生命科学商业化中的人工智能：2025年商业领袖调查的战略洞察与实践建议

白皮书生命科学商业化中的人工智能2025年商业领袖调查的战略洞察与实践建议SHRAVAN KOTAKONDA , 商业解决方案副总裁，战略运营, IQVIA普兰德拉·阿瓦斯蒂博士 ,Boss,Market & Competitive Intelligence,IQVIA 1 2 3 3 5 6 7 8 9 10 11 关于作者 12目录执行摘要调查方法人工智能采用现状人工智能投资、成熟度以及组织扩展人工智能的准备情况商业功能带来的AI影响规模障碍供应商战略与合作伙伴模式微软邮件客户端结论：从雄心到优势扩展人工智能手册致谢 iqvia.com | 1执行摘要然而，扩展人工智能——并实现其全部价值——仍然充满挑战。数据隐私、遗留系统和人才短缺是常见的障碍。值得注意的是，36% 的组织表示其数据要么“大部分不足”要么仅“适中足够”以支持人工智能，突出了数据准备方面持续的差距。超过一半（52%）将其数据评为“大部分足够”，而只有 11% 表示其“完全足够”。由于许多对于希望将这些见解转化为行动的领导者，\"扩展人工智能手册\"部分概述了六种具有影响力的扩展人工智能的实用举措。人工智能的投资正在增长，回报是真实的。近一半受访公司将其商业预算的20%以上投入人工智能，另外四分之一的公司投入11%到20%。这种程度的承诺反映了人工智能在商业策略中日益增长的作用以及实际的成果。回报是令人信服的：58%的领导者报告称，其人工智能计划在一年内实现了2倍的回报率（ROI），其中7%实现了3倍或更多。人工智能（AI）已成为生命科学商业化不可或缺的组成部分，重塑了企业如何分配资源、参与客户互动和推动增长的方式。为了理解这一转型，IQVIA对来自五个关键领域的107位高级商业领导者进行了调查：采用和成熟度、投资和投资回报率、按职能的影响、规模化障碍和合作策略。我们的目标是捕捉从人工智能雄心到实际执行的完整旅程，以帮助领导者衡量其进展、了解同行如何调整其策略，并就下一步应关注何处做出明智决策。所有这些见解开始讲述生命科学组织在向前成功采用和利用人工智能的故事。调查结果揭示，成功的组织展示了将人工智能嵌入跨职能工作流程的能力，从试点过渡到广泛采用，并构建富有弹性、数据驱动的商业模型。他们的经验表明，下一波价值将来自严格的执行、强大的治理和正确的合作伙伴关系——而不仅仅是技术。所有数据和见解均来自2025年5月IQVIA关于生命科学商业化中的人工智能调查。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%的受访者已经正在与外部供应商共同开发AI解决方案，或积极考虑共同开发，选择标准由领域专业知识、数据安全性和已验证的创新性等因素驱动。调查结果显示，人工智能正迅速从试验阶段转向执行阶段。超过80%的组织已经超越了试点阶段，现在有超过三分之一的组织自称为“人工智能先进”。人工智能先进组织被定义为那些广泛采用人工智能技术、具有明确战略并持续优化的组织。 13%7%7%10%34%42%24%05101520253035404550 34%28%16%26%45%13%23%14%14%8%8%6%6%6%6%5%4%D：受访者组织的年度全球收入（n=107）调查方法2 | 生命科学商业化中的AI图1 A-D：IQVIA AI商业化调查中涵盖的领域A：调查受访者的资历等级（n=107）B：受访者功能领域（n=107）其他（包括患者参与）价值与访问权限，市场洞察，投资组合/BD&L 等)医事事务IT合规性市场C-Level/SVP/VP高级总监/导演SeniorManager/经理商业操作和销售额C：调查受访者地理分布 (n=107)美国德国法国>200亿全球制药/20家顶级制药公司$11B-$20B大型制药公司加拿大意大利日本中国西班牙新加坡≤$1B 新兴/小型医药或生物科技印度英国$2B-$10B 中型医药/生物技术该调查包括107名受访者，涵盖了不同的地域、公司规模和商业职能。参与者来自销售、市场、市场准入、合规和数据运营等高级职位，确保了对战略重点和运营现实的全面视角。除了选择题和分值反应题之外，该调查还包括开放式文本问题，以收集受访者用自己语言表达的用例、数据挑战和供应商经验。这些定性洞察与定量数据一起进行分析，以揭示整个行业的模式、优先事项和分歧点。为了让人们了解人工智能如何改变生命科学商业化，IQVIA 于 2025年 5 月对整个行业的资深商业领导者进行了调查。目的是全面了解各组织在投资、部署和扩展人工智能方面的现状——以及塑造这一进程的障碍因素和促进因素。5%24%27%44%<5%5-10%11-20%>20% 人工智能采用现状iqvia.com | 3人工智能投资、成熟度以及组织扩展人工智能的准备情况对于今天的生命科学公司而言，投资人工智能已成为其商业战略的一个标志性特征。根据IQVIA的调查，现在近半数组织（44%）将超过20%的商业预算用于人工智能计划。只有5%——将不到5%的商业预算用于人工智能，这凸显了人工智能保持为边缘支出类别的罕见性。领导者正超越孤立的试点项目和零散的工具，将人工智能嵌入其商业模式的肌理之中。这意味着将人工智能投资与业务KPIs保持一致，构建可扩展的数据基础设施，并促进跨职能协作以加速产生影响的进程。反映这一转变，图3显示，近三分之二的组织报告称，在一年内从其人工智能计划中实现了至少2倍的ROI，而有7%实现了3倍或更多。这种支出转变反映了一个更广泛的转型：人工智能已经成为核心运营优先事项。36%的受访组织已经达到高级成熟度水平，人工智能在各职能部门中得到了整合，并由中央进行管理。图2：分配给人工智能计划的商业预算分布（n=107）17%36%47%33%58%7%2%4 | 生命科学商业化中的人工智能0X3X探索性1X开发中高级2X人工智能不再是实验性的，它对商业执行至关重要。图 3：人工智能商业计划的一年内投资回报率（n=107）虽然人工智能在生命科学领域的应用正在加速，但组织扩大规模的准备程度仍然不均衡。根据IQVIA的调查，近三分之二（64%）的执行官认为他们所在的组织“非常”或“极其”准备好扩大人工智能的应用。图4说明了这种分布，突出了整个行业准备程度的差异。调查结果发现，自我认定为“人工智能先进”的组织也报告了更高的投资回报率和更广泛的实施人工智能用例。通过隔离该群体的回答，我们观察到集中治理、跨职能人工智能团队和更快的试点到生产周期等一致特征——这些因素似乎促成了他们的成功。扩展人工智能的意愿正日益成为一种竞争优势。将人工智能视为核心业务能力的公司，正在通过投资所需的技术、人员、流程和合作伙伴关系来实现规模化运营，从而取得领先地位。图4：各组织的AI成熟度水平（n=107）与商业目标对齐人工智能、将其嵌入各团队、并有意进行规模化的公司正在释放真实且可衡量的价值。也要认识到，人工智能投资在行业内并非平均分布。虽然有些机构正在积极行动，但17%的受访者表示他们处于探索阶段，实施有限，用例也呈孤立状态。此外，随着人工智能融入商业战略，对话正从“我们投资多少？”转变为“我们学习有多快？”以及“我们扩展有多广？”下一波差异化将来自智能扩展。 1.