- 人工智能（AI）必须为生物制药带来突破性成果，而不仅是渐进式节约，以产生实质性影响。
- 虽然当前重点在效率提升，但这应是迈向长期使命目标（如更优疗法和更广患者覆盖）的垫脚石。
- 安永-帕森恩团队帮助生物制药客户将AI作为战略增长驱动力，开发新疗法并覆盖更多患者。
2020至2025年间，生物制药企业向AI相关业务投入了数百亿美元。仅2025年，制药领域AI投资预计达40亿美元，到2030年有望突破每年250亿美元[1]。这一激增反映了行业对AI变革潜力的坚定信心——从加速研发到个性化患者护理。然而，当前多数举措仍集中于优化运营和降低成本，部分聚焦药物发现提速。鉴于支出呈指数级增长，仅靠运营效率无法合理化现有AI投资。效率提升和成本节约虽有价值，但应作为实现生物制药"北极星"目标的催化剂：更快发现更优药物、更高效开发并覆盖更广患者群体（见图1）。换言之，AI必须超越后台优化，真正推进改善患者预后的核心使命。
图1：抵达北极星：AI影响的不同阶段，从效率提升到核心目标实现
值得注意的是，投资者正助推这一雄心。仅过去一年，风投资本就向135项AI驱动的药物开发交易注入超32亿美元，强烈预期AI整合将提升研发效率和成功率[2]。生物制药高管同样需对AI投资提出更高要求。成本削减或流程优化的早期成果，应转化为更大使命导向的收益——例如加速候选药物管线、赋能创新疗法并全球扩大患者覆盖。联邦"创世计划"将生物技术列为AI重点领域，进一步强化了这一焦点。唯有将AI举措与生物制药更高目标对齐，方能在增长与创新中充分释放AI价值。
AI在生物制药价值链中的应用
AI正渗透生物制药价值链的几乎所有环节。从实验室到物流，企业正试验AI工具以更智能高效地工作。以下关键领域展现了AI在生物制药中的突破：
1. 强化药物发现与临床前研究：AI正在重塑早期研发，推动分子设计和靶点识别的突破。先进的机器学习模型可原子级精度预测蛋白质结构——如近期蛋白质折叠创新所示[3]——并能虚拟筛选海量化合物库，优先确定实验室测试对象。这些能力大幅缩小候选分子范围，可能缩短数月乃至数年的发现周期。在临床前开发中，AI算法通过分析细胞和动物研究数据，更早预测安全性和有效性问题。简言之，AI驱动的发现平台不仅提速，更能触及人类流程可能遗漏的解决方案。
2. 优化临床试验与开发：AI平台正攻克临床开发中的长期瓶颈。患者招募这一最大挑战正被AI革新：自然语言处理算法可在数秒内扫描数百万电子健康记录，精准匹配复杂试验标准，大幅加速招募同时提升患者群体多样性。除招募外，AI聊天机器人和自动化数据捕获工具简化试验管理，确保研究持续推进并达成里程碑。AI还缩短了试验完成到监管申报的时间。例如，生成式AI工具能快速起草临床研究报告，甚至组装申报材料组件。此类加速申报可让疗法更快上市，并延长宝贵的专利独占期。
3. 改进制造与供应链：超越研发，AI正变革生物制药的运营支柱——制造、质控与物流。生产环节中，AI系统分析实时传感器数据以优化制造条件，提升产出并减少停机。例如，机器学习模型可预测设备故障或批次偏离理想状态，实现问题发生前的预防性维护。在供应链层面，AI驱动的需求预测整合处方趋势、流行病学数据和市场动态，预判药品需求波动。这些洞察助力企业主动调整库存和生产计划。整体而言，AI改进减少了浪费和运营成本，同时通过确保药品在正确时间到达正确地点，提升疗法可及性。
上述案例揭示模式：AI正为生物制药各职能带来速度、效率和决策质量的渐进提升。每项改进——更快的候选选择、更迅速的试验、更智能的生产——最终都服务于更好服务患者的大使命。但要持续实现使命影响，需将AI从试点和单点解决方案扩展至全企业。这要求组织在结构层面重新思考AI采用方式，从孤立胜利转向企业级转型。
生物制药中AI应用的现状模式
随着AI技术渗透行业，其影响远非均质。每家企业——及其内部各职能——都面临独特的AI机遇与挑战。理解这些模式对领导者优先配置AI价值至关重要（见图2）。
图2：生物制药生态利益相关方：AI应用水平与机遇的差异分布
AI在生物制药中无万能方案
AI应用在不同利益相关方、角色和领域间差异显著。研发与科学职能可能经历渐进式变革——AI作为智能助手增强科学家能力——而运营与行政职能则面临通过自动化的革命性变革。内部分析表明，在生物制药运营中，当前AI技术可自动化40%-50%的任务工时[4]。数据处理、报告生成或发票处理等常规重复任务，尤其适合由今日AI和机器人流程自动化工具转型。因此，各职能部门应设定与自身角色对齐的AI任务：例如，研发部门可目标是用AI工具将候选药物产出翻倍，而财务部门或瞄准自动化半数交易流程。重要的是，不同生物制药组织（分销商vs药企制造商、大药企vs生物科技初创）的领域特定需求和资源分布各异。认识这些现实能确保AI投资用在最合理处并交付可衡量改进。
- 聚焦"脂肪"，赋能"肌肉"：在生命科学行业，行政与运营职能占多数企业总人力的约60%（见图3）。
图3：AI与生物制药领域：AI在各领域的渗透差异
这些领域恰好因处理大量常规任务而拥有最高自动化潜力。这种对齐创造了重大机遇：通过针对组织中的"脂肪"部分（如繁重的行政运营层），AI可在关键处削减低效、降低成本。许多企业的战略重点应是通过AI精简中后台——自动化财务报告、HR流程、采购工作流等——以释放资源。
相比之下，商业和研发职能代表生物制药企业的"肌肉"。根据企业类型，这些领域的员工比例差异很大。在这些核心领域，AI的角色不是裁减人力，而是增强能力——例如助力研究团队深度分析数据，或使销售队伍精准定位医师。本质上，AI能同时削减组织臃肿并强化核心优势：识别并自动化非增值任务，同时提升高价值工作。
基于企业规模、产品组合成熟度和治疗焦点，AI应用亦有显著差异。拥有精简团队和一两项在研资产的临床前生物科技公司，其AI使用方式与拥有数百产品的大型药企或大规模仿制药企截然不同。生物科技公司可能将AI工具作为力量倍增器——例如用AI设计实验或管理监管文件——使药物项目以常规团队一小部分人力推进。相反，大型仿制药制造商或聚焦AI优化制造效率和供应链物流，在规模驱动业务中挤出利润。即使在大药企内部，专注肿瘤学的公司可能部署AI进行复杂基因组数据分析，而侧重初级护理产品的公司或优先应用AI于商业分析，以应对庞大患者群体和广阔市场（见图4）。每种原型——无论是生物科技初创、中型专科药企或制药巨头——都必须制定与自身独特"脂肪-肌肉"组合对齐的定制化AI战略。关键在于理解AI何处能产生最直接影响（常在繁重行政领域），以及何处能赋能未来增长（在创新与商业领域）。
图4：AI与生物制药原型：各原型中AI应用与机遇的差异
未来：AI增强型生物制药组织
尽管AI当前贡献常始于效率与成本节约，但终极目标是转向根本不同的生物制药组织（见图5）。对新兴小型企业，AI提供无需扩编即可扩大的机会——使精简组织发挥超常影响力。小型生物科技公司可依靠AI平台和外包支持职能，以相对较少员工推进从发现到临床试验的进程。实际上，AI让初创企业保持精简并聚焦科学，而非从头构建大型支持部门。
对大型成熟企业，AI未来的重点是合理缩编与重新聚焦 workforce。AI能吸收工作量增长（其增速超过人员增长），充当防止 staff 永续扩张的释放阀。在任何情况下，万能方法都行不通——企业需根据自身战略和构成设计AI路径。周密的定制化AI路线图至关重要，因为即使AI未改变人力规模，也将改变团队运作方式和所需技能。
图5：生物制药组织结构演变：用AI实现组织合理缩编
转型生物制药的AI战略步骤
充分释放AI价值需超越技术部署——要求重新思考组织设计、人才与战略。设计精良的AI项目能重塑生物制药企业，既实现商业目标又履行更广泛的社会使命。这意味着用AI加速药物发现、改善治疗选择并扩大患者覆盖，实现以往不可能的方式。效率提升很重要，但其意义在于导向这些切实成果。AI不应仅被视为削减成本的工具，而应作为推进组织核心使命和"北极星"目标的催化剂。领导者如何实现？以下七步战略勾勒出利用AI转型生物制药组织的关键路径：
- 将AI举措与战略使命对齐。确保每个AI项目不仅评估即时效率收益，更考察其加速企业使命的能力——无论是科学创新、改善患者覆盖还是实现市场领导。实践中，这意味着为AI设定清晰的"北极星"目标，并用这些高阶目标衡量项目。例如，以自动化数据录入为目标的AI努力，应通过其如何释放科学家研究时间或加速患者支持流程来论证，而非仅看节省工时。
- 为AI驱动世界重构组织结构。评估组织当前结构，准备为优化AI整合而重组。大型生物制药企业应识别重复职能和高容量常规任务（自动化首要候选）。通过绘制AI可处理的流程，领导者能创建精简部门并重新部署资源至战略领域的路线图。对小型企业，指导原则是为未来而非过去构建组织——一个AI自始嵌入核心工作流的未来。所有组织无论大小，都应基于独特画像确定AI优先领域，并对标同行识别差距。
- 采用"AI增强万物"思维。在AI增强模式中，每位员工都以某种形式获得AI支持。常规任务日益自动化，高阶工作得到增强。此思维要求审视每个角色和流程，思考"AI如何在此助力？"它需要跨职能协作将AI工具整合至日常流程。目标是帮助组织以相同或更少人力达成更多——非通过加重员工负担，而是使其提升至高价值活动，同时AI处理机械性与分析性重负。
- 投资持续学习与技能重塑。随着事务性角色缩减和新型数据角色扩张，企业规模化重塑 workforce 至关重要。HR政策应促进从AI将缩减或淘汰的角色，向AI赋能的新角色过渡——例如将报告分析师转型为数据解读员，或实验室技术员转变为自动化主管。这或涉及数据科学、AI伦理或数字素养的大规模培训项目。持续学习文化将确保员工与AI共同适应而非被取代。
- 拥抱创新协作与AI编排。AI可促进与承包商、合作伙伴和供应商的无缝协作，带来更灵活的组织边界。企业应开放包含AI系统和外部专家的项目制团队。组织设计或转向网络化/生态化结构，AI工具协调内外部贡献者的工作。拥抱此方法意味着将组织视为可按需扩张或收缩的动态网络或"枢纽"，而非固定层级。确保治理与安全措施到位，使AI连接生态更多部分时，数据和知识产权仍受保护。
- 倡导责任明确的AI驱动文化。领导层必须定调：AI是优先事项与机遇，而非威胁。这意味着培育实验文化，奖励学习（包括从失败中学习），并透明说明AI用途与收益。员工应从C-suite至基层听到一致信息：AI将助其成就更多。同时，必须对AI驱动成果有明确所有权与责任。组织每层级都应有AI采用的明确期望：从倡导并资助AI计划的高管，到实施部门AI的中层管理者，再到鼓励日常整合AI工具的一线团队。
- 执行主动变革管理与人才再部署。加速AI采用的变革转型需审慎管理。生物制药企业应预判AI转变将引发员工不确定性甚至恐惧，并制定周密变革计划。沟通是关键：阐明AI赋能未来的 compelling 愿景，强调对组织和员工日常工作的益处。对可能缩减或消失的角色，提前准备受影响员工的再培训或转岗计划。最终 workforce 将在某些传统岗位减少，在更具分析性和创造性的新岗位增多。人道智慧地管理此转变，方能维持信任与士气。
结论
AI的出现将重新定义生物制药组织的构建与运作方式。即使AI未直接减少人力，它也将根本性改变工作流程、所需技能和整体组织设计。最成功的企业将是那些主动评估业务中哪些部分应自动化、哪些应增强，并将AI战略与其特定商业模式和 workforce 对齐的组织。成本节约和运营改进虽有价值，但在生物制药中它们只是更大目标——患者影响——的手段。生物制药AI战略成功的真实衡量标准，在于其助力企业实现使命的有效性：更快发现新药、开发救命疗法并将其交付给所需患者。竞争优势将属于那些围绕人类人才与AI互补优势设计自身的组织——让AI发挥所长，同时赋能员工聚焦人类最擅长之事。如此，生物制药中的AI才能驱动以使命为导向的增长，而非仅是运营效率。
摘要
AI能变革生物制药——不仅通过提升效率，更通过驱动大胆创新和使命导向增长。从加速药物发现到变革临床试验和精简运营，AI poised重塑行业未来。将AI与战略目标对齐，是解锁更优疗法、更广患者覆盖以及更智能敏捷 workforce 的关键。
参考文献
[1] 《加速AI在制药中影响与价值的250亿美元潜力》，Pete Foley，2025年，Pharmaceutical Executive
[2] 《AI或是重燃风投对生物科技兴趣的关键：PitchBook》，Gabrielle Masson，2025年，Fierce Biotech
[3] 《AlphaFold问世五周年——图表展示其如何革命科学》，Ewen Callaway，2025年，Nature News
[4] 《AI智能体或承担55%生物制药工作，埃森哲/沃顿研究发现》，Brian Buntz，2025年，Drug Discovery & Development
Osefame Ewaleifoh（安永-帕森恩）对本文有贡献。
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