随着大模型技术突破，“AI正加速渗透医药行业全链路，从研发、生产到营销、患者服务，AI有望通过知识管理、效率提升和决策优化，重塑行业竞争力”已成行业共识。

但具体到执行层面却让诸多管理者捉襟见肘，用杰森的话说就是，“AI在C端应用火热，在B端与企业的业务该如何结合，仍处于探索期或是马拉松阶段，需要带起节奏的领跑者。”

基于与医药企业的深度合作，杰森将AI落地场景归纳为三类：“文科生的任务”、逻辑推理与复杂任务。其中，“文科生的任务”看似简单，其实相当于AI落地场景的地基，围绕企业的核心价值链，从销售到回款、预测到库存、采购到付款的经验与案例纷纷装进大模型中。

药企构建知识底座是“给公司装了个超级大脑”，若企业经验未能有效沉淀，再卓越的大模型，其作用也会大打折扣。一些药企数字化业务负责人，其实践经验也印证了这一观点：公司通过搭建“所见即所得”和核心知识沉淀两大系统，不仅实现信息高效调用，更为未来“绕开信息化直接进AI”奠定基础。

而在进行逻辑推理与复杂任务中，则更加强调提升效率的作用。AI不应仅视为工具，更需作为实习生或员工，通过组织流程优化实现人机协同。蒙牛“WOW健康+”小程序的范例颇具启发：依托专业知识库、实践案例和用户数据训练的50位“智能体”，仅需1名运营人员即可支撑600万用户生态。

综合来看，AI其实可以落地到药企研产销的方方面面，但前提是，企业需要将散落的知识经验转化为结构化数据资产，构建支撑决策的“数字枢密院”。制药企业的知识沉淀系统、蒙牛的智能体小程序，都在印证：如今AI技术的成熟程度，已经可以从工具进化为“数字员工”，通过人机协同，在医保控费与合规监管的双重压力下，帮助医药企业开辟精准化、智能化的增长新路径。

产品力、创新力、渠道价值……“价值”正在变换不同的字眼，成为考验医药行业每一段链路的底层逻辑。那么，AI在医药行业的价值如何体现？完成弯道超车？请您明天接着收听。