仅仅一年前，制药行业的生成式AI热潮就像是一场淘金热。领导们批准了试点项目，团队启动了概念验证。制药决策者的邮箱里充满了供应商演示，承诺一夜之间带来革命性的变化。
但现在的情况是：尘埃落定，兴奋情绪逐渐平息——对话也在发生变化。
现在的问题不再是生成式AI能做什么，而是它应该做什么，以及它能否持续地大规模提供价值。从我们对数十家生命科学组织的观察来看，早期的热情正在让位于一个更为实际的问题：从实验到企业级价值，真正需要什么？
剧透警告：不仅仅是更好的算法。
1. 通用生成式AI正触及天花板
制药行业第一波生成式AI试点主要集中在基础模型的纯粹能力上。它们令人印象深刻——直到不再如此。任何审查过生成式AI生成的临床文档的监管负责人会表达同样的担忧：“听起来不错，但不太对。”
这是因为生命科学不处理通用知识，而是处理精准的知识。无论是解释协议概要还是起草标准响应信，上下文和合规性都至关重要。新兴的趋势是从通用工具转向基于领域的副驾，这些副驾基于精心策划的高质量科学和监管数据。定制化不仅是一个加分项，更是基本要求。
2. 集成是真正的瓶颈
许多试点项目都是孤立运行的：这里有一个沙盒化的生成式AI工具，那里有一个特定用例的解决方案。但在整个企业中扩展生成式AI意味着将其嵌入工作流程，而不是并行运行。
这就是现实的打击。如果没有强大的集成将生成式AI与现有系统（如内容库、安全数据库或监管平台）结合起来，价值就会被束缚。未来不是独立的生成式AI；而是将生成式AI编织到企业结构中，在工作发生的地方提供洞察和自动化。
最近由生成式AI全球理事会发布的一篇论文指出这一转变，强调无缝集成和领域特定设计不再是最佳实践，而是实现有意义规模的先决条件。
3. 治理：赋能而非强制
让我们谈谈信任。没有哪个职能领导者会在没有质量、合规性和可追溯性信心的情况下大规模推出生成式AI。但这里有一个细微差别：治理并不意味着将生成式AI拴得太紧。
太多组织默认采用限制性政策，扼杀创新。我们看到的转变是：从看门狗到护栏——框架定义了可接受的使用范围，监控输出，并鼓励安全实验。想想AI委员会、人机协作验证和易于审计的工作流程。治理应该解锁创新，而不是扼杀它。
4. 回归ROI视角
预算正在收紧。CFO并不关心你的试点项目在内部会议上获得了多少掌声——她想看到的是可衡量的结果。
这就是为什么今天蓬勃发展的生成式AI项目都专注于业务价值。我们谈论的是节省的时间、避免的成本、缩短的周期时间——不是理论上的潜力，而是可证明的影响。最聪明的组织正在为每个用例构建“价值叙述”，设定明确的KPI，并在生产中验证它们，而不仅仅是在幻灯片上。
5. AI素养将决定赢家
这是一个不舒服的事实：许多制药团队仍然犹豫不决，不敢深入接触生成式AI——不确定其局限性，对其风险持谨慎态度，也不清楚从何开始。与此同时，一小部分组织正在前进，不仅通过投资技术，还通过在整个团队中建立素养。
这种素养不是关于编码。而是知道如何向生成式AI提问，如何引导它，以及在哪里最重要的人类监督。差异显而易见。
在全球某一家制药公司，受过生成式AI支持的撰写工具培训的法规事务团队能够将提交文件初稿的时间减少近40%，同时不妥协合规性。在另一家公司，医学事务团队使用生成式AI创建新的标准响应信的速度提高了33%，从而实现了更快、更一致的医疗保健专业人员沟通。
共同点是什么？这些不仅仅是技术项目，而是能力建设项目。这正是它们与众不同的地方。
6. 代理人的崛起：未来的展望
随着制药组织从试点项目演变为企业级生成式AI计划，一个新的转变已经出现在地平线上；这一转变可能会彻底重塑运营模式，即AI代理人的出现。
与当今通常支持孤立任务的生成式AI工具不同（如生成文本、总结文档或回答问题），AI代理人被设计为走得更远。它们可以推理、规划和采取行动。想象一下，它们不仅是助手，而是合作者，可以创建工作流程、调整策略，并以最少的人类指导解决跨功能问题。
想象一个监管代理人，它不仅能起草文档，还能主动从最新指南中提取信息，标记提交文件中的不一致性，并将草稿发送给合适的审阅者。或者一个医学事务代理人，它可以动态地为不同的医疗保健专业人员配置文件定制科学叙述，跟踪使用模式，并实时改进消息传递。
这些不是科幻场景。多代理系统——代理人在其中协作、共享上下文并协调行动——已经在研发、监管和商业用例中进行测试。当连接到企业数据、平台和人员时，这些代理人可能成为真正智能的生命科学组织的连接组织。
最后的思考：这是胜利之前的工作
我们正处于生命科学生成式AI游戏的中期。炒作正在让位给艰难的选择。这是组织决定生成式AI是否会成为核心能力的关键时刻——还是只是明年年度报告中的另一个“创新剧场”幻灯片。
从实验到企业级价值不仅仅是好的技术。它需要协调、编排、素养，最重要的是耐心。回报是什么？一个更智能、更快、更具适应性的制药企业。这一次，变革是真实的。
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