戰略層面
建立企業(yè)專(zhuān)屬的知識庫和知識圖譜，在此基礎上完善符合企業(yè)自身特點(diǎn)和高效調用資源、數據和信息的智能體（AI Agent），對企業(yè)各項資源及外部環(huán)境進(jìn)行360度掃碼，制定科學(xué)的決策評估維度及方法，綜合研判，進(jìn)行輔助決策。
目前各家藥企在A(yíng)I的戰略層面涉及不深，接入DeepSeek本地部署之后，還有很多工作要做，包括不限于數據結構的完善、數據清洗等數據治理，以符合大模型及企業(yè)特點(diǎn)進(jìn)行資源整合。更為重要的是，AI戰略是一把手工程而非面子工程，誰(shuí)深刻理解未來(lái)的發(fā)展和必需開(kāi)展的變革，誰(shuí)先實(shí)施，誰(shuí)更有機會(huì )活在當下，贏(yíng)在明天！
業(yè)務(wù)層面
研發(fā)領(lǐng)域的靶向追蹤和分子篩選，醫學(xué)文獻的整理歸納成為準確專(zhuān)業(yè)的文本，市場(chǎng)部對市場(chǎng)數據的歸納分析形成下一步的策略，SFE部門(mén)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)資源的規劃和業(yè)績(jì)評估獎金分配，商務(wù)部門(mén)對商業(yè)渠道、價(jià)格、以及貨物流向的管理等等，日常繁復的案頭工作都可以交給AI來(lái)高效處理，實(shí)踐表明，上述工作效率在A(yíng)I處理之后提升數倍以上，成本卻大大降低。
上述粗略地勾勒一下AI的應用場(chǎng)景，可以看到應用的廣泛，至于如何深度嵌入工作場(chǎng)景成為類(lèi)似電腦、鋼筆、白板之類(lèi)的工具，則需要靜下心來(lái)一一學(xué)習。
目前來(lái)看，包括醫藥行業(yè)在內的全社會(huì )都在學(xué)習AI應用，但令人遺憾的是，僅僅停留來(lái)諸如如何使用指令等所謂的“技巧”層面，距離真正的應用還有很大距離。
我們崇尚的AI學(xué)習，一定要融入具體的工作場(chǎng)景，有明確的任務(wù)，有思考的框架和方法，并有與AI互動(dòng)的能力，包括但不限于創(chuàng )建任務(wù)的結構性思考、工作流程的清晰把握，以及判斷力---判斷內容生成的準確性、完整性與一致性。如今，AI產(chǎn)生幻覺(jué)---也就是生成的內容是一本正經(jīng)的胡說(shuō)八，已是業(yè)界詬病的話(huà)題。
管理層面
戰略部、研發(fā)部、醫學(xué)部、市場(chǎng)部、以及SFE、商務(wù)等日常需要進(jìn)行對大量數據、文本進(jìn)行匯總分析處理的部門(mén)，學(xué)會(huì )AI在具體工作場(chǎng)景下究竟如何高效運用，并取得工作成效，最終形成不同的工作流，匯入企業(yè)的管理平臺，再在此基礎上形成新一輪的工作流，往復循環(huán)，擺脫繁重的文本和數據處理，工作空間和時(shí)間留給真正創(chuàng )造價(jià)值的地方。
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