释放生成式人工智能在生命科学项目管理中的潜能

执行摘要 生命科学产业正处在一个转折点。虽然临床试验市场规模已膨胀至610亿美元，且预计到2034年制药业收入将飙升至3万亿美元，但项目团队在协调多中心试验和应对不断变化的监管环境时，正面临更大的复杂性。在此复杂性的背景下，生成式人工智能（GenAI）应运而生，并从根本上改变了项目工作的方式，从规划、沟通到洞察力的产生。 将档案资料综合化，将其转化为可指导当前决策的活跃情报。 然而，这一转型过程充满摩擦。数据隐私问题、信任赤字、整合噩梦，以及持续存在的证明投资回报率的挑战，正威胁着阻碍其发展。 本文提炼出四大关键行动。 从小处着手，专注于业务 这份白皮书汇集了来自14个国家的70多位项目专业人士和通用人工智能实践者的知识与经验，特别关注通用人工智能在生命科学行业项目中的实际应用案例。他们的实践经验揭示了这项技术已超越炒作周期，在四个关键领域实现了可衡量的影响： 问题：不要为了AI而用AI。集中精力解决制约你项目交付的具体瓶颈。无论是风险报告、会议记录还是干系人沟通，都要将其作为首要任务。 2.重视人才，而非仅是工具：最先进的AI，若缺乏懂得如何运用它的团队，便毫无意义。应投资于提示工程（prompt engineering）和AI素养提升，并构建一种鼓励而非限制实验的文化。 自动化平凡琐事以夺回 战略上：团队正大幅缩减文档时间，将数小时的项目报告、会议记录和监管文件比对工作压缩为几分钟——使项目专业人员能够专注于实现战略效益。 3.治理与信任构建：在一个数据泄露可能摧毁数十年研究行业的领域，强大的治理——而非官僚体系——是使一切成为可能的基础。为数据隐私、人工智能伦理使用和结果验证建立清晰的规范。 打破沟通障碍： GenAI帮助团队为他们的受众（包括监管机构、高管和全球团队）量身定制精准校准的信息，同时帮助非母语者应对监管函件的细微差别。 记录效率提升、时间节省和成果改善。运用这些指标来建立势头、争取资源，并且最重要的是，在通用人工智能成熟度未能带来价值时，接受其局限性。 ▶ 预测不可预测之事：具有前瞻性的组织正在部署 生成式人工智能（GenAI）来模拟患者招募轨迹、优化跨洲资源分配，并从机构知识库中生成监管响应初稿——将被动式项目管理转变为主动式统筹协调。 生成式人工智能正迅速成为区分那些将在生命科学项目交付中引领下一波效率与创新浪潮的组织，与那些将被落下的组织的分水岭。现在就带着意图、纪律以及对机遇与陷阱都保持清醒认识而采取行动的组织，将塑造生命科学产业的未来。 挖掘制度记忆：多年来的项目文档、被埋没的见解和零散数据正被重新发掘。 引言 生命科学领域长期引领人类进步，通过研发新的治疗方法、疗法和变革性技术来改善健康。当该行业在不到一年的时间内交付了新冠疫苗，挽救了数百万人的生命时，这一现实变得无可否认。然而，从科学突破到监管批准，再到最终患者获得药物的道路仍然复杂、资源密集且时间敏感，大多数药物仍需十年或更长时间才能到达需要它们的人手中。 麦肯锡公司（2024）建议，人工智能可以加速药物发现，实现个性化治疗，并提升患者护理水平，从而为制药业带来额外收入，预计在600亿至1100亿美元之间，这得益于生产力的提高和决策速度的加快。德勤（2024）支持这一转型，指出90%的价值将来自三个关键功能领域：研发、制造与供应链以及商业运营。埃森哲（2024）预测，生成式人工智能将影响生物制药行业40%的工作时间，并改变团队流程和绩效交付方式。 预计到2026年，医药市场规模将超过2万亿美元，到2034年将达到3万亿美元（Precedence Research，2024年）。福布斯商业洞察（2024年）估计，2024年临床试验市场的全球价值为610亿美元。虽然这些数字表明该行业的财务影响力正在扩大，但它们也暗示生命科学在全球经济中的重要性日益提升。预计到2040年，全球健康创新将挽救超过6000万人的生命，这进一步凸显了该行业在推动全球健康方面的重要性（IFPMA，2024年）。市场要求加快药物开发，同时面临更严格的监管要求和复杂的供应链管理，所有这些都给项目专业人员带来了更大的挑战。 在项目管理领域，通用人工智能（GenAI）是一套强大的工具，可用于任务自动化、决策支持和增强项目管理环境下的个人能力。但充分利用通用人工智能并不仅仅是推广技术。正如PMI发布的《突破极限》（PMI 2024b）和《通用人工智能之旅》（PMI 2025）报告所示，那些从通用人工智能中获得明确收益的组织，是那些将通用人工智能的交付与明确的业务需求相匹配、在各团队中建立人工智能能力，并将人工智能赋能工具嵌入日常项目管理的组织。 与此同时，生成式人工智能正在改变生命科学公司应对这些问题的方式。它已经通过自动化重复性工作、提供预测性洞察以及改进决策，在项目工作中引发了一场革命。初步研究表明，生成式人工智能可以在项目效率和战略专注度方面带来显著提升（Müller等人，2024；Steen 等人，2022）。 关于本白皮书 这份白皮书源自一场虚拟黑客马拉松，汇聚了来自14个国家的70多名项目专业人士和GenAI从业者，旨在呈现GenAI如何重塑生命科学领域项目交付的无滤失洞见。其内容基于项目学习成果、关键成功 行业对话中，司机、项目/程序经理、组合经理、PMO领导者以及GenAI专家分享的经验。随着GenAI的采用加速，此处记录的挑战和机遇为准备应对这场转型的项目领导者提供了路线图。 本白皮书中的见解源于2025年6月举办的一次互动式虚拟黑客松活动，该活动由PMI思想领导力团队主办，并与PMI新泽西、比利时和德国三个分会以及制药和生命科学行业的数个外部组织合作举办。此次活动建立了一个非偏见论坛（符合查塔姆屋规则），用于就GenAI在项目管理中的应用进行开放性对话。 与会者探讨了高价值用例，交流了想法、普遍挑战及方法，包括分享最佳实践、组织赋能措施，以及为在生命科学领域交付生成式人工智能项目所需日益增长的专业知识。 生成式人工智能对项目管理的影响日益扩大 近期全球PMI（项目管理协会）的研究显示，随着生成式AI工具日益普及，项目管理行业正经历快速演变。报告《先行者的优势》发现，在超过半数项目中采用AI的组织，在项目进度、范围和干系人满意度方面已取得优于同行的改进（PMI 2024a）。 引领潮流的组织，并非仅仅在投资人工智能；它们首先会识别其关键路径和项目工作流程中的问题，然后才会确定通用人工智能如何解决这些问题。 生命科学领域的项目专业人士深切体会到工作流程中的问题。药物研发、临床试验或监管提交的延误往往会导致昂贵的项目延期甚至彻底失败。主要问题不仅在于时间表的压缩，更在于如何在错综复杂且高度监管的环境下，支持更快、更明智的决策制定和主动的风险管理。正是在这里，关于生成式人工智能（GenAI）的讨论变得尤为相关。 然而，采用过程缓慢且不均衡。很少有组织在整个企业中推行GenAI战略，该报告将其描述为“顶峰”。与此同时，大多数组织仍被归类为“基础”级别，因为它们只是在进行初步尝试，员工利用非正式的个人AI工具来处理基本任务。PMI的《先行者优势》和《突破极限》报告描述了这一差距，揭示“顶峰”组织在项目工作生产力方面持续超越同行，并且其项目专业人员中“开拓者”的比例更高。这些人不仅在GenAI的使用频率上引领潮流，而且在他们使用这些工具处理任务的复杂性方面也是如此（PMI2025，PMI 2024b）。 前文所述，项目领导面临的挑战在于有目的地使用生成式人工智能（GenAI），解决流程中已知且已被证明会影响项目成功的瓶颈。这一点在生命科学领域尤为明显，各团队正开始使用生成式人工智能，帮助将各种实际应用场景落地。 挑战不仅在于增加通用人工智能（GenAI）的使用，更在于更策略性地应用它。根据Gartner（2024年）的数据，预计到2025年底，所有行业中近30%的通用人工智能项目将在概念验证阶段后被放弃，并非由于技术限制，而是因为商业目标不明确以及与项目实际需求缺乏一致性。 预计所有行业中近30%的生成式人工智能项目将在概念验证阶段后被放弃。 2.1 生命科学项目中生成式人工智能的应用案例 项目专业人士和通用人工智能实践者的经验所树立的范例，代表了目前正在进行的多种实际应用，这些应用可分为四大主要用例： 自动化通用项目管理任务 与利益相关者加强沟通 决策支持与情景分析能力提升 提升知识管理及数据访问能力 根据PMI的《突破极限》报告，61%使用GenAI进行内容总结和审阅的项目专业人士报告了效率提升。这与麦肯锡（2024年）的研究结果一致，该研究显示，自动化重复性文书工作和沟通可能是提高制药运营效率的最快方式之一。 参与讨论并踏上其 GenAI 旅程的大多数生命科学专业人士有一个共同点：自动化，包括： • 在线上会议中撰写会议纪要和待办事项清单。•起草项目状态报告和执行摘要。 • 协助进行头脑风暴并创建其他项目成果。 参与者们也认识到，在比较监管文件和版本控制文件时节省的时间的价值。这是一项在编制监管提交文件时必须完成的任务，而这项单一自动化可以节省数小时的审阅时间（与手动操作相比）。这也说明了其在监管操作中潜在更广泛的应用，例如提供一致性、协助跨区域的内容重用，甚至支持对FDA、EMA或PMDA等机构提交的文件进行差距分析，并辅以人工监督以维持合规性。 一位项目经理分享了：“我们运用人工智能来支持会议纪要、行动项、决策等内容的生成。作为一名项目经理，这通常会耗费大量时间。有时你仍然需要审阅并加以精简，但它是一个好的开端，让一切变得更加高效。这个过程很耗时，根据我的经验，我可以说它大概节省了50%的时间。” 与利益相关者加强沟通 生命科学项目中有一个关键要求，组织可能需要与监管机构、高级管理层等不同参与者进行互动。 根据您与不同利益相关者的沟通方式以及具体情况，调整您的沟通语气。所以，我再次发现，这个工具在这种情境下非常实用……用于沟通。” 这与PMI（项目管理协会）《运用人工智能塑造项目管理未来》报告的研究结果一致。该报告显示，生成式人工智能（GenAI）不仅提高生产力，还促进多层面的沟通。例如，该报告强调了生成式人工智能如何促进有效沟通、改善干系人管理，并确保在可能更复杂或敏感的信息传递中应用恰当的语气和叙述方式（PMI，2023）。 外部人士。生命科学项目专业人士指出，通用人工智能在加强利益相关者沟通方面日益重要。 • 为领导层审阅起草定制化执行摘要。• 调整利益相关者沟通的语气。 一位监管事务项目负责人评论道：“我真的很喜欢GenAI的一点是，如果你能正确地表述你的提示，你就能定制……” 一些生命科学领域的专家分享了新兴的应用案例，其中通用人工智能（GenAI）正被探索用于更具附加值的活动，尤其是在规模更大或数字化更成熟的组织中。这些案例包括： 我公司正试图利用过往问答数据库，帮助团队为未来的提交草拟回复。这样，团队可以获得一个初稿，进行审阅和润色，从而促进最终回复的完成。 这些例子反映了更广泛的行业趋势。埃森哲（Accenture，2024年）指出，制药公司正越来越多地利用人工智能来复制各种试验场景，使用实时数据，并以影响项目时间表和预算的方式调整试验方案和资源分配。 • 预测分析，用于预测患者招募的进度和临床试验的站点激活时间。• 资源管理模型，用于模拟在地域分散的项目团队中分配工作负荷的场景。 上述应用表明，人们对情景规划和决策支持的兴趣日益浓厚，然而，该行业内的采用情况并不均衡。例如，小型生物技术公司和初创企业可能刚刚开始尝试，并使用通用人工智能（GenAI）处理笔记记录、申请书撰写或解决设计和制造方面的挑战。 一位参与者解释了他的团队如何使用一个基于组织数据训练的内部生成式人工智能工具来起草监管函件：“我们才刚刚开始使用它。对于我们提交的每一个监管文件包，我们经常收到卫生当局的问题。” 提升知识管理及数据访问能力