AI重塑制药业岗位与洞察职能，企业加快构建内部能力

人工智能正在重塑整个制药行业的工作方式，企业正在增加AI职能并建立内部团队，而非报告出现大规模裁员。 在生命科学公司中，药物发现是不仅会增加AI职能、也会增加相关岗位的最大领域；与此同时，制药业领导者也正被迫从阶段性研究和割裂的数据模式，转向始终在线的持续性情报。

一项针对行业高管的最新调查发现，制药企业的C-suite领导者并不认为AI会导致大规模失业。根据第二届年度AI Festival于12月发布的一则公告所述：“AI并非取代工作岗位，而是在创造新角色并提升现有角色，这使好奇心、创造力和批判性思维成为未来不可或缺的技能。” 一位招聘高管表示，AI未必是在一对一地替代岗位，而是在“重新安置并重塑如今正在出现的岗位类型”。

事实上，AI已在一些大型制药企业中增加了就业岗位。一家公司表示，其正与Nvidia合作，在旧金山建设一个“用于药物发现的AI工厂”以及联合创新实验室，这将创造新的科研和技术岗位。超过一半接受调查的生物技术公司高管表示，AI专家位列其未来几年最需要填补的前三类岗位之一；随着生命科学公司加大投资并建设更多内部AI团队，对AI人才的争夺正变得尤为关键。

药物发现是生命科学公司不仅会增加AI职能、也会增加岗位的最大领域。AI使企业能够以远低于过去的成本和资源投入发现疗法和药物，从而带动药物发现领域对AI和机器学习工程人才的需求。商业分析岗位同样需求旺盛，企业需要能够分析商业数据和真实世界证据的员工。那些直接影响上市时间和监管成功的岗位及部门，预计仍将保持高需求。

制药业的职位名称也正在被AI重塑，催生出融合多项职能与能力的混合型岗位，例如商业分析和市场准入。企业相比仅在单一领域具备技术专长的人才，更加需要具备跨职能技能组合的人才。一个例子提到，某公司在引入AI能力后整合了多个部门，要求员工以更加跨职能的方式工作，且没有员工因此被替代。

推动采用AI的趋势也正在改变制药业生成商业洞察的方式。尽管企业在数据、研究和内容开发方面投入巨大，但结果仍持续令人失望：77%的制药内容从未触达其目标受众，一半的新产品上市未达预期，且每4个中就有1个的表现不到预测值的一半。全球制药公司中的大多数洞察职能，仍然是围绕一个变化较慢、可预测性更强的世界来组织的——在那样的环境中，计划按年度制定，数据分散在各自孤立的系统中，市场研究则以间歇性方式开展。

在过去18个月里，GLP-1这一类别已显示出竞争格局变化之快。已发表的美国处方数据分析显示，Eli Lilly在几个月内就在关键细分市场超越了Novo Nordisk，而口服GLP-1的推出又已再次重塑这一类别。在这种环境下，按季度、甚至按月交付的洞察都已经过时。

免疫学领域最近的一个案例发现，在竞争对手进入市场后的3到4个月内，医生处方转换出现了意料之外的变化。现有竞争情报高度依赖历史索赔数据和联合数据，因此只有在转换已经开始发生后，其影响才变得可见。该团队随后从回顾性报告转向持续性威胁检测系统，将准入动态、竞争对手活动和客户互动中的信号连接为单一情报流，从而在这些变化出现在标准市场数据之前数周，就揭示出具体触发因素。该品牌随后通过一系列为期6到8周的冲刺周期来测试、优化并推出有针对性的防御行动，最终实现了更早发现、更快协调以及更聚焦的干预，从而稳定了转换趋势。

这种方法被描述为精准情报，其运作方式是一个持续循环，而非线性流程。来自索赔、CRM、客户互动、患者支持和品牌追踪等来源的数据，以能够揭示行为和情绪早期变化的方式被连接起来，而这些变化是单一数据集无法捕捉的。制药业在洞察、信息传递和市场激活方面的支出比以往任何时候都高，但线性规划、阶段性研究和割裂的数据，已无法支撑如今高速变化的市场。