生命科学行业如何拥抱GenAI：技能转型与未来挑战

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自毕马威于2024年10月10日发布的报告《赋能生命科学：借力生成式人工智能，激发员工潜力》，如需获得原文，请前往文末下载。

生命科学行业是一个高度创新和快速发展的领域，它涉及生物学、医学、化学等多个学科的交叉融合，旨在通过科学研究推动人类健康和疾病治疗的进步。随着技术的进步，特别是生成式人工智能（GenAI）的出现，这个行业正经历着前所未有的变革。GenAI技术的应用正在改变药物研发、临床试验、患者支持等多个环节，为行业带来新的机遇和挑战。

关键词：生成式人工智能（GenAI）、技能转型、员工队伍、自动化潜力、风险管理

一、GenAI技术推动生命科学行业技能转型

生成式人工智能（GenAI）技术的发展为生命科学行业带来了革命性的变化。GenAI不仅仅是一项新的技术突破，更是促使我们重新思考实现目的的方式。在药物研发到上市和商用的端到端价值链中，GenAI有望彻底改变行业。例如，GenAI可以执行数据分析相关工作，包括分子设计和疾病建模，但不太可能影响其他高价值工作，例如批判性分析和创新。根据毕马威“工作自动化展望”，预计在未来3-5年内，研发领域的自动化水平将达到20%-40%。

这种技术的应用要求员工队伍进行技能转型。企业需要在技术熟练度、监管合规和道德考量之间取得平衡。有能力跟上生命科学行业快速变革的个人将从中受益。因此，随着企业纷纷采用GenAI，对员工进行适当的教育和培训，以掌握这种技术的使用方式，对于实现预期的效率提升至关重要。

二、GenAI带来的员工相关风险及应对方法

帮助员工应用GenAI的道路充满了风险，特别是对于在寻找和留住人才方面已经面临诸多挑战的生命科学企业而言。与所有新技术一样，适应新角色势在必行，这要求企业积极主动以负责任的方式利用GenAI，落实审慎监管，并开展相关再培训。

当前GenAI的相关风险包括大量GenAI使用不受监管，这要求生命科学企业实施有效的风险管理，以减轻与此相关的职业道德和员工风险。一项稳健的人工智能风险管理战略必须成为企业战略的基石，以支持面向未来的可持续转型，包括技术孵化和员工技能提升。

未来GenAI的相关风险包括应用意识、质量困境、潜伏诉讼和就业危机。例如，GenAI可能替代从事各种工作和职业的人员，尤其是重复性高、技术含量低或数据密集型的工作。这可能会导致部分人失业、不充分就业或技能不匹配，而教育数字化水平不足的地区可能难以跟上市场需求。因此，企业必须重视员工在GenAI方面的技能，员工与人工智能之间的合作将成为取得竞争优势的关键。

三、GenAI—打造面向未来的员工队伍

随着生命科学企业寻求在不同垂直领域孵化GenAI解决方案，有必要重新培训员工或提升员工技能，帮助员工有效利用此类解决方案。为此，从现行的T型技能框架转向采用毕马威的GenAI M型技能框架，对企业大有裨益。企业可以该框架为指引，帮助员工在GenAI的多个领域提升技能，并配合一套多样化、跨专业的数字能力和才能，赋能员工与来自不同背景和专业知识领域的专业人士合作。

随着GenAI领域的不断发展，生命科学企业员工需要树立持续学习的观念，并学习先进的工程技能，包括对软件工程原理的熟练掌握，以及自然语言处理和GenAI模型设计方面的知识。加大投入，推动员工技能转型，打造精通数字技术的跨专业人才队伍，确保员工有能力建立人工智能系统，并调整和优化现有的人工智能系统以满足特定的生命科学专业需求，这将成为一项重要的差异化优势。

总结

生命科学行业正处于重大转型前沿，GenAI正在改变工作场所的基本结构。为了在迅速变化的环境中生存下来并蓬勃发展，企业必须将人工智能的人性化放在首位，树立发展型思维，重点提升员工技能和培养新技能。通过有效的技能转型和风险管理，企业不仅能够确保员工有效利用GenAI技术，还能在竞争激烈的市场中保持领先地位。