现在是制药行业抓住 artificial intelligence 带来的机遇的时候了。在赛诺菲，数字化加速器全球负责人弗洛伦特-爱德华（Florent Edouard）制定了一项大胆的战略，以实现这一转变。.
他曾在阿斯利康和格伦塔尔公司（Grünenthal）工作过，拥有国际职业生涯，他带来了一个雄心勃勃的愿景：将 artificial intelligence 重新定位为法国巨头的营销和商业活动的核心。.
“全情投入人工智能”：高瞻远瞩的战略
All in on AI“（全员参与人工智能）理念不仅仅是在部门现有工具中增加人工智能功能。. 赛诺菲 选择从根本上重新思考其流程，将 artificial intelligence 放在首位，贯穿所有专业、所有级别。.
在制药行业，Salesforce 和 Veeva 这对历史悠久的解决方案组合构成了客户关系管理（CRM）的生态系统，它们的宣布分手迫使实验室重新思考自己的组织结构。赛诺菲没有被动地接受这一变化，而是对这些传统解决方案的相关性提出了质疑。我们的假设是：为什么不重新思考目前以客户为中心、以 artificial intelligence 为动力、旨在创造最佳用户体验的客户关系管理呢？这种方法与目前指导集团技术发展方向的人工智能优先理念不谋而合。.
“我们的战略很简单，用一句话就能概括：All in on AI，也就是说，我们把 artificial intelligence 放在赛诺菲一切工作的核心位置，放在所有专业的核心位置，我们要优先考虑人工智能”。” 说 Florent Edouard, 赛诺菲数字加速器全球负责人。.
数字加速器：赛诺菲引导转型的内部初创企业
这种转型依赖于一种创新的组织结构：数字加速器。Florent Edouard 领导的商业加速器就像制药集团内部真正的初创企业，其使命是加速数字化、实施人工智能技术，并为 data 和 artificial intelligence 的战略项目提供支持。.
数字加速器以完全敏捷的模式运行，这在制药行业是一种非典型的方法。这些团队专门负责一个项目，临时组建，并在自主产品负责人的负责下加速开发。这种敏捷模式有助于缩短药品上市时间。目前，开发一种药品需要 10 到 20 年的时间，导致许多病人在等待中无法获得对他们有帮助的治疗。.
“我们越快将产品推向市场，患者就能越早受益并获得满足其需求的治疗。这是整个制药行业面临的主要挑战之一。在这方面，人工智能是一个重大机遇。” 赛诺菲数字加速器全球负责人 Florent Edouard 表示。.
平衡战略：建造与购买
赛诺菲的数字加速器提倡一种战略方法，将传统人工智能向代理人工智能发展。它将 artificial intelligence 区分为两种类型，即内部建设（构建）和合作伙伴关系（购买）：
- 战略性人工智能 与核心业务直接相关的应用：加速临床试验、识别可能对治疗产生积极反应的患者、优化研发流程。这些关键领域需要进行内部开发，以保持竞争优势和知识产权。.
- 可作为零食的人工智能, Florent Edouard 所称的 "artificial intelligence "是指可以从外部合作伙伴处获取并为员工部署的更通用和标准化的 artificial intelligence。.
成功整合人工智能代理：自上而下说服
为了有效部署人工智能代理，赛诺菲首先为其高层管理人员配备了人工智能代理。这项战略是与 Aily Labs（人工智能代理解决方案）合作实施的，证明了这些工具在最高级别上的有效性，以促进广泛采用。95%的赛诺菲高层管理人员每天都在使用人工智能代理。现在的挑战是将这种应用推广到整个组织。.
“我认为我们正处于转型的开始阶段，因为这是一场极其深刻的转型。它将影响所有行业。我们还需要带动员工，而不仅仅是前 100 强或前 500 强”。” 赛诺菲数字加速器全球负责人 Florent Edouard 坚称。.
为管理人员部署的对话代理可分析公司的所有 data 并确定优化机会。他们提出的战略投资建议具有精确的投资回报预测，是决策的核心。.
创新在于这些代理之间的互动。商业人工智能代理可以识别投资机会，然后与财务人工智能代理进行对话，在组织内找到这些资金。财务代理分析其范围，识别低收益活动，并提出优化的预算重新分配建议。.
超越传统医药营销的局限
制药业的传统营销职能有限。营销人员主要与 PowerPoint 和外部机构合作。他们对复杂数学模型的掌握仍然不够。.
“如果你问营销人员，解释商业成功最复杂的数学模型是什么，95% 会告诉你相关性”。” 赛诺菲数字加速器全球负责人 Florent Edouard 解释说。.
营销服务的转型要求员工对自己的 data 和利用这些 data 的人工智能代理承担更大的责任。未来，他们需要对使用这些 data 提出建议的代理负责，这需要大量的支持和新技术技能的学习。.
主要风险在于源 data 的质量。使用错误的 data 生成人工智能模型会产生错误的建议。这可能导致昂贵的策略无法产生实际效果，也无法为公司、患者或医生带来任何好处。.
使用案例：自动洞察管理
赛诺菲正在开发具体的代理人工智能应用，尤其是在涉及推出新医药产品的过程中。营销洞察管理就是其中一个例子。.
传统的市场调研过程需要投资约一百万欧元，才能生成 300 页的分析报告，通常会浓缩成几页摘要，然后在 SharePoint 上存档。在赛诺菲公司，这些信息可能分散在 180,000 个 SharePoint 空间中，其中包含数百万个文档。.
如今，要获取这些 data，需要人工干预来定位和提取相关信息。代理人工智能改变了这一方法，使人们能够直接获取战略见解，而不是原始 data。因此，它有望加快药品的上市时间，提高营销活动的质量，优化商业影响。.
“明天，我们只需要一个能访问这个 data 的人工智能代理，它就能为我们提供洞察力--我们需要的真实信息，而不是所有原始的 data ”。” 赛诺菲数字加速器全球负责人 Florent Edouard 说。.
治理和组织结构
代理人工智能的成功部署有赖于强大、结构化和集中化的管理。赛诺菲建立了一个平台，允许任何员工记录他们的人工智能应用想法，并访问测试环境来开发原型版本。.
在一个国际组织中，各团队有时会独立开发类似的解决方案，选择集中管理可避免重复多余的举措。数字加速器还创建了一个中央技术平台，整合了 OpenAI 等各种技术，以支持团队之间更好地协调。.
我们的目标是：避免出现一种混乱局面，即每个实体都有自己的代理人，他们的工作模式各不相同，对话和交流也不一致。.
赛诺菲，新医药时代的先驱？
赛诺菲正在进行的转型展示了 artificial intelligence 在传统营销行业中的潜力。通过将人工智能作为其战略的核心，并在所有层级部署对话代理，该集团旨在重新定义标准。.
成功与否将取决于赛诺菲是否有能力在这场技术革命中为员工提供支持，同时保持结构化管理。制药行业正在进入一个新时代，artificial intelligence 将为改善医疗服务提供新的可能性。.
观看法语视频 replay：
