生物制药公司越来越多地转向人工智能（AI），以增强以客户为中心的商业策略，推动更加个性化的互动和提高运营效率。但要充分发挥AI的潜力，关键在于战略性投资于清洁、统一的数据。没有这一基础，即使是最先进的AI工具也可能难以产生有意义的影响或超越最初的试点项目。
具有前瞻性的生物制药领导者认识到，通往AI卓越的道路始于可靠、有组织的数据。在未来一年中，优先考虑数据完整性和法规一致性将使组织能够利用AI的变革能力——从简化医疗、法律和监管（MLR）工作流程到为现场代表提供可操作的见解，再到扩展高级分析。
预测 1：清洁数据将推动欧洲合规的AI创新
最近一波AI创新未能彻底改变商业生命科学。2025年，解锁内部和外部数据协调的欧洲生物制药公司将开始获得商业回报。生物制药组织将结合现成的AI引擎与更协调、更清洁的数据。从可信、内部验证的来源获取数据将增加对AI生成结果的信心。这将使单市场、单品牌的试点解决方案更容易扩展到整个企业。
欧盟最近引入了《人工智能法案》——这是任何监管机构首次制定全面的AI法规，旨在确保AI的安全开发和使用。结合现有的欧洲数据隐私规则，欧洲生物制药公司将拥有明确的原则来支持未来的投资和创新。商业成功将属于那些清理数据、获取新数据源并在该监管框架内进行分析的公司。
预测 2：AI 将简化 MLR 内容审查过程
随着AI在内容创建、卫生和质量检查中的应用日益广泛，创纪录的内容量使得将相关信息推向市场变得更加困难。因此，将AI投资集中在高价值内容创建和改进MLR审查上的内容团队和代理合作伙伴将成为首批看到投资回报率（ROI）的公司。
通过减少审查周期和缩短周期时间，AI赋能的MLR团队将加速合规、准确的商业内容，尽管内容量不断增加。这些效率将使MLR审查从内容周期的最后一站转变为具有更大可见性和输入的内容创建引擎中的前瞻性角色，进一步减少返工。
通过使用标准分类法对内容进行分类、去除定制解决方案并利用托管的大规模语言模型，消除内容供应链中的复杂性，组织将更快、更高效地运作。优先考虑内容质量而非数量的内容和MLR团队将成为早期商业领导者，从AI中交付价值。
预测 3：以人为本的高级分析将释放AI的潜力
随着商业组织考虑AI在高级分析中的应用场景，他们也将被迫面对AI的局限性。例如，AI生成的“最佳下一步行动”需要考虑从代表的电话计划到医生访问挑战再到激励补偿计划等一系列难以衡量的变量。如果推荐的最佳下一步行动是代表无法或不愿执行的，AI只是增加了系统的噪音。
因此，早期领导者将专注于对人员的投资，以从精心挑选的项目中获得最佳的投资回报率。AI在高级分析中的应用场景在公司花时间定义问题、结构化数据并培训用户采取行动时最为成功。早期领导者将建立一种变革管理文化，解决知识和技能差距。
但附加到不连贯系统上的AI工具或需要与商业智能工具复杂集成的工具也会减慢洞察速度并阻碍用户采用。嵌入用户工作流程中的AI——类似于导航应用程序实时引导驾驶员穿越交通——将得到更广泛的使用，并为长期的投资回报率奠定基础。
生命科学领域的AI未来充满希望。从加快内容审查到推进分析，AI有潜力变革流程并增强客户中心性。然而，成功将需要有意识的战略：投资于清洁、可靠的数据，将AI嵌入工作流程，并赋予团队有效利用见解的能力。采用这些实践的公司将在行业中引领进化，在未来几年实现显著增长和价值。
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