制药行业已到了抓住人工智能所带来机遇的时刻。在赛诺菲，这场转型以一项由数字加速器全球负责人弗洛朗·爱德华（Florent Edouard）主导的大胆战略为载体。
在阿斯利康（AstraZeneca）和格伦泰尔（Grünenthal）积累了丰富的国际工作经验后，他怀揣着一个宏伟愿景：将人工智能重新定位为这家法国巨头营销与商业活动的核心。
“全面押注人工智能”：一项具有远见卓识的战略
“全面拥抱人工智能”的理念，远不止于在各部门现有工具中简单添加人工智能功能。赛诺菲选择从根本上重新思考其业务流程，在所有专业领域和各个层级都将人工智能置于首位。
Salesforce与Veeva宣布分道扬镳，这对曾共同构筑制药行业标杆CRM生态系统的历史性解决方案组合，迫使制药企业重新审视其组织架构。赛诺菲并未被动接受这一变化，而是对这些传统解决方案的适用性提出了质疑。 其设想是：为何不重新构想CRM？让它不再仅以客户为中心，而是借助人工智能，致力于打造最佳用户体验。这一思路与当前指引集团技术方向的“AI优先”理念相契合。
“这一战略很简单，一句话就能概括：全力押注人工智能。这意味着我们将人工智能置于赛诺菲一切工作的核心，置于所有职业领域的核心，并致力于优先发展人工智能，” 赛诺菲数字加速器全球负责人弗洛朗·爱德华表示。
“数字加速器”：赛诺菲内部创业项目，引领转型
这一转型依托于一种创新的组织架构：数字加速器。弗洛朗·爱德华（Florent Edouard）领导的商业加速器，在制药集团内部运作如同一家真正的内部初创企业，其使命是加速数字化进程、应用人工智能技术，并支持数据与人工智能领域的战略项目。
“数字加速器”采用完全敏捷的工作模式——这在制药行业实属罕见。各团队专职负责一个项目，这些团队均为临时组建，并在自主产品负责人的领导下以加速的节奏推进开发。这种敏捷模式有助于缩短药品上市时间。目前，开发一款药品通常需要10至20年，导致众多患者在等待期间无法获得可能对他们有帮助的治疗手段。
“产品上市越快，患者就能越早从中受益，并获得符合其需求的治疗方案。这是整个制药行业面临的主要挑战之一。在这方面，人工智能带来了重大机遇，”赛诺菲数字加速器全球负责人弗洛朗·爱德华表示。
平衡策略：自建与收购
赛诺菲的“数字加速器”倡导一种战略方法，旨在将传统人工智能演进为主动型人工智能。该方法将人工智能分为两类，分别侧重于内部研发（自建）和合作伙伴关系（外购）：
- 战略性人工智能主要涉及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良好反应的患者、优化研发流程。鉴于这些关键领域的战略重要性，企业有必要通过内部研发来维护竞争优势和知识产权。
- 弗洛朗·爱德华所说的“即食型人工智能”，指的是那种更通用、更标准化的人工智能，可以从外部合作伙伴处获取并部署给员工使用。
成功整合人工智能代理：自上而下的说服工作
为了有效部署人工智能助手，赛诺菲首先从高层管理人员入手。这一与Aily Labs（人工智能助手解决方案提供商）合作实施的策略，在最高管理层充分展示了这些工具的效能，从而促进了其广泛应用。目前，赛诺菲95%的高层管理人员每天都在使用人工智能助手。当前的挑战在于将这种应用推广至整个组织。
“我认为我们正处于转型的起步阶段，因为这是一场极其深刻的变革。它将影响所有职业。我们还需要让全体员工共同参与其中，而不仅仅是前100名或前500名员工，”赛诺菲数字加速器全球负责人弗洛朗·爱德华强调道。
部署给高管的对话式智能助手会分析公司所有数据，并找出优化机会。它们会提出战略投资方案，并附上精确的投资回报率预测，从而成为决策的核心依据。
创新源于这些智能代理之间的互动。一个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，以在组织内部定位相关资金。财务代理会分析其范围，识别低收益活动，并提出优化后的预算重新分配方案。
突破传统医药营销的局限
制药行业的传统营销职能较为有限。营销人员主要依靠 PowerPoint 和外部代理机构开展工作。他们对复杂数学模型的掌握仍显不足。
“如果你问一位市场营销人员，解释商业成功最复杂的数学模型是什么，95%的人会告诉你，是相关性，”赛诺菲数字加速器全球负责人弗洛朗·爱德华解释道。
营销服务的转型要求员工对数据以及利用这些数据的AI代理承担更大的责任。未来，他们将需要对利用这些数据提供建议的代理负责，这需要大量支持以及掌握新的技术技能。
主要风险在于源数据的质量。如果生成式人工智能模型输入的是有缺陷的数据，就会产生错误的建议。这可能会导致制定出代价高昂却毫无实际成效的策略，对公司、患者或医生均无益处。
用例：自动化洞察管理
赛诺菲正在开发具体的自主人工智能应用，特别是在涉及新药品上市的流程中。市场洞察管理便是其中一例。
传统的市场调研流程通常需要投入约100万欧元，才能产出300页的分析报告，这些报告通常会被浓缩成几页摘要，然后存档到SharePoint中。在赛诺菲，这些信息可能分散在18万个SharePoint空间中，其中包含数百万份文档。
目前，访问这些数据仍需人工介入才能定位并提取相关信息。Agentic AI 通过直接提供战略洞察而非原始数据，彻底改变了这一模式。因此，它有望加速新药上市进程、提升营销活动质量，并优化商业效益。
“明天，我们只需要一个能够访问这些数据的AI代理，它就能为我们提供洞察——即我们真正需要的信息，而不是原始数据，”赛诺菲数字加速器全球负责人弗洛朗·爱德华兴奋地说道。
治理与组织架构
代理型人工智能的成功部署依赖于强大、规范且集中的治理机制。赛诺菲已建立了一个平台，该平台允许任何员工记录其人工智能应用构想，并访问测试环境以开发原型版本。
采用集中式治理模式，可以避免国际集团内部出现冗余项目激增的情况——在该集团中，各团队有时会独立开发出类似的解决方案。此外，“数字加速器”还创建了一个集中式技术平台，整合了OpenAI等各类技术，以促进团队之间的更好协调。
目标：避免出现一种混乱局面，即每个实体都有自己的代理，且这些代理的运行模式各不相同，对话和沟通中也存在不一致之处。
赛诺菲，新制药时代的先驱？
赛诺菲正在进行的转型，彰显了人工智能在传统营销行业中的潜力。通过将人工智能置于战略核心，并在各层级部署对话式智能助手，该集团旨在重新定义行业标准。
成功与否将取决于赛诺菲能否在维持健全治理结构的同时，帮助员工适应这场技术革命。制药行业正迈入一个新时代，人工智能有望为改善医疗服务可及性开辟新的可能性。
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