生命科学企业如何成功实施生成式AI

超过70%的生成式人工智能（生成式AI）实验无法成功投入生产应用。这个数字是否比你预想的要高？让我们深入探讨其中的原因。

面对市场上铺天盖地的大胆宣传，商业领导者很难区分技术开发与实际实施准备之间的差异。在充斥着颂扬生成式AI变革潜力文章的行业中，我们采用了不同的方法：深入分析它在哪些方面有效，在哪些方面无效，以及如何识别这种差异。

理解生成式AI实施差距

实验与生产之间的区别是实施挑战的核心所在。实验在受控环境中展示能力，而生产系统必须在不同的数据集、用户、语言和技术中保持一致的性能表现——这些考虑因素在实验阶段经常被忽视。

质量和一致性构成了巨大障碍。创造单一高质量输出相对简单，但确保大规模一致质量则更加困难。在受控环境中有效的方法往往由于现实世界的变量而在生产中失败。

另一个差距出现在用例评估环节。虽然优先处理看似最有趣的问题很诱人，但如果这些问题很少出现，这种做法并不明智。相反，能够提供最大长期价值的是专注于高频任务。具体而言，重复性手工任务可以提供高影响机会。生成式AI在自动化文本分析方面表现出色，并且在生成文本数据方面能力日益增强——包括需要重复使用的代码、架构或载荷。

此外，当实施方案无法集成到现有工作流程中时，效果就会大打折扣。无论技术本身能力如何，如果工具需要切换应用程序，采用率就会下降。

成功的优先级框架

成功实施需要对潜在用例进行结构化评估。对每个项目的影响和努力程度进行评级的优先级矩阵应该与风险评估相辅相成。商业影响等类别应该反映收入产生和成本节约，同时还包括客户满意度或用户采用率等措施。

根据我们的经验，成本、效率和速度改进代表了生命科学团队最重要的好处。

评估成本时，考虑评估四个关键因素：

数据和产品工程的复杂性：接口、工作流程、数据源。

变更管理要求：随用户数量和培训需求扩展。

计算需求：用户、查询长度、模型选择。

个人数据处理：隐私和安全措施。

为了最小化风险，确保输出在重要决策中经过人工审查。通过将生成式AI服务集成到现有平台中，而非部署独立工具，创造高质量用户体验。最后，优先考虑非专家用户，因为专家通常对新技术的局限性容忍度较低。

高影响用例

我们的经验表明，最成功的生成式AI实施针对三个主要领域：

重复性手工任务：

高频发生的过程通常证明自动化投资的合理性。考虑公司特定工作流程和行业范围的重复性任务。虽然单个制药公司可能只处理少数监管申报，但专业提供商可以利用行业范围的规模开发工具来自动化这些过程的部分内容。

大量文本：

与较旧的自然语言处理技术相比，生成式AI为文本分析提供了变革性能力。这对于难以挖掘的文本存储库尤其有价值。大多数组织历史上集中了数值数据，而让文本数据分散各处。这呈现了生成式AI可以轻松填补的机会缺口。

代码生成：

生成式AI显著加速编码任务，包括高级分析的开发。该技术在代码辅助方面展现了卓越能力，使其对需要定制分析的生命科学应用日益有价值。

生成式AI很少在人类分析师熟知的数据集中发现新颖的洞察和模式。相反，它擅长使信息更易获取并更快地处理。对此保持现实态度有助于组织避免追求注定令人失望的用例。

实施最佳实践

实施成功取决于用户体验，包括便利性、商业价值和可靠性。当工具适合现有工作流程并提供即时价值时，采用变得更容易。

设定适当期望至关重要，特别是关于能力和局限性。熟悉网络搜索界面的用户往往期望无限制的信息范围，但实施仍受到可用组织数据的限制。建立这种背景有助于建立适当的信任。

验证过程必须稳健且持续。与具有可预测错误模式的传统程序不同，生成式AI错误往往不可预测地表现出来。这需要跨输出和情境的全面审查过程。

随着领域成熟，集成解决方案将越来越优于独立应用程序。生成式AI能力将成为既定平台内的嵌入式功能，而非需要额外用户关注的独立工具。

下一波浪潮：智能体AI

智能体AI——被赋权自主执行任务——是AI技术的下一个演进。这种方法使用传统机器人流程增强自动化。然而，当通过不考虑意外场景的规则系统实施时，它很脆弱。

生成式AI模型现在可以解决决策树中以前破坏自动化的步骤，释放端到端流程管理的潜力。当嵌入提供上下文、数据访问和执行环境的平台中时，这种能力尤其强大。

适度期望仍然至关重要。尽管具有能力，智能体AI不会解决每个用例或从基础数据中产生洞察。该技术支持专家驱动的工作流程，而非替代战略思维和领域知识。

未来发展和技术演进

生成式AI技术正通过三个不同阶段演进：

最初，公司在没有行业标准存在的地方创建定制解决方案——就像早期个人电脑具有制造商特定组件的情况。

这让位于具有可互换部件和行业定义标准的模块化方法。

最后，组件融合为集成产品，降低了最终用户的复杂性，并用定制换取便利。

作为这种演进的一部分，小语言模型提供"足够好"的质量，同时在速度和降低运营成本方面有显著改进。集成框架简化开发，而行业标准推动互操作性和合规性。

未来价值主张集中在平台集成AI上。与现有工具的深度集成允许生成式AI增强工作流程，而无需用户学习全新界面。这是采用和持续影响的关键。

平衡创新与现实

在生命科学领域成功实施生成式AI需要仔细优先级排序和设定现实期望。通过针对结合高商业影响与可管理成本和风险的应用，组织可以提高其实验的成功率。

对于商业团队而言，当实施专注于适当用例时，生成式AI的承诺仍然令人信服。通过战略性地集成到业务流程中，公司可以推动创新、改善患者结果并实现卓越运营，但只有承认技术有效和无效的条件才能实现。

在充斥着强调生成式AI潜力文章的市场中，理解其局限性也至关重要。这种清晰度能够提供比令人兴奋但不太可能达到生产的实验更可扩展和有价值的结果。

Q&A

Q1：为什么70%的生成式AI实验无法投入生产？

A：主要原因包括质量和一致性问题、缺乏与现有工作流程的集成、以及高估了技术能力。实验在受控环境中展示能力，但生产系统必须在不同数据集、用户和技术中保持一致性能，这些考虑因素在实验阶段经常被忽视。

Q2：生命科学企业实施生成式AI应该优先考虑哪些用例？

A：应该重点关注三个高影响领域：重复性手工任务的自动化、大量文本数据的分析处理、以及代码生成。这些领域能够提供最大的成本、效率和速度改进，同时风险相对可控。

Q3：智能体AI与传统生成式AI有什么区别？

A：智能体AI被赋权自主执行任务，是AI技术的下一个演进。它能够解决决策树中以前破坏自动化的步骤，实现端到端流程管理。但它仍然支持专家驱动的工作流程，而非替代战略思维和领域知识。