AI在生技領域迅速演進，從傳統數據分析到生成式AI，如今正向能夠在特定參數範圍內自主執行任務的代理式人工智慧(Agentic AI)邁進，AI已在創新與商業營運兩方面發揮影響。在研發方面，縮短了新藥研發的時間，並透過「圍繞藥物」與「圍繞設備」的解決方案，推動產品組合創新，它也改變精準醫療與數位療法，實現個人化劑量與數位生物標記的應用，並透過即時數據分析與預測建模，改善臨床試驗設計，AI驅動的自動化甚至加快了法規申報流程，確保合規性，並優化藥品製造流程。
關鍵焦點
產業現況
研究顯示，在所有探索AI潛力的產業中，生技是最先進的領域之一，生技機構已將AI深度融入其營運中，從研發與臨床試驗到供應鏈與商業功能。對許多企業而言，AI不僅是工具，更是其工作方式的核心部分，超過一半的企業已在整個部門或價值鏈中使用AI，無論是加快臨床試驗設計、識別有潛力的化合物，還是改善病患支援服務，AI應用都具有明確目的。
合適的技術基礎架構
大多數生技公司已投資於企業級資料平台、分析引擎與雲端基礎設施，這些能力讓資料能在團隊間流通，進而促進更佳的洞察、自動化與決策，許多組織也在訓練員工理解資料與AI，打造一種為未來做好準備的文化。
作為策略性與永續性兼具的投資
儘管AI具有策略性重要性，永續發展仍是首要任務，有78%的生技公司認為達成永續目標比導入AI更具策略意義，且有83%的公司已制定具體計畫，以減緩AI所帶來的能源需求增加。
進展的障礙: 數據困境
儘管擁有堅實的數位基礎，數據相關的挑戰仍然是主要障礙，68%受訪企業指出，數據孤島、品質不一致以及隱私問題等問題依然存在，無論是病患資訊、臨床數據，還是法規內容，跨團隊存取與整合數據仍然困難重重。
邁向自主智慧:代理型AI
生技領域的AI正迅速超越傳統分析的範疇，生成式AI已被用於起草臨床文件或模擬分子等任務，許多組織也開始探索代理式AI，這類系統能在設定的參數範圍內自主行動。
在不久的將來，智慧代理可能會自行設計實驗室實驗、即時監控臨床試驗，或在無需人為監督的情況下自動處理供應鏈中斷等問題。許多領導者已準備好迎接這一轉變，並對AI在特定應用場景中做出決策感到高度信任。
結論
人工智慧在整個生技領域的採用，標誌著企業在創新、營運和價值實現方式上的轉型性變革，從加速藥物開發、優化臨床試驗，到實現精準醫療與提升供應鏈的敏捷性，AI已成為當前的必要條件；然而，隨著產業的推進，新的挑戰也隨之出現，治理、互通性與信任仍是關鍵障礙，企業不僅需投資於AI技術，還必須投資於營運模式、資料策略、法規遵循與員工技能，以實現負責任且可擴展的AI應用。
生技領域的AI未來將具備代理能力、多模態特性，並深度以人為本。AI代理可以自動化複雜的工作流程，生成式AI協助科學家進行創造性問題解決，預測模型支援醫師提供主動且個人化的照護。為實現這些潛力，生技企業必須採取行動，建立AI轉型藍圖、現代化傳統系統，並促進跨部門合作。
