KPMG opublikowało dwa raporty z serii „Intelligent Industries”, które analizują, w jaki sposób sektory life sciences i ochrona zdrowia przechodzą transformację opartą na AI – od przyspieszania badań i rozwoju, poprzez poprawę skuteczności leczenia, po optymalizację procesów operacyjnych. Poniżej kluczowe wnioski z raportu.
Sektor life sciences – zaawansowana integracja, ale bariery pozostają
Firmy z sektora life sciences wdrażają sztuczną inteligencję szeroko i systemowo – od badań i rozwoju, przez produkcję i zgodność regulacyjną, po komercjalizację. Ponad połowa organizacji korzysta z AI na poziomie całych działów lub strumieni wartości, a inicjatywy technologiczne są najczęściej prowadzone przez jednostki biznesowe, co sprzyja ich powiązaniu z celami strategicznymi.
Mimo tego zaawansowania technologicznego, tylko 23% firm z branży life sciences raportuje wysoki lub bardzo wysoki zwrot z inwestycji. Większość organizacji prognozuje, że ROI w AI będzie się utrzymywać na obecnym poziomie w kolejnych latach.
– Generatywna sztuczna inteligencja w sektorze life sciences już teraz przyspiesza takie procesy jak przygotowywanie dokumentacji klinicznej, symulacje molekularne czy opracowywanie protokołów badawczych. Analiza KPMG przeprowadzona w Stanach Zjednoczonych wskazuje, że wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji w wybranych obszarach działalności firm z sektora life sciences może przełożyć się na wzrost EBITDA w przedziale 4-18%. Obszary, w których obserwuje się największą wartość dodaną związaną z tymi inwestycjami to zaangażowanie klientów, systemy CRM, zgodność z regulacjami, badania medyczne, analiza danych klinicznych oraz optymalizacja łańcucha dostaw – komentuje Sabina Sampławska, partner w Zespole ds. Podatków Międzynarodowych, lider doradztwa dla sektora Life Sciences w KPMG w Polsce.
Jednocześnie 78% organizacji z sektora life sciences uznaje realizację celów zrównoważonego rozwoju za wyższy priorytet strategiczny niż wdrażanie AI, a 83% z nich posiada konkretne plany zmniejszenia zapotrzebowanie na energię ze strony systemów sztucznej inteligencji
Ochrona zdrowia – powolna adopcja i złożone wyzwania regulacyjne
W przeciwieństwie do life sciences, sektor ochrony zdrowia wdraża AI znacznie ostrożniej. Wiele organizacji znajduje się na etapie pilotaży, a tylko część deklaruje pełną integrację AI z procesami operacyjnymi. Utrudnieniem są nie tylko techniczne silosy czy przestarzała infrastruktura IT, ale też złożone wymogi prawne, etyczne i bezpieczeństwa. 3 na 4 liderów tego sektora deklaruje, że wstrzymuje się z większymi inwestycjami w AI do czasu większej stabilizacji rynku technologii. Wysoki lub bardzo wysoki zwrot z inwestycji w AI deklaruje zaś 3 na 10 liderów.
Co ciekawe, 85% przedstawicieli ochrony zdrowia jest gotowych inwestować w eksperymentalne projekty AI, nie oczekując natychmiastowych rezultatów. Podobną deklarację składa 69% organizacji life sciences.
Raporty są dostępne na tej stronie.