MIT科技评论与Globant发布行业变革前瞻：以代理型AI重塑商业制药行业

在全球医疗健康行业步入深度转型时期，商业制药企业正面临前所未有的成本压力、研发不确定性与市场竞争。2025年10月，《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）联合Globant发布报告《代理型AI赋能商业制药行业的转型》，系统分析了代理型AI（Agentic AI）在制药行业的应用现状、落地障碍与未来前景。

该报告基于对来自9个国家的250位制药、生物技术与生物工程行业高管的调研结果，揭示企业正在如何从试点走向部署，以期在监管严格、成本上升、内容需求激增的环境中借助AI重塑研发、合规、营销和销售等关键业务流程。报告指出，随着精准医疗与靶向治疗持续扩展，医疗生态系统对更敏捷、高度个性化、合规可控的技术能力需求不断上升，而代理型AI正在成为未来生命科学产业竞争力的核心支撑。

代理型AI加速渗透制药核心业务流程

制药行业对代理型AI的采用速度正在加快。已有73%的企业正在规划、试点或部署代理型AI项目，涵盖商业与医疗事务的核心流程，如监管合规监测、数据标准化、医学情报分析与内容运营。其中，监管合规（51%）、数据标准化（49%）、患者支持（46%）和市场情报（46%）被列为优先级最高的应用场景，反映企业正将代理型AI融入与安全、质量及信息决策高度相关的基础流程。

虽然目前仅有7%的企业进入全面生产阶段，但行业已从“是否采用AI”转向“如何规模化部署智能体”，并将其视为未来的核心竞争要素。麦肯锡数据显示，生命科学行业75%–85%的流程可由代理型AI增强或自动化，其中约40%属于对人类而言过于复杂或成本过高的任务。因此，代理型AI的价值不仅体现在提升效率，更体现在重新定义业务链条、职能边界与增长模型上。企业普遍预期，在未来三至五年，代理型AI可带来5%–13%的收入增量贡献，并推动6%–8%的运营成本效率提升。

关键业务场景的加速落地：内容生产与医学洞察成为应用优先方向

在科研与医学事务方面，调研呈现出代理型AI正在被快速导入内容生成、文献分析、市场研究和医疗互动等高频任务，其中医学文献审阅和实时科学洞察被超过八成受访者列为中高优先级。面对生命科学文献每年数十万篇增长的态势，AI能够从庞杂信息中自动抓取研究进展、追踪关键意见领袖观点，并构建趋势网络图谱，为医学事务团队提供系统化洞察支持。

在商业运营与医学传播领域，代理型AI的应用同样呈快速增长态势。随着医疗专业人士（HCP）触达率从2022年的60%降至2024年的45%，企业对个性化、多渠道内容的需求更加迫切。AI智能体可以执行内容规划、创作、合规预审准备、本地化适配等环节，使营销周期更短、内容质量更高，且符合合规要求。这种规模化、实时化和深度个性化的内容生产能力，正在成为制药企业提升市场竞争力的关键支点。

从试点到规模化：复杂性与监管构成核心阻力

尽管行业对代理型AI的潜在价值形成共识，但从局部试点迈向大规模部署仍面临显著障碍。调研数据显示，工作流设计与编排（60%）以及监管合规与验证（55%）是企业面临的两大主要挑战。随着不同国家对高风险AI系统的监管标准尚未完全统一，跨区域运营的制药企业普遍担心系统输出难以满足各地的审查与合规标准。

紧随其后的是技术基础设施限制（42%）与数据治理挑战（38%），这些问题普遍存在于拥有庞大遗留系统的制药企业中。此外，由于大语言模型（LLM）具有“不可解释性”特征，企业也对模型输出的可控性保持警惕。因此，“合规性设计”（compliance-by-design）成为行业普遍提出的解决路径，包括嵌入规则体系、设定强制人工检查点、记录智能体运行轨迹等机制，以保证AI应用既可创新又可监管。

数据治理与协作架构成为智能体规模化落地的关键基础

在组织与技术层面，要实现代理型AI的规模化部署，企业需构建可复用、可监管的智能体生态体系。调研显示，未来两年，84%的企业把数据标准化列为中高优先级任务，反映数据基础设施已成为智能体能力落地的决定性因素。智能体需要跨系统访问一致、可搜索、结构化的数据，否则将无法在销售、医学、市场、运营等不同职能之间顺畅协同。

报告指出，制药行业正在探索建设智能体通信协议、跨系统任务管理平台、以及能够追踪每次运行与人工介入的可视化“控制台”。这些技术组件共同构成“智能体操作系统”，是从点状应用走向体系化部署的关键支撑。

此外，“AI卓越中心”（AI Center of Excellence，CoE）正成为推动企业跨部门治理、代理型AI能力沉淀与可复用组件开发的重要组织形式。卓越中心通过制定统一方法论、进行价值评估、建立治理框架与提供组织培训，将智能体部署从试点阶段扩展至企业级应用。

AI赋能商业劳动力：从工具到伙伴的角色转变

随着部署深入，代理型AI对商业制药劳动力结构的重塑正在加速。报告显示，在所有障碍中，“组织对AI-人类协作模式的抵触情绪”是影响最小的因素，仅21%的高管将其视为主要障碍。受访高管普遍认为，通过清晰沟通、代理型AI技能培训与角色再设计，可以让员工认识到AI的目标是增强而非替代人类能力。在销售与医学事务环节，AI可生成会前简报、模拟对话、提供实时辅导，并自动制定后续行动计划，使员工能够更快掌握复杂信息，提升对外沟通的精准度。未来，随着智能体与人类团队的深度协作，商业制药有望在合规性、效率与个性化触达方面形成新的行业基准。

整体来看，这份调研报告勾勒出代理型AI在制药行业加速落地的清晰路径。面对日益复杂的市场环境和快速增长的数据量，企业正在借助代理型AI实现工作流程的全面升级。尽管规模化部署仍面临数据、合规与架构等层面的挑战，但行业共识已然形成：未来的竞争关键不是是否采用AI，而是能否在合规与效率之间找到最佳平衡，并将智能体从“辅助工具”升级为真正融入业务流程的“AI同事”。那些能够率先跨越试点阶段、建立可扩展智能体体系的企业，将在未来的商业制药格局中占据先机。

参考文献：

[1].MIT Technology Review. Transforming commercial pharma with agentic AI [EB/OL].[2025-10-13]. https://www.technologyreview.com/2025/10/13/1124829/transforming-commercial-pharma-with-agentic-ai/.

[2].Globant.MIT Technology Review Insights and Globant Report: Three quarters of global pharma organizations are piloting or deploying agentic AI[EB/OL].[2025-10-14].https://www.prnewswire.com/news-releases/mit-technology-review-insights-and-globant-report-three-quarters-of-global-pharma-organizations-are-piloting-or-deploying-agentic-ai-302583623.html.