近期，奥林匹斯之门 pp电子奥林匹斯之门國際發布《中國大健康行業AI轉型成熟度調研》報告。公司高級副總裁段立新接受《E藥經理人》專訪，對調研結果進行了深度解讀，分享其對于大健康行業AI轉型路徑、人才變革及未來機遇的觀察與思考。

2026年剛過半，英矽智能已陸續在拿下施維雅、禮來、SK生物制藥、武田制藥等多家藥企的BD合作，潛在交易總價值逼近70億美元，上半年預計營收突破1億美元，首次實現扭虧為盈。這個曾被行業懷疑“AI制藥到底能不能賺錢”的明星公司，正在用密集的BD交易，讓行業重新審視藥企AI轉型的商業價值。
雖然人人都在談論AI，但并非所有企業都站在同一條起跑線上。辦公室里，銷售代表對著電腦輸入客戶信息，等待AI生成一份拜訪紀要；實驗室里，研究員借助算法篩選化合物，試圖縮短漫長的藥物發現周期。但這幅看似火熱的圖景之下，一個更本質的問題正在浮現：AI究竟是被當作一把順手的新工具，還是正在重塑整個組織的基因？
不少企業有著更為具體的疑問：同行的AI實踐進展如何？有哪些已經跑通的商業化路徑？關鍵崗位和人才畫像變了，HR和業務負責人該如何應對？如何讓AI不止是個工具，而成為組織級能力？如何打造AI時代的下一階段競爭力？
2026年夏天，奥林匹斯之门 pp电子奥林匹斯之门國際高級副總裁段立新用一句話精準概括了行業現狀：“潮水之下，分野已現”。這句話背后，是一份基于345份來自不同藥企研發、臨床、商業化等領域候選人問卷調研得出的《中國大健康行業AI轉型成熟度調研》。數據揭示了一個不爭的事實：大健康行業的AI轉型，已進入一個明顯的分化時代。
這背后是，少數領先企業已率先將AI體系化地滲透進組織戰略、數據基礎與核心業務場景，而多數企業仍停留于未成體系的局部試點階段。調研數據顯示，領先組的AI應用成熟度綜合得分是起步組的近10倍。這遠非“用得多”與“用得少”的區別，而是底層思維方式的根本分野。這種分化不僅體現在技術應用層面，更是一場關于戰略遠見、組織變革與人才爭奪的深層較量。

無論是戰略準備度、技術儲備、人才儲備、業務應用深度、數據基礎，還是AI領導層的設立，領先組均明顯優于起步組。
從企業畫像來看，外資藥企、藥械及數字醫療企業構成了領先陣營的核心力量。相比傳統企業，它們擁有更濃厚的數字化與人工智能基因，內部組織架構與AI技術的適配難度更低，因而轉型速度更快、成效更顯著。
從戰略端看，17%的藥企納入數字化戰略，但路徑未形成系統路徑；27%的藥企尚未納入戰略層面，還有高達34%的企業僅將AI視為效率工具；而將AI作為未來核心競爭力進行長期布局的企業僅占13%，另僅有9%的企業設立了專項戰略與明確路線圖。這意味著，接近8成的企業，在AI這件事上并沒有一張清晰的作戰地圖。
從應用層面來看，44%的企業在多個部門試點，尚未形成規模；42%僅停留在單點試點（如個別部門）；11%已在關鍵業務流程中實現規模化應用；而僅有3%的企業已借助AI重構核心流程或商業模式。
技術與數據層面的狀況同樣不容樂觀。技術自研與平臺化投入相對較低，且醫療數據多源異構、標準不一，欠缺系統化、結構化的數據治理與資產管理能力。比如87%的企業仍面臨數據孤島問題，其中37.4%的企業數據分散在各部門尚未打通，49.6%已建立數據平臺但共享有限。技術自研方面，僅7.3%的企業擁有自研算法團隊，4.9%擁有持續自研能力，模型已經在多個場景規模化部署；絕大多數仍依賴外部供應商。
而在人才端，斷層更為觸目驚心。先從AI領導層設立情況來看，超過半數的企業尚未設立專職AI負責人，三成企業有AI相關負責人但非獨立部門，13.8%有獨立AI團隊或數字化中心；5.7%設有集團級AI負責人直達向CEO匯報；再從人才部署情況來看，56.9%的企業尚未系統布局AI人才，26%企業開始招聘AI相關崗位，15.4%企業已形成AI人才梯隊或跨部門AI協作機制，僅1.6%的企業將AI能力納入干部考核或晉升的重要維度。這意味著，自上而下的人才儲備偏弱，企業內部缺乏既懂醫療業務邏輯，又掌握AI技術能力的復合型人才，難以支撐AI的深度應用。
進而具象化研發、臨床、商業化三大關鍵環節來看，落地仍普遍處于早期試點階段，從理想到現實的轉化，遠未及預期。那么，為什么AI投入的效果常常不及預期？
調研給出了一個耐人尋味的答案：50%的挑戰來自組織與文化層面，47%來自執行落地與成效層面，技術與基礎設施問題反而排在第三位（39%），戰略與規劃（33%）和風險合規（26%）緊隨其后。
AI轉型，本質上是一場組織變革，而非技術采購。當一家企業把AI當作Excel那樣的工具來采購時，它收獲的也只能是工具級別的回報。這正是分野的深層邏輯——技術可以購買，工具可以部署，但組織能力的重塑、文化的進化、人才梯隊的搭建，無法順利獲得一張采購訂單完成。
也就是說，一切仍需回歸到“人”。那么，從人才視角出發，如何跨越AI轉型的鴻溝？

AI時代對人才能力模型的重塑，或許是最具顛覆性的變革。
傳統醫藥行業的人才模型，以專業壁壘與合規導向為核心——深厚的專業知識、嚴格的FDA/NMPA監管經驗、標準化的SOP執行能力。這套模型在過去幾十年里構筑了醫藥行業的專業門檻，但在AI時代，這套運行多年的模型開始松動。
調研顯示，在AI藥研人才的能力要求中，跨職能溝通與業務翻譯能力被受訪者視為最重要的能力，占比高達67%，遠超戰略視野與業務判斷力（20%）、團隊搭建與人才培養能力（7%）等傳統管理能力。
這意味著，未來最稀缺的一類人才，不是最懂算法的工程師，也不是最懂藥學的科學家，而是能在技術與業務之間架橋的“翻譯官”，他們能用業務語言定義AI需求，又能用技術邏輯拆解業務痛點。
基于這一趨勢，調研提出了一個全新的人才能力模型——“π型人才”。
相比傳統的“T型人才”（一專多能），π型人才多了一條“腿”：專業技術深度（機器學習、大模型部署、計算生物學等）是一條腿；行業知識廣度（藥理學、臨床試驗設計、監管合規等）是另一條腿；而連接兩條腿的“橫杠”，則是軟實力厚度——跨部門協同能力、ROI導向的項目有助于力、在高失敗率的醫藥行業中保持韌性的學習能力。
三者缺一不可。單一的技術縱深只能寫出漂亮的代碼，卻寫不出符合監管要求的臨床試驗方案；單一的行業理解只能發現痛點，卻找不到解決方案。只有“底層技術+垂直業務”雙軸驅動，才可能真正跑通AI在醫藥場景中的價值閉環。
但一個現實問題擺在面前：這樣的人，從哪里來？供需數據已經拉響了警報。一組數據顯示，2026年春招，AI相關崗位需求同比暴漲455%，而“懂AI又懂藥”的復合型人才缺口率高達38%。一邊是需求井噴，一邊是供給枯竭。
調研勾勒出當前人才供給的四大渠道，各有優勢，也各有短板：
其一，供給占比35%-40%的互聯網與科技大廠，擁有頂尖的算法工程和大模型應用能力，但普遍缺乏GxP合規認知與生物學基礎，且互聯網的敏捷文化與醫藥行業的嚴謹合規之間存在天然摩擦。算法高手不少，但懂藥的不多。
其二，占比25%-30%的醫藥垂直AI公司是“即插即用”型人才的最佳來源——他們既懂研發流程，又有AI落地經驗。但問題在于，這個賽道本身也處于成長期，高級別人才極為稀缺，挖角成本高昂。
其三，頂尖高校與科研院所（20%-25%）儲備了大量交叉學科的前沿人才，但學術思維與產業思維之間有一條不短的距離。他們需要時間完成從“論文導向”到“ROI導向”的轉身。
其四，藥企內部培養（10%-15%）的優勢在于對合規體系和內部協作機制的深刻理解，但劣勢同樣明顯——底層算法的迭代速度，遠不是傳統藥企的培訓體系能跟得上的。
四條路徑，沒有一條能獨立滿足需求。調研給出的解法是：多條腿走路——外部引進與內部培養并舉，同時借助生態合作補位。
而人才的流向也呈現出清晰的規律：從互聯網向醫藥溢流，向高價值區域集聚。長三角（上海、蘇州）凈流入率超過40%，大灣區（深圳、廣州）約25%，已成為AI+醫藥人才的兩大核心高地。與此同時，中國AI制藥人才的海外回流率已升至34%，這一趨勢仍在加速。


人才給予了落地的可能，但戰略決定了能走多遠。面對這場深刻的分化，調研給出了三條核心建議，指向同一個邏輯：AI轉型不是技術選擇，而是戰略選擇。
第一，保持戰略警覺，避免轉型焦慮。AI不是一場“大爆炸式革命”，一夜之間顛覆一切；它更像一場馬拉松，需要戰略定力與持續投入。不跟風、不盲從，但也絕不能缺席。最危險的狀態，是既沒有看清方向，又急于追趕浪潮。
第二，將AI轉型提升為“一把手工程”。戰略層面的頂層設計，無法由CTO或HR部門獨立完成。AI必須進入CEO的議事日程，才可能跳出“部門級試點”的困局，走向“組織級能力”的構建。那些領先組的企業，41%設有集團級AI負責人并直接向CEO匯報——這不是巧合。
第三，構建“培養+引進+生態合作”的人才供應鏈。單一渠道無法填補38%的缺口，系統化的人才布局，才是支撐AI從“試點”走向“體系”的底座。人才在哪，競爭力就在哪。
潮水之下，分野正在加速。當一些人還在問“AI能做什么”的時候，另一些人已經在回答“AI應該成為誰”。前者看到的是工具，后者看到的是組織能力的重塑。
這場分化的終局，或許在技術起跑時就已埋下伏筆——不是AI本身拉開了差距，而是擁抱AI的方式，決定了誰在浪潮之巔，誰在潮水之下。

來源：E藥經理人撰文｜廖曉琴

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奥林匹斯之门 pp电子奥林匹斯之门國際是領先的以技術驅動的整體人才解決方案服務商，于2017年6月正式在深交所上市，成為國內首家登陸A股的人力資源服務企業（300662.SZ）。公司現在在全球12個國家擁有170余家分支組織，近2,500名自有員工，形成歐洲、北美、南美、東亞、東南亞、非洲全域服務網絡。順利獲得“技術+平臺+服務”的一體化模式，為企業給予一站式人才供應鏈解決方案，助力企業贏得數智化轉型、全球化競爭與敏捷性組織打造，重塑面向未來的人才引擎。2025年，公司營業收入達145.40億元，服務客戶近6,300家，成功推薦中高端管理及專業技術人員超15,000名，年度在冊管理外包員工及兼職專家53,000余人，鏈接生態合作伙伴近20,000家。