AI在生命科学商业化中的应用正从实验阶段迅速转向实际执行阶段。超过80%的组织已超越试点阶段，其中超过三分之一自称为“AI先进”组织，这些组织已广泛采用AI技术，并拥有明确的战略和持续的优化计划。
投资AI的力度不断加大，回报显著。近半数受访公司将其超过20%的商业预算投入AI，另有四分之一的公司投入11%至20%。58%的领导者报告称，其AI项目在一年内实现了2倍的ROI，7%实现了3倍或更高的ROI。
然而，扩展AI应用仍面临挑战，数据隐私、遗留系统和人才短缺是最常见的障碍。36%的组织表示其数据“大部分不足”或“仅适度充足”，凸显了数据准备方面的持续差距。由于许多组织仍面临数据准备不足的问题，合作伙伴关系正帮助加速进展。89%的受访公司正在与外部供应商共同开发或积极考虑共同开发AI解决方案，选择标准包括领域专业知识、数据安全和已证明的创新能力。
成功采用AI的组织展示了将AI嵌入跨职能工作流程、从试点转向广泛采用以及构建弹性、数据驱动的商业模型的能力。他们的经验表明，下一波价值将来自纪律严明的执行、强大的治理和正确的合作伙伴关系，而不仅仅是技术。
展望未来，生命科学组织目前优先考虑的AI用例包括患者互动工具、预测和运营流程自动化。下一步将是专注于能够跨多个职能驱动绩效的AI系统。
为将洞察转化为行动，“扩展AI playbook”部分概述了六项实用的扩展AI措施，以产生实际影响。
核心观点：
- AI已成为生命科学商业化的关键组成部分，重塑了公司资源分配、客户互动和增长驱动方式。
- AI投资不断增长，回报显著，近半数公司将其超过20%的商业预算投入AI。
- AI扩展面临挑战，数据隐私、遗留系统和人才短缺是最常见的障碍。
- 合作伙伴关系在加速AI进展中发挥关键作用，89%的公司与外部供应商共同开发AI解决方案。
- 成功采用AI的组织展示了将AI嵌入跨职能工作流程、从试点转向广泛采用以及构建弹性、数据驱动的商业模型的能力。
- 下一波价值将来自纪律严明的执行、强大的治理和正确的合作伙伴关系。
关键数据：
- 超过80%的组织已超越试点阶段。
- 超过三分之一的自称为“AI先进”组织。
- 近半数公司将其超过20%的商业预算投入AI。
- 58%的领导者报告称其AI项目在一年内实现了2倍的ROI。
- 36%的组织表示其数据“大部分不足”或“仅适度充足”。
研究结论：
- AI在生命科学商业化中的应用正迅速从实验阶段转向实际执行阶段。
- 投资AI的力度不断加大，回报显著。
- 扩展AI应用仍面临挑战，数据隐私、遗留系统和人才短缺是最常见的障碍。
- 合作伙伴关系在加速AI进展中发挥关键作用。
- 成功采用AI的组织展示了将AI嵌入跨职能工作流程、从试点转向广泛采用以及构建弹性、数据驱动的商业模型的能力。
- 下一波价值将来自纪律严明的执行、强大的治理和正确的合作伙伴关系。
