2024年生命科学领域人工智能应用价值分析报告：战略整合与实施路径

核心观点与关键数据

• 行业背景：生命科学行业面临盈利能力下降、竞争加剧、技术变革加速等挑战，推动企业积极探索生成式人工智能（GenAI）解决方案。
• GenAI应用价值：生命科学公司寻求GenAI在多个领域的价值，包括改善业务策略、提高医护人员/患者参与度、提升软件开发效率、增强员工体验和改进研发。
• 关键数据：
  • 57%的公司将改善业务策略作为顶级GenAI目标，85%预计GenAI在这一领域将变得更加重要，但32%需要帮助完善战略路线图。
  • 55%的受访者希望使用GenAI改善医护人员/患者参与度，行业从以产品为中心转向以客户为中心。
  • 53%认为改善软件开发是GenAI的优先任务，87%相信GenAI在这一领域的作用将更加重要。
  • 51%将增强员工体验作为优先事项，研究表明员工满意度、生产力和GenAI投资之间存在明显联系。
  • 42%的调查参与者计划投资于R&D目的的GenAI。

研究结论

• GenAI价值实现：GenAI带来的价值不仅限于做出更好的决策，还包括加速决策过程。尽管68%的生命科学公司尚未实现其最高商业价值，但其中一半公司预计将在接下来的12个月内实现。
• 面临的挑战：生命科学公司面临的主要挑战包括试点和原型开发的用例、数据安全性、语言模型的精度和战略路线图。
• 解决方案：为了应对这些挑战，公司需要与内部和外部合作伙伴合作，改进数据策略，并选择经验丰富的技术合作伙伴。
• 五条建议：
  1. 专注于特定的、高价值的、低风险的用例，可以带来商业价值。
  2. 使组织围绕着新技术的整合而对齐。
  3. 清理和组织您的数据。
  4. 在将数据馈送给GenAI模型之前整合数据源。
  5. 选择一个经验丰富的技术合作伙伴。

价值分布

• 按优先顺序，价值主要来自于：医护人员/患者体验/服务（92%）、市场营销和销售（91%）、研发（89%）、员工体验（92%）。

外部合作伙伴

• 32%的受访者正在与外部服务提供商合作进行数据治理，32%需要帮助优化他们的战略路线图以推进人工智能项目。
• SoftServe具备独特的资质来实施GenAI和相关技术，提供技术专业知识、行业理解以及一个庞大的数据科学团队。