70%药企AI投入回报率不足10%:不是技术不行,是没找对真实场景

医药AI赛道热度依旧。数据显示，2025年全球药企AI研发投入突破320亿美元，年增速超45%，AI驱动药物研发赛道全年共达成114笔交易，总规模高达434亿美元。本着“有枣没枣打一杆子再说”的心态，70%的药企已切入AI赛道。

但是，高投入未必是高回报，目前药企AI投入回报率不足10%，大部分投进去的资源成了“沉没成本”：

95%的企业未能从生成式AI获得可衡量的商业回报
仅25%的AI计划达到投资回报率预期
仅16%的AI项目在企业范围内得到全面推广

更扎心的是，在复盘大会上老板们最常问的那句话是：“钱砸进去了，PPT讲的天花乱坠，为什么我的业务效率还是没提上来？”答案很简单，大家做的不是AI，是AI贴牌工程。

药企真实困境，技术和业务脱钩

困境一：盲目跟风

很多药企把AI布局等同于跟风购买大模型，搭建算法平台，认为“别人都在做，我们不做就要被淘汰了”。

想法没有问题，问题在于“落地”，买了系统、招聘了AI工程师，然后呢？我们要用在哪？解决什么样的问题，这些是没有明确的。

困境二：业务脱节

还有药企认为，我们先把系统改造先进了，然后再往业务里塞，结果发现，技术是技术，业务是业务，两者之间没有关联。这往往会产生一个现象：汇报时智能体Demo很先进，但是没办法解决业务痛点。

有药企人员反馈，我们购买了某大厂的智能客服，用于提升客户服务效率，但是客户在智能体提问“哪些订单产生了配送异常”，AI客服根本答不上来，因为它根本不懂配送异常的业务逻辑。

困境三：数据孤岛

还有一个问题，AI的核心在于数据，但传统医药行业数据分散于研发、生产、销售、临床等多个部门，ERP、WMS、CRM系统都是一座座的“数据孤岛”。

有调研显示，85%的药企尝试多渠道运营，只有12%真正打通数据链。

部分企业数据质量不高、数据标注不精确，导致预测准确率极低；部分企业用公开数据训练，形成的大模型“水土不服”，无法适配自身产品。

真正的问题，药企需要什么样的AI？

虽然医疗健康和生命科学行业对人工智能的接纳度已得到充分验证，也实现了规模化应用。但在热潮下，管理人员必须沉下心来想一想，我们到底需要什么样的AI？

而医药行业又比较特殊：

政策敏感度高

带量采购、医保谈判、价格治理、基金监管等政策导向下，药品价格和销量瞬息万变，就拿销量预测来说，通用的预测模型无法适配药品的销量预测。

供应链复杂

从药品研发、生产、流通到临床使用，涉及药企、商业、医院药店终端等，每个链条需求不同，业务逻辑也不同，比如研发端考验AI分子筛选能力、生产端考验预测能力。

终端管控难

大三甲、基层医院、零售药店、线上渠道......对于药企而言，开拓市场很重要，合规同样也要遵守，如何才能实现降本增效呢？

要让AI投入产生回报，前提就是要转变“技术至上”思维，从业务痛点出发，让技术服务于真实场景。

回归场景，让AI服务于业务

我们在日常与客户沟通过程中，积累了大量的应用场景——有MNC，也有国内TOP上市药企。他们的需求不是“如何实现数字化转型？”“如何提高销量？”这些宏大宽泛的诉求，是非常落地的，比如“如何提高一线业务员的效率？”“如何及时药品配送异常？”“如何监测新开发终端的后续上量情况？”，每一个需求都是扎根于实际业务的。

对我们来说，问题越小、场景越真、AI越能发挥作用。

场景一：终端管理——终端不丢、市场开拓

痛点

药企终端（医院/药店）覆盖基数大，基层医院采购情况无法跟进，大三甲重复投入资源；药品成功入院了，但是没办法保证持续采购。

解决方案

我们会通过AI和主数据库构建终端智能画像，为您实时预警终端变化，比如是否新进、丢失，通过AI智能体问答的方式，让您在聊天中就可获悉终端情况，比如您可以问：“丢失的某医院历史采购金额是多少？”“新进的某医院是否后续有持续上量？”。