以及难以获取实时或纵向数据是加强其数据基础设施以跟上企业级人工智能需求的关键障碍。 虽然组织使用各种数据源——例如CRM、现场活动、理赔、处方、数字互动、患者支持和市场数据——但这些数据通常被隔离且结构不一致，限制了它们在企业级AI中的实用性。正如一位受访者所说：“我们有数据——但我们无法按需使用它们。” 艾昆纬对107位高级商业领导人的调查显示，有五个核心障碍仍在减缓人工智能在商业职能中的企业级采用： 隐私和监管限制GDPR、HIPAA以及人工智能治理要求为企业的规模化采用造成摩擦。 51% 数据碎片化和集成困难的持续挑战凸显了在互操作性和数据治理方面进行投资的需要。能够跨地区统一其数据源、标准化访问并将治理嵌入其基础设施的公司，将处于扩展人工智能并实现其全部商业价值的有利地位。 与现有系统集成过时的CRM和ERP平台消耗资源并延迟实施时间表。 50% 高实施成本年度资金周期更倾向于人工智能平台的短期收益，而非长期投资。 人工智能的雄心正超越数据基础设施。 为了有效扩展，组织必须投资于数据治理和互操作性，以统一和标准化系统中的数据。 有限内部专业知识许多团队仍然缺乏嵌入式人工智能人才或有结构执行框架。 孤立且不一致的数据集阻碍了人工智能的集成，并损害了模型的可靠性。 虽然专有数据和治疗专业知识等内部能力仍然至关重要，但随着从试点项目转向企业级执行，被调查的公司越来越依赖供应商来弥补基础设施、数据集成和模型开发方面的能力差距。事实上，生命科学领域的领导者不再寻找点解决方案；他们期望合作伙伴能够安全、快速地提供可扩展的价值。 数据——赋能者与瓶颈 我们不是缺少数据 — 我们缺少可用、互联的数据。 这种情绪得到了许多调查受访者的响应，它捕捉了商业人工智能中日益增长的张力。随着组织扩大他们的雄心，他们遇到了数据基础设施没有跟上现实的情况。问题不仅仅是关于数量——它是关于结构、可访问性和集成。 调查受访者确定了三个目前供应商产生最大影响的领域，以及在未来12-24个月中需求将保持强劲的领域： ••• 持续的性能监控与优化数据集成与互操作性模型开发与部署 “雄心是有的，但基础设施却跟不上。” 为了支持这些优先事项，公司正在采用一系列伙伴关系模式： 战略意图与运营准备之间的这种差距，是许多组织目前所处的境地。随着人工智能越来越融入商业模型，跨系统统一、管理和激活数据的能力将定义生命科学领域的下一代领导者。 ••55%的公司现在通过联合治理运营结构，包括共享的KPI和路线图38%使用绩效挂钩合同，当供应商补偿与业务成果挂钩• 7% 追求合作投资模式，包括共享知识产权和商业化努力 供应商战略与合作伙伴模式 这些模型反映了一种更广泛的心态转变——从供应商监督到集成交付。虽然并非所有组织都在追求每种模型，但数据显示，人们越来越渴望建立能够推动问责制、加速创新并实现企业级人工智能的合作关系。对于供应商而言，这意味着不仅要展示技术能力，还要体现战略一致性、领域专业知识以及交付可衡量商业价值的能力。 随着人工智能更深入地嵌入商业战略，外部合作伙伴的作用正在演变，并在实现可扩展的人工智能中发挥决定性作用。调查结果显示： ••89% 的组织与外部合作伙伴61%说合作伙伴的选择是通过集中式做出的高管层决策• 其中，64%的人更喜欢信誉良好、规模较大的供应商，他们的交付模式经过验证 高影响力的人工智能取决于战略合作伙伴，而不仅仅是供应商。 最具有前瞻性的公司不将供应商视为服务提供商，而是将其视为战略合作伙伴——共同拥有成果、共担风险并一起发展壮大。人工智能供应商战略已不再是部门决策——它已成为领导层的必然要求。 领先企业通过与合作伙伴进行共享治理、基于成果的合同和联合投资模式共同开发，以推动规模和创新发展。 微软邮件客户端 生命科学组织目前正优先考虑患者互动工具、预测和运营流程自动化等人工智能用例。下一步将是专注于驱动跨多个职能绩效的人工智能系统。 静态需求预测到检测中断并实时适应的系统。 上图中的字母A-D对应下方详细说明的四个关键主题。 4. 日益复杂，可操作D自动化分析：随着人工智能变得越来越先进，其能力将扩展到包括在极少量人工输入的情况下触发行动，如内容交付、账户定位和排序。目标不再是可见性，而是智能决策点的激活。 1. 自动化全流程