共计 1344 个字符，预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。
在人工智能浪潮席卷全球的当下，生物制药行业正经历着前所未有的变革。作为行业领军企业，勃林格殷格翰（Boehringer Ingelheim）以其 55,000 名员工和超过一个世纪的创新历史，正在通过 AI 技术重塑药物研发的未来。该公司全球首席信息官 Markus Schümmelfeder 与 IT 研发和医学负责人 Oliver Sluke 分享了他们在 AI 驱动业务转型中的四大成功实践。,
实践一：构建统一的数据生态系统
勃林格殷格翰在 2022 年推出了名为 Dataland 的数据生态系统，这一举措成为其数字化转型的基石。Dataland 不仅整合了企业内部的海量数据，还部署了包括 Snowflake 和 Collibra 在内的数十种数据管理工具，实现了数据的标准化、可访问性和安全性。
“ 要成功执行 AI 用例和分析，首先需要一个健全的数据环境，”Schümmelfeder 强调。通过与 Veeva Development Cloud 驱动的 One Medicine 平台协同工作，勃林格殷格翰将原本分散的 55 个独立系统整合为统一的技术堆栈，显著提升了研发效率。,
实践二：打造灵活的 AI 平台架构
在数据基础之上，勃林格殷格翰开发了名为 Apollo 的 AI 平台，该平台支持员工从 40 种大型语言模型（LLMs）中进行选择。这种多元化的模型选择策略不仅确保了性能优化，还提高了成本效率。
“ 不同的 LLMs 适用于不同的用例，”Schümmelfeder 解释道，” 我们不能为每个问题都使用最昂贵的模型，这是不现实的。” 公司选择与外部供应商合作，而非自行开发模型，这种策略使其能够专注于核心业务，同时保持技术前沿。,
实践三：推行敏捷开发模式
勃林格殷格翰在五年前就开启了软件工程转型之旅，这为其后续的 AI 应用奠定了重要基础。” 我们认识到，数据只是基础，还需要在其上部署算法，”Sluke 说。通过引入敏捷开发方法和持续交付实践，公司现在能够快速生成高质量的代码，为 AI 应用的快速迭代提供了有力支持。
Schümmelfeder 补充道：” 转向敏捷工作方式并非易事，但通过实践社区的学习模式，我们成功实现了组织工作方式的根本转变。” 目前，公司约 80% 的项目都采用敏捷方法论运行。,
实践四：聚焦高价值 AI 应用场景
勃林格殷格翰在 AI 应用上的成功，很大程度上归功于其对高价值应用场景的精准把握。公司重点关注了三个关键领域：,
- 智能流程开发：利用机器学习和遗传算法优化生物制药流程，如捕获色谱法。
- 基因组透镜：通过 AI 分析人类 DNA，加速新疾病机制的发现和新疗法的开发。
- 临床试验人群识别：运用算法和历史数据，将寻找合适临床试验人群的时间缩短约四周。
“ 这种效率的提升可能对某些患者产生重大影响，”Sluke 强调，” 尤其是在市场上缺乏替代疗法的情况下。”,
启示与展望
勃林格殷格翰的 AI 转型之路为制药行业乃至其他领域的企业提供了宝贵经验。从构建统一的数据基础到打造灵活的 AI 平台，从推行敏捷开发到聚焦高价值应用，这一系列实践展示了如何在 AI 时代实现组织变革和业务创新。
随着 AI 技术的持续发展，勃林格殷格翰的经验表明，成功的关键在于将技术创新与组织变革紧密结合，同时保持对核心业务价值的专注。对于希望在 AI 时代保持竞争力的企业而言，这不仅是一次技术升级，更是一次全方位的组织进化。
