智啟原新：醫(yī)藥和醫(yī)療器械企業(yè)AI原生轉(zhuǎn)型2025年3月DeepSeek革新了人機(jī)協(xié)同的價(jià)值創(chuàng)造范式，也推動(dòng)了中國藥械企業(yè)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型核心優(yōu)勢以低成本生產(chǎn)，推理成本較GPT-01低約零樣本推理，可重復(fù)蒸餾、高效訓(xùn)練及多標(biāo)記預(yù)測，可實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)決策自治創(chuàng)新組織營銷服務(wù)生產(chǎn)供應(yīng)當(dāng)前：AI-賦能化現(xiàn)有單模態(tài)任務(wù)和業(yè)務(wù)流程為目的用戶仍為僅有決策者未來：AI-原生多模態(tài)數(shù)據(jù)創(chuàng)造全新業(yè)務(wù)場景，以商業(yè)模式創(chuàng)立完成決策的資源開發(fā)2024年AI成為全球藥械企業(yè)布局焦點(diǎn)，2025年中國藥械企業(yè)加緊All-in-AI的布局2024年，全球企業(yè)季度業(yè)績匯報(bào)聚焦2024年，全球企業(yè)季度業(yè)績匯報(bào)聚焦Al話題—Al驅(qū)動(dòng)全球頂尖藥械企業(yè)競相布局生成式全球頂尖藥械企業(yè)競相布局生成式Al戰(zhàn)略●全球某領(lǐng)先生物醫(yī)藥及醫(yī)療器械企業(yè)宣布將AI用于臨床試驗(yàn)招募、患者觸達(dá)、新藥發(fā)現(xiàn)、手術(shù)流程優(yōu)化等多個(gè)應(yīng)用場景·全球某領(lǐng)先醫(yī)學(xué)影像企業(yè)宣布應(yīng)用AI技術(shù)優(yōu)化醫(yī)療影像分析、患者監(jiān)護(hù)和診斷流程繼繼DeepSeek發(fā)布，中國頂尖藥械企業(yè)也在加緊All-in-Al的戰(zhàn)略部署業(yè)內(nèi)部知識(shí)檢索、產(chǎn)品研發(fā)和個(gè)性化營銷方案制定等某頭部醫(yī)療器械企業(yè)宣布接入DeepSeek,并結(jié)來源：2024年《BCG構(gòu)建未來競爭力全球研究》(與“數(shù)字化加速指數(shù)”研究合并),樣本量=1000;案頭研究收集的新聞；專家訪談。從全球范圍看，藥械企業(yè)規(guī)模化推廣生成式AI應(yīng)用仍在早期，超七成停留在戰(zhàn)略規(guī)劃和試用階段企業(yè)AI能力成熟度得分醫(yī)療行業(yè)平均全球平均；藥械行業(yè)平均0第1階段18%尚未采取生成式AI相關(guān)舉措他人經(jīng)驗(yàn)·優(yōu)先發(fā)展其他技術(shù)(如云基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)分析等)第2階段53%設(shè)定了清晰愿景和路線第3階段20%擁有關(guān)鍵的生成式AI能力-藥物發(fā)現(xiàn)及產(chǎn)品開發(fā)-臨床試驗(yàn)?zāi)M-流程優(yōu)化和質(zhì)檢-精準(zhǔn)營銷第4階段8%個(gè)組織中規(guī)?；茝V生成式Al的能力-研發(fā)-商業(yè)化職能來源：2024年《BCG構(gòu)建未來競爭力全球研究》(與“數(shù)字化加速指數(shù)”研究合并),樣本量=60。生成式AI技術(shù)的加速迭代正推動(dòng)藥械企業(yè)在研產(chǎn)銷等多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)變革，顯著提升了研銷轉(zhuǎn)型和決策升級的戰(zhàn)略價(jià)值職能部門部分示例職能部門部分示例生物醫(yī)藥領(lǐng)域應(yīng)用場景Al生物醫(yī)藥領(lǐng)域應(yīng)用場景Al價(jià)值潛力分布A核心業(yè)務(wù)應(yīng)用B支持職能商業(yè)化和醫(yī)學(xué)事務(wù)生產(chǎn)運(yùn)營客服財(cái)務(wù)人力資源法務(wù)總體核心業(yè)務(wù)占Al價(jià)值潛力的75%662344核心業(yè)務(wù)支持職能44采購研發(fā)管道標(biāo)的選擇產(chǎn)品設(shè)計(jì)模擬KOL定制化觸達(dá)方案設(shè)計(jì)營銷策略設(shè)計(jì)流程優(yōu)化質(zhì)量監(jiān)測智能化客服多渠道支持動(dòng)態(tài)供需評估供應(yīng)商管理人才管理與發(fā)展規(guī)劃定制BCG提出藥械企業(yè)AI原生轉(zhuǎn)型的“5P框架”,確保生成式AI2 生成式AI全價(jià)值鏈落地路徑規(guī)劃2 生成式AI全價(jià)值鏈落地路徑規(guī)劃生成式AI體系建設(shè)規(guī)?；涞氐谋O(jiān)管規(guī)定與規(guī)范，保證AI應(yīng)用的合規(guī)性和穩(wěn)健的運(yùn)營基礎(chǔ)匹配企業(yè)轉(zhuǎn)型的人才戰(zhàn)略與組織變革，確保轉(zhuǎn)4④生成式AI活動(dòng)的運(yùn)營化，以實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)及能力的價(jià)值交付最大化藍(lán)圖規(guī)劃|從單個(gè)應(yīng)用場景試點(diǎn)到全場景應(yīng)用的規(guī)?；瘮U(kuò)展，驅(qū)動(dòng)企單個(gè)應(yīng)用單個(gè)用例職能1職能2職能3職能n..技術(shù)相似的技術(shù)相似的GenAI智能體2智能體3職職能如果只考慮單個(gè)應(yīng)用，可能會(huì)導(dǎo)致轉(zhuǎn)型后期復(fù)雜性提升并削弱各應(yīng)用之間的協(xié)同效益·無法發(fā)揮架構(gòu)相似帶來的優(yōu)勢，也無法相互借鑒經(jīng)驗(yàn)·缺乏中期職能轉(zhuǎn)型，導(dǎo)致變革工作進(jìn)展緩慢且協(xié)調(diào)不力智能體規(guī)?；瘮U(kuò)展智能體智能體智能體智能體·智能體智能體智能體智能體的能力、技術(shù)，甚至部分?jǐn)?shù)據(jù)(如原料數(shù)據(jù))職能職能職能職能職能而獲取更大收益藍(lán)圖規(guī)劃|示例：從單個(gè)應(yīng)用有序擴(kuò)展到整合式跨職能、跨智能體Al應(yīng)用①①跨職能擴(kuò)展智能體，以發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)，創(chuàng)造一致的客戶體驗(yàn)②依托多個(gè)智能體重塑未來運(yùn)營，實(shí)現(xiàn)職能轉(zhuǎn)型②依托多個(gè)智能體重塑未來運(yùn)營，實(shí)現(xiàn)職能轉(zhuǎn)型③開發(fā)高優(yōu)先級、影響力大的智能體，以打造差異化優(yōu)勢基于經(jīng)驗(yàn)和價(jià)值創(chuàng)造潛力確定擴(kuò)展路徑，最終實(shí)現(xiàn)橫向縱向同步擴(kuò)展部分示例內(nèi)容生成任務(wù)自動(dòng)化決策輔助高級模擬3各職能部門特定用例藍(lán)圖規(guī)劃|示例：醫(yī)藥企業(yè)跨職能、跨智能體AI應(yīng)用目目標(biāo)通過在整個(gè)組織范圍內(nèi)構(gòu)建生成式Al能力，推動(dòng)端到端轉(zhuǎn)型商業(yè)化和醫(yī)學(xué)事務(wù)商業(yè)化和醫(yī)學(xué)事務(wù)基于客戶過往數(shù)據(jù)和互動(dòng)場景，針對每次客戶互動(dòng)定制個(gè)性化話術(shù)，提升客戶滿意度基于醫(yī)藥代表或管理者的個(gè)人資料、過往培訓(xùn)記錄、業(yè)績及市場特點(diǎn)，定制個(gè)性化銷售培訓(xùn)內(nèi)容和課程根據(jù)目標(biāo)受眾和渠道適配個(gè)性化內(nèi)容，提高KOL互動(dòng)率和響應(yīng)率研發(fā)研發(fā)提升新型靶點(diǎn)或原料發(fā)現(xiàn)能力，優(yōu)化標(biāo)的篩選，拓展治療領(lǐng)域建立臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)控制塔，以簡化從創(chuàng)建到審批的流程，并采用數(shù)字孿生體提升臨床轉(zhuǎn)化效率自動(dòng)化監(jiān)管文件的審核與提交，生成上市及在研藥物的臨床研究報(bào)告通過文檔起草自動(dòng)化(如APQR、MSAT、CQV),提升其質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)化水平，同時(shí)減少時(shí)間和精力消耗輔助決策流程精簡化，并進(jìn)而支持敏捷的組織架構(gòu)建設(shè)監(jiān)測設(shè)備健康狀況、預(yù)測潛在故障，從而減少停機(jī)時(shí)間，確保產(chǎn)品的生產(chǎn)效率平臺(tái)建設(shè)|企業(yè)級生成式AI應(yīng)用需綜合考量敏捷安全和資源整合等因素，才能確保AI原生戰(zhàn)略在企業(yè)范圍內(nèi)規(guī)?；涞貞?yīng)用層API應(yīng)用層API平臺(tái)AI治理AI治理與合規(guī)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)提示運(yùn)維特征服務(wù)提示運(yùn)維特征服務(wù)Al護(hù)欄(prompt(feature財(cái)務(wù)運(yùn)營報(bào)告模型服務(wù) 技術(shù)層數(shù)據(jù)層生態(tài)合作伙伴如模型供應(yīng)商同平臺(tái)整合機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)維與生成式技術(shù)層數(shù)據(jù)層生態(tài)合作伙伴如模型供應(yīng)商監(jiān)控與日志建設(shè)提示運(yùn)維能力，以支持快速模型A/B測試監(jiān)控與日志數(shù)據(jù)平臺(tái)建立治理與安全管控機(jī)制，以管理訪問權(quán)限和數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)平臺(tái)平臺(tái)建設(shè)|與此同時(shí)，藥械企業(yè)需與生態(tài)伙伴共創(chuàng)、協(xié)同經(jīng)營生態(tài)圈伙伴列舉伙伴列舉應(yīng)用層藥械解決方案終端應(yīng)用層藥械解決方案終端個(gè)數(shù)據(jù)安全平臺(tái)硬件與基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)數(shù)據(jù)安全平臺(tái)硬件與基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)借助生態(tài)伙伴的算力技術(shù)層基礎(chǔ)層伙伴列舉伙伴列舉開發(fā)技術(shù)層基礎(chǔ)層伙伴列舉人才與組織|成功的AI企業(yè)AI成功落地絕非易事的領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為高管團(tuán)隊(duì)完全不了解(生成式)Al或了解極其有限1企業(yè)AI成功落地絕非易事的領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為高管團(tuán)隊(duì)完全不了解(生成式)Al或了解極其有限1的員工認(rèn)為，他們需要提升技能才86%能應(yīng)對(生成式)Al給工作帶來的的員工認(rèn)為他們的工作可能會(huì)被AI要實(shí)現(xiàn)生成式AI的價(jià)值，需著重關(guān)注冰山之下的“70%”生成式Al模型與算法數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)可用性●運(yùn)營模式●人才、技能重塑和提升●執(zhí)行保障●商業(yè)模式1.2024年BCGAl雷達(dá)調(diào)研，覆蓋50個(gè)市場的1,406名受訪者。2.BCG/MIT聯(lián)合調(diào)研；“Al在工作中的應(yīng)用”調(diào)查(2023)。人才與組織|人才是生成式Al變革中的核心一環(huán)，藥械企業(yè)應(yīng)當(dāng)以人重新思考生成式AI的定位和涉及崗位，在日常工作中融入新技術(shù)崗位重新設(shè)計(jì)·明確生成式Al將使職責(zé)發(fā)生什么變化，并確定新崗位將如何融入未來整體的流程/工作方式·識(shí)別出受影響的崗位及人員崗位重新設(shè)計(jì)制定學(xué)習(xí)旅程、支持編撰相關(guān)材料，以解決新出現(xiàn)的員工技能與能力不足問題人才技能提升·對于受影響的崗位在職人員，對照新崗位要求幫助其確定現(xiàn)有技能差距人才技能提升·根據(jù)崗位和人才畫像設(shè)計(jì)定制化學(xué)習(xí)路徑，追蹤并衡量技能提升進(jìn)度，提供持續(xù)支持衡量考評設(shè)計(jì)與變革舉措成效掛鉤的KPI指標(biāo)并支持KPI考評，為持續(xù)改善決策提供信息支持·確定相關(guān)成功標(biāo)準(zhǔn)，如技術(shù)應(yīng)用KPI(如各部門對工具的使用情況)和領(lǐng)先標(biāo)準(zhǔn)衡量考評·開展基線測量并開始定期記錄數(shù)據(jù)，并根據(jù)所得結(jié)果進(jìn)行決策基于人才畫像的變革管理(自上而下+自下而上)變革管理·讓領(lǐng)導(dǎo)層參與規(guī)劃，以促進(jìn)自上而下的變革管理、協(xié)助全組織目標(biāo)一致變革管理·針對受影響崗位人員的人才畫像制定并推行個(gè)性化溝通、干預(yù)、鼓勵(lì)措施等，推動(dòng)變革人才與組織|示例：醫(yī)藥企業(yè)Al原生變革過程中的崗位重新設(shè)計(jì) 研究研究過去：負(fù)責(zé)監(jiān)督人工數(shù)據(jù)整合與決策動(dòng)生物系統(tǒng)模擬工作過去：人工處理、解讀大量生物數(shù)據(jù)集未來：負(fù)責(zé)訓(xùn)練并微調(diào)Al模型，以生成預(yù)測性基因組信息洞察開發(fā)開發(fā)啟動(dòng)設(shè)計(jì)流程、優(yōu)化測試設(shè)計(jì)和參與者篩選方法過去：僅做基礎(chǔ)的患者識(shí)別工作同執(zhí)行優(yōu)化的患者匹配與招募策略運(yùn)營運(yùn)營過去：使用基礎(chǔ)協(xié)調(diào)物流和庫存水平未來：轉(zhuǎn)為借助預(yù)測性Al模型開展庫存優(yōu)化與需求預(yù)測轉(zhuǎn)為與AI協(xié)同，更加高效地完成采購、供應(yīng)商評估和成本優(yōu)化工作過去：使用基礎(chǔ)CRM工具管理客戶關(guān)系客戶互動(dòng)與銷售方案過去：負(fù)責(zé)人工創(chuàng)作并審核營銷內(nèi)容未來：生成式Al進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作，并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化營銷效果追蹤其他(包括監(jiān)管合規(guī))其他(包括監(jiān)管合規(guī))過去：人工分析并提交監(jiān)管備案文件未來：將使用生成式AI工具自動(dòng)生成并提交文件過去：人工審核修改合同與法律文件未來：僅負(fù)責(zé)合同的最終確認(rèn)與調(diào)整，其余交由生成式AI運(yùn)營模式|生成式Al將全面融入企業(yè)運(yùn)營，促使企業(yè)的運(yùn)營模式更加過去現(xiàn)在●各部門多為中心化組織架構(gòu)且相互獨(dú)立●缺乏協(xié)同與信息共享機(jī)制●部門職能劃分缺乏變革靈活性●部門及組織的邊界及定義更為流動(dòng)，更加趨向去中心化·AI逐漸取代企業(yè)中臺(tái)，打破部門壁壘與決策瓶頸·跨部門協(xié)同且信息同步共享·利用生成式AI實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同決策，開·利用生成式AI實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同決策，開拓思維邊界，鼓勵(lì)創(chuàng)新●單一產(chǎn)品應(yīng)用視角●決策多依賴靜態(tài)數(shù)據(jù)及傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)●動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策運(yùn)營模式|轉(zhuǎn)型的第一步是流程的重新設(shè)計(jì)，以人機(jī)協(xié)作為基礎(chǔ)提升效能轉(zhuǎn)型前：研發(fā)流程線性依次開展轉(zhuǎn)型前：研發(fā)流程線性依次開展基于整體試驗(yàn)和項(xiàng)目戰(zhàn)略確定試驗(yàn)方向文獻(xiàn)研究，確定試驗(yàn)的初步設(shè)計(jì)基于整體試驗(yàn)和項(xiàng)目戰(zhàn)略確定試驗(yàn)方向文獻(xiàn)研究，確定試驗(yàn)的初步設(shè)計(jì)實(shí)施壓力測試、細(xì)化測試設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)(包括測試類型、入選資格標(biāo)準(zhǔn)等)道德倫理問題及患者安全規(guī)劃撰寫簡要試驗(yàn)方案及相關(guān)文檔審核編輯簡要試驗(yàn)方案及相關(guān)文檔試驗(yàn)驗(yàn)證設(shè)計(jì)撰寫撰寫轉(zhuǎn)型后：生成式轉(zhuǎn)型后：生成式AI貫穿研發(fā)全流程，并持續(xù)迭代優(yōu)化模擬設(shè)計(jì)模擬②6生成優(yōu)化②6生成優(yōu)化情景，以支持決策4對比類似研究與當(dāng)前研究的特性，以獲得洞察預(yù)測相關(guān)特性對研究結(jié)果會(huì)造成的影響(例如：對于周期時(shí)間、利用生成式AI找到類似試驗(yàn)研究(內(nèi)部和預(yù)測相關(guān)特性對研究結(jié)果會(huì)造成的影響(例如：對于周期時(shí)間、①確定試驗(yàn)方向①確定試驗(yàn)方向(目標(biāo)和終點(diǎn))確認(rèn)背景文件、其他試驗(yàn)方案文件和文獻(xiàn)撰寫生成試驗(yàn)方案或其他相關(guān)文件采取用戶旅程模式，設(shè)計(jì)與撰寫工作可并行開展，采取用戶旅程模式，設(shè)計(jì)與撰寫工作可并行開展，流程連續(xù)且不斷迭代，同時(shí)生成式AI為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策流程提供支持政策治理|生成式AI帶來了重大機(jī)會(huì)，但也帶來不可忽視的潛在風(fēng)險(xiǎn)部分示例部分示例★★準(zhǔn)確性★★準(zhǔn)確性網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)隱私生成式Al帶來創(chuàng)生成式Al帶來創(chuàng)新和提效的機(jī)會(huì)，同時(shí)也讓風(fēng)險(xiǎn)有可乘之機(jī)③④社會(huì)工程A決策偏差A(yù)監(jiān)管不確定性政策治理|通過建立完善的人類監(jiān)督培訓(xùn)體系，安全治理框架和嚴(yán)格的數(shù)據(jù)模型監(jiān)管可以有效降低生成式AI帶來的核心風(fēng)險(xiǎn)部分示例部分示例偏置輸出幻覺網(wǎng)絡(luò)安全偏置輸出幻覺和數(shù)據(jù)隱私··用于開發(fā)該模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足，從而導(dǎo)致模型對某些數(shù)據(jù)或案例的不確定·訓(xùn)練文本或提升不恰當(dāng)·為用戶創(chuàng)建反饋機(jī)制以監(jiān)測AI輸出的缺口●在循環(huán)中包括一名人員，以檢查生成Al輸出的準(zhǔn)確性嚴(yán)格測試產(chǎn)品并與用戶分享限制··基礎(chǔ)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中內(nèi)置了偏倚●模型微調(diào)和輸出階段缺乏對內(nèi)置偏倚的調(diào)控·培訓(xùn)數(shù)據(jù)多樣化，以平衡已知的偏差·確保納入數(shù)據(jù)處理的公平性，并檢查輸出是否存在偏差·實(shí)施人為監(jiān)督以檢查是否存在偏見·LLM等應(yīng)用通過其輸出可能泄露敏感信息或者導(dǎo)致對專有數(shù)據(jù)的未授權(quán)訪問●通過明確的訪問規(guī)則防止未經(jīng)授權(quán)訪問培訓(xùn)數(shù)據(jù)·定期監(jiān)控和審核以檢測安全和隱私威脅·制定使用培訓(xùn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則對中國醫(yī)藥和醫(yī)療器械企業(yè)的啟示重構(gòu)AI戰(zhàn)略視角：基于AI原生的商業(yè)模式，聯(lián)合生態(tài)圈伙伴協(xié)同創(chuàng)新，全面驅(qū)動(dòng)企業(yè)AI原生變革把握AI原生戰(zhàn)略窗口：依托DeepSeek等開源技術(shù)，從單點(diǎn)高價(jià)值應(yīng)用場景切入，快速加速組織文化再造：將人機(jī)共治理念植入企業(yè)基因，重塑運(yùn)營流程與組織架構(gòu)，吸引型全程的風(fēng)險(xiǎn)可控波士頓咨詢公司(BCG)提供的各項(xiàng)服務(wù)與資料，均受BCG《標(biāo)準(zhǔn)條款》(復(fù)本備索)或者BCG先前