AI智能体如何推动生命科学企业工作流重塑

McKinsey & Company 的文章《Reimagining life science enterprises with agentic AI》（2025-09-08）讨论：“Agentic AI（智能体式AI）”会把AI从“工具”升级为“同事/协作者”，从而推动生命科学企业对端到端价值链进行重构。

一、为何生命科学需要“智能体式AI”

文章先给出行业压力画像：利润率承压、研发成本上升、技术与运营复杂度提高、监管更严且政策不确定、人才吸引/保留困难；制药还面临“专利悬崖”，医疗器械则在向更复杂的平台化（如机器人、互联设备）演进，同时宏观经济、关税、供应链脆弱性、地缘政治等进一步叠加不确定性。

二、核心量化判断：工作流、岗位与产能

文章基于对270+个生命科学工作流的拆解分析，给出几个“全局尺度”的结论：

约75%–85%（制药与器械）工作流中存在可被智能体自动化或增强的任务；其中近40%工作流较标准、可预测，可由“较低复杂度智能体”让业务用户自行定制部署。
多达95%的生命科学岗位可能出现“智能体队友”；并且约2/3岗位会涉及“构建、管理、监督低复杂度智能体”（编排、调参、监控、维护）。
这种转变有望释放企业25%–40%的“组织产能”（capacity），让人力从重复性事务转向更战略、更高价值工作；长期甚至会推动岗位定义与组织结构改变。
最大的增益可能来自：智能体去做人类目前没做的事——文章称约40%工作流包含“对人来说太复杂/不经济而未做”的任务，但智能体可规模化完成，尤其在复杂、非结构化数据中发现人类难以发现的模式。

三、六大“战场”（battlegrounds）：智能体能带来什么改变

文章把价值落点分成六个关键领域，并用“多智能体协作”的方式描述典型用例：

研究与早期药物发现
即便流程复杂，智能体仍可增强几乎所有工作流；但由于数据与专业性强，约近60%工作流需要“定制化智能体”。落地后可释放21%–30%产能，用于扩展研发管线或加速候选药物进入试验。
典型例子包括：自动化数据分析与洞察生成、基于多源证据的候选药优选、监管申报材料加速起草等。
制药开发：临床试验提速与患者旅程改进
文章预测未来五年临床开发生产力可提升35%–45%。
并拆成“七类角色”：试验设计优化、站点/供应商编排、临床数据管理、个性化站点与研究者沟通、试验运行与下一步行动建议、监管材料组装、全生命周期文档自动化等。
更细的例子：

试验设计：智能体检索相似试验基准+文献情报，再用仿真/ML优化设计；文中提到可使设计速度提升（如“更快”）并减少修订。
数据流：从CRF/EDC配置到异常检测、查询分流、数据清洗到分析数据集与表格生成；文中举例某些环节生产力可大幅提升，并把数据库构建周期从“数月”压到“数周甚至更短”。

医疗器械研发：缩短上市周期、增强合规与风险管理
通过把原型设计、设计控制、专利、风控等复杂任务自动化，研发团队可释放15%–20%产能，聚焦更高价值创新与合作，并加速救命器械上市。
例子包括：虚拟原型自动生成与仿真测试、标准/法规实时对照与预警、创新地图与专利扫描等。
商业化（销售/市场/准入）：更高收入、更低费用
文章估计未来五年可带来4%–8%收入提升与5%–9%商业开支下降（制药与器械商业组织）。
三类变革：

销售：会前/会后自动准备与跟进、从互动中提取洞察、个性化教练反馈、合规可扩展的“虚拟销售”。
市场：自助式内容生成、自动化“预MLR（医学/法务/监管）”初筛、整合内外部数据的对话式洞察平台。
市场准入/支付方：合同情报平台、gross-to-net优化仿真、自动化合同初稿/履约监控/发票稽核以减少“价值流失”。

运营（供应链/制造/质量/采购等）：加速执行与决策
运营中约75%–85%工作流可被智能体影响，并将关键任务耗时降低25%–35%。
文章强调三类能力：跨环节协同编排（端到端计划）、更快更好的决策自动化（中间件让智能体结构化访问数据）、以及文档生成/审核的端到端自动化（把周级周期压到小时级）。
IT：软件交付与IT运维重塑
智能体进入应用开发后，可从需求拆解、设计稿、测试脚本到代码生成形成更自动化链条；IT运维侧可自动完成故障检测、事件关联、服务请求履约、CI/CD策略更新与威胁监控。
文中还举了一个财富500企业的现代化项目：人从“写代码”转为“监督上百个智能体团队”，整体时间与工作量下降超过50%。