核心观点与关键数据
- 行业信心增强：83% 的 Life Sciences CEO 对行业增长前景表示乐观，预计未来三年实现超过 2.5% 的盈利增长。55% 的 CEO 对行业增长有信心，较 2024 年上升 16 个百分点。
- 创新与效率并重：CEO 认为创新和效率是推动增长的关键因素。73% 的受访者计划将 10-20% 的技术预算投入 AI，85% 认为 AI 工作准备能力将影响其增长目标。
- 并购策略转变：86% 的 CEO 对未来三年有中高程度的并购意愿，但更注重并购带来的转型价值而非规模扩张。近 60% 的 M&A 实际上损害股东价值，促使 CEO 重新聚焦于具有变革价值的交易。
- AI 应用深化：从实验和试点转向 AI 技术的运营化和价值创造。22% 的 CEO 预计一年内看到 AI 投资回报，65% 预计在一年到三年内实现回报。
- 工作模式变革：73% 的 CEO 预计未来三年大部分企业员工将采用混合工作模式，较 2024 年的 20% 大幅上升。
- 人才战略调整：85% 的 CEO 认为员工技能和 AI 工作准备能力是其实现增长目标的关键因素。CEO 计划通过再培训和招聘新人才来适应 AI 带来的技能需求变化。
- 可持续发展：57% 的 CEO 担心气候和天气事件影响组织增长，近 20% 计划增加对气候和可持续发展举措的投资。25% 的 CEO 根据区域或市场环境调整可持续发展策略。
关键挑战与机遇
- 主要挑战：AI 与组织流程和系统的整合、技术颠覆、全球经济不确定性、供应链弹性。
- 主要机遇：通过 AI 提高决策和数据分析能力、实现运营效率、推动创新（如 IoMT、多组学研究和仿生设备）。
- AI 应用趋势：重点关注运营效率，但正在扩展到服务差异化、现金流改善等更广泛的领域。
- 未来能力需求：物联网医疗设备、隐私增强技术、仿生设备、AI 产品和服务、自主 AI/智能制造。
- 可持续发展趋势：将可持续发展成本和投资回报整合到主要资本投资中，利用 AI 支持减排和能效提升。
研究结论与建议
- 平衡创新与效率：CEO 需在创新和成本效益之间找到平衡点，通过并购释放资本投资创新，利用 AI 提高效率。
- 工作场所转型：CEO 应通过混合工作模式吸引和留住人才，并投资于员工再培训和技能提升。
- AI 战略实施：企业应将 AI 投资与具体业务挑战相结合，领导层应推动 AI 驱动的转型，并优先考虑道德、安全和合规性。
- 可持续发展深化：企业应聚焦关键可持续发展活动，利用 AI 优化供应链和运营，并根据区域环境调整策略。
