赋能生命科学-借力生成式人工智能，激发员工潜力-毕马威.docx

KPMG

毕马威

赋能生命科学

借力生成式人工智能，

激发员工潜力

2024年10月

目录

前言

5

GenAI-适应新形势以及员工队伍面临的潜在干扰

GenAl成为员工队伍的一部分：当前与未来GenAl带来的员工相关风险及应对方法

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GenAl-技能转型和潜在机遇展望

毕马威“工作自动化展望”-GenAl对工作自动化的预期影响

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不同板块和关键工作岗位未来自动化潜力

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GenAI-打造面向未来的员工队伍

顺应时代趋势，树立发展型思维

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毕马威协助员工队伍转型的实施模式

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术语表

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GenAl相关思想领导力刊物

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联系人

20

前言

当今世界，技术日新月异，但鲜有创新技术能够如生成式人工智能(GenAl)一般令人瞩目。人工智能这一尖端领域有望重塑游戏规则，革命性地改变我们处理复杂问题的方式，带来创造性的解决方案，激发各行各业的潜力。

GenAl不仅仅是一项新的技术突破，更促使我们重新思考实现目的的方式。

生命科学行业当前处于重大转型前沿，GenAI正在改变工作场所的基本结构。人工智能驱动的自动化，叠加快速技术进步，正在颠覆传统的商业模式，提升人力资本在创新中的核心作用。GenAl驱动的自动化在生命科学领域的兴起是大势所趋，同时为这个受到高度监管的行业带来机遇和风险，其中之一便是大量工作岗位预计将被取替。

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，并培养新技能。生命科学行业要想保持竞争力，并为利益相关方提供价值，必须利用GenAl推动转型。

这不仅将确保企业有效利用人工智能，更将为员工在日新月异的技术浪潮中提供沃土，促进其茁壮成长。

随着自动化成为行业焦点，行业必须从根本上重构员工发展战略，顺应GenAl时代趋势，推动员工队伍转型，确保他们掌握必要技能，积极拥抱变革，创造社会经济价值。

本刊物旨在深入探讨GenAl对生命科学行业员工的影响、企业为实现员工与人工智能有效合作必需进行的变革以及相关机遇。

此外，本刊物对生命科学行业在GenAl时代的主要趋势进行了全面分析，重点关注创造价值的潜在机遇，并就如何制定和实施有效整合GenAl的员工发展战略提出建议。

AshishMadan

咨询合伙人毕马威德国

GenAl—

GenAl—适应新形势以及员工队伍面临的潜在干扰

GenAl成为员工队伍的一部分：当前与未来

自20世纪70年代以来，GenAl的概念就已经存在。然而，随着开放式模型(如ChatGPT)近期发布，再加上规模更大的数据集以及性能更优的分析模型触手可及，各行业的企业认识到GenAl技术的颠覆性力量。作为利用GenAl的先行者，生命科学企业亦不例外。

关键职能

2015

2020

2025

2030

2035

分子设计1

临床试验

临床数据分析

医学影像与诊断

患者支持1

仓储和制造

保险理赔管理

招聘

财务与报告

审计与合规

职能类别：生命科学相关职能

GenAl模型成熟度：初期

资料来源：毕马威德国，2024年

企业一般职能

中期

成熟期

影响

影响GenAI日益流行的关键因素

职能转型优势：GenAl有望彻底改变生命科学行业从药物研发到上市和商用的端到端价值链。

试验与整合GenAI工具：生命科学企业正在积极探索并将GenAl纳入内部流程和面向客户的活动中。

借助GenAI重塑员工队伍和行业规范：从特定领域走向主流，GenAI正在从根本上改变商业运作模式，催生新的工作方式。

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在生命科学领域，GenAI有望促进员工队伍转型，要求员工在提升个人技能的同时提高技术和分析技能。使用人工智能系统，将需要企业在技术熟练度、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GenAl,对员工进行适当的教育和培训，以掌握这种技术的使用方法，对于实现预期的效率提升至关重要。

1术语表中对角色作出更详细解释

当前

当前GenAl的相关风险

应用意识

当员工希望利用GenAl完成日常工作时，可能失去提升基础技能的机会，有时还可能接受不准确或误导性的解释。因此，企业应对员工在什么情况下使用，什么情况下不使用此类工具开展培训，并以正确的方式对GenAl生成的结果进行三角测量。

质量困境

GenAl与其他人工智能/机器学习相关系统一样，容易受到偏见的影响，经常反馈不准确或迷惑性信息。这可能导致企业面临风险，例如对特定患者/员工群体的偏见。因此，应当对员工进行培训，以