生成式AI（GenAI）迅速成为科技领域创新的前沿。它的应用场景似乎无穷无尽，其崛起引发了巨大的炒作、猜测和兴奋。然而，一些观察者（如高盛和红杉资本）仍然持谨慎态度，强调短期内可能限制其实际影响的挑战。这种分歧值得探讨：为什么人们对生成式AI的潜力有如此多不同的看法？
答案在我们通过两个不同的视角来审视生成式AI时变得更为清晰：消费者生成式AI（Consumer GenAI）和企业生成式AI（Enterprise GenAI）。每个视角有不同的发展速度、采用模式和影响。例如，像ChatGPT和DALL-E这样的流行消费者工具迅速吸引了人们的想象力，使用户能够在社交媒体上大量生成AI内容。而在企业环境中，尤其是在高度监管的制药行业，生成式AI的发展更加谨慎。通过比较消费者生成式AI和企业生成式AI的独特特征、挑战和目标，我们可以更好地理解它们的采用率差异，生成式AI在这两类环境中的演变方式，以及制药行业如何利用生成式AI的最佳实践，加快采用并显著提高其影响力。
对于消费者来说，生成式AI关乎创造力、速度和可访问性。但是，虽然消费者生成式AI迅速发展，企业生成式AI——特别是在受监管的领域如制药——却是一个不同的故事。
在企业环境中，生成式AI承诺革新工作流程、改善决策并加速研究。然而，大型组织在复杂的框架内运作，因此生成式AI的实施较为缓慢且更加慎重，必须满足严格的数据处理、安全性和合规性要求。影响制药行业生成式AI采用的一些关键因素包括：
因此，企业生成式AI，特别是在像制药这样高风险的领域，往往进展得更为谨慎。然而，制药公司知道他们需要打破传统的数据孤岛，提高效率并改善洞察力，以应对各种挑战，从产品上市压力到竞争加剧再到资源减少。生成式AI可以帮助公司实现这些目标，但前提是它们能够在整个组织中广泛采用。
为了实现J型增长路径，制药公司应采取战略性、分层的方法来实施生成式AI。这种方法将帮助它们实现广泛的采用，并从生成式AI投资中释放持续的价值。
关注整体而非部分：关注“用例家族”，而不是孤立的用例，以实现跨关键领域的更广泛、更协调的影响。选择具有大用户群和高跨功能适用性的功能作为重点区域。这使得资源（如数据和报告）可以交叉补贴，显著提高投资回报率（ROI），通过将成本分布在多个用例上，使低ROI用例（例如摘要可能本身没有ROI，但它在构建更高效的工作流方面非常重要，因此它会得到交叉补贴，从而确保更好的整体采用）。
逐步推进：逐步建立生成式AI成熟度。通过分步叠加生成式AI能力（例如先部署摘要机器人，再部署患者互动机器人），公司可以强化现有努力并建立强大的基础，从而增强整体影响。这种分层方法确保生成式AI不会一次性推出过多，从而确保早期胜利、建立势头并减少意外情况。
不要只喝生成式AI的“Kool-Aid”：避免让生成式AI主导技术栈。规划最优的技术栈。例如，通过结合互补技术优化生成式AI的潜力。在制药行业中，生成式AI与传统AI工具结合特别有效。例如，传统AI可以分析临床试验数据并预测患者结果，而生成式AI可以总结患者反馈并开发个性化治疗建议。这种组合提供了全面的患者护理视图，从而产生更精确和知情的医疗解决方案。
在消费市场中，生成式AI将继续演进，扩展个人的创意可能性和个性化体验。在企业领域，随着组织解决数据和集成挑战，生成式AI的采用将增加。
随着生成式AI的成熟，我们将看到一个更加平衡的格局，其中消费者生成式AI和企业生成式AI都找到自己的位置，不仅推动技术进步，还改善依赖于精确性的行业（如医疗保健和制药）的结果。
最终，理解生成式AI采用的两个“视角”——消费者和企业——使我们能够欣赏其潜力而不被炒作所迷惑。尽管生成式AI在制药行业的旅程可能较慢，但它正朝着一个未来前进，在这个未来中，由AI驱动的洞察将改变这个行业。
(全文结束)