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艾昆纬（IQVIA）：2025人工智能（AI）在生命科学商业化中的应用白皮书（英文版）（15页）.pdf

上传人： 1****1 编号：870574 2025-08-22 15页 3.48MB

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1、White PaperAI in Life Sciences Commercialization Strategic insights and practical recommendations from 2025 survey of Commercial LeadersSHRAVAN KOTAKONDA,VP,Commercial Solutions,Strategic Operations,IQVIA DR.PRAVINDRA AWASTHI,Principal,Market&Competitive Intelligence,IQVIATable of contentsExecutive

2、summary 1Survey methodology 2State of AI adoption 3AI investment,maturity,and organizational readiness to scale AI 3AI impact by commercial function 5Barriers to scale 6Vendor strategy and partnership models 7Outlook 8Conclusion:From ambition to advantage 9Playbook for scaling AI 10Acknowledgements

3、11About the authors 12 |1Artificial Intelligence(AI)has become an indispensable component of life sciences commercialization,reshaping how companies allocate resources,engage customers,and drive growth.To understand this transformation,IQVIA surveyed 107 senior commercial leaders across five critica

4、l areas:adoption and maturity,investment and ROI,impact by function,barriers to scale,and partnership strategy.Our goal was to capture the full journey from AI ambition to real-world execution to help leaders benchmark their progress,understand how peers are adapting their strategies,and make inform

5、ed decisions about where to focus next.Survey findings show that AI is moving rapidly from experimentation to execution.Over 80%of organizations have advanced beyond pilots,and more than a third now describe themselves as“AI Advanced.”AI Advanced organizations are defined as those that have widely a

6、dopted AI technologies,with a clear strategy and ongoing optimization.Investment in AI is rising,and the returns are real.Nearly half of the surveyed companies dedicate more than 20%of their commercial budgets to AI,with another quarter investing between 11%and 20%.This level of commitment reflects

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本文主要探讨了人工智能（AI）在生命科学商业化的应用现状及发展趋势。核心数据如下： 1. 调查显示，近半数组织将超过20%的商业预算投入到AI，58%的领导者表示在一年内实现了2倍的投资回报率（ROI）。 2. AI采用率不断提高，但组织在规模化AI应用方面仍面临挑战，如数据隐私、遗留系统问题和人才短缺。 3. 成功的组织能够将AI整合到跨职能工作流程中，从试点阶段过渡到广泛采用，并建立具有弹性的数据驱动商业模型。 4. AI在销售、营销和IT等商业职能中具有高优先级和较高采用率，而价值获取和合规性方面存在被忽视的机会。 5. 为规模化AI，组织需关注数据治理和互操作性，以及与外部合作伙伴的战略合作。 关键点： - AI已成为生命科学商业化的核心策略，投资和ROI显著。 - 组织在采用AI时面临数据准备和系统集成的挑战。 - AI在不同商业职能中的应用程度不一，需跨职能协作以实现价值。 - 数据治理和战略伙伴关系对于AI规模化至关重要。
"如何实现AI在商业化的全面融合？" "AI投资回报率真的那么高吗？" "数据隐私和系统老旧阻碍了AI发展吗？"
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