核心摘要
- AI主导·协作·人工主导,三层分离
- 在难以撤回的行动上设置审批环节
- 在选定技术之前,先重新定义瓶颈
- 本周,尝试将一项候选业务划分为三层
8月25日刊登的《制药AI大转型》连载第5篇指出,AI导入的基准单位不应是单个功能,而应是整体'业务工作流'。文章强调,即便选定了适用AI的业务,也不意味着只需在现有业务上附加一个AI功能就能完成转型。
将人与AI的角色划分为三个层次
该连载提出的重新设计框架,是将人与AI的角色分为三个层次。
- AI主导 ——文档检索、数据比较、重复性处理、报告初稿撰写。这是完全交由AI负责、以缩短交付周期的领域。
- Human+AI(人机协作) ——深入的原因分析、方案评估、法规变更影响评估、异常处理。这是人的直觉与AI的推理相互作用的领域。
- 人工主导 ——质量判断、法规合规性审查、责任归属确认、最终审批程序。这些必须始终由人来掌控和主导。
文章写道,这一原则在麦肯锡、波士顿咨询集团（BCG）、微软、美国食品药品监督管理局（FDA）、欧洲药品管理局（EMA）的战略中均得到共同确认。这些机构不仅设计'把什么交给AI'，还从一开始就同步设计'人必须在哪里介入（Human-in-the-loop）'。微软建议，对难以撤回或涉及法规影响的行动，必须要求人工审批；FDA和EMA在'2026 Good AI Practice'原则中，将以人为本的设计和'Human-AI Interaction'评估列为核心。
从业务问题出发，而非从技术出发
企业AI设计专业公司Bagel强调，这一过程应以'业务重新设计'的视角来推进。Bagel相关负责人表示：“大多数企业在导入AI时，常犯的错误是先从技术角度出发，考虑'该把哪种最新技术应用到哪项业务上'。我们则倾向于采取相反的顺序：先审视现场的业务问题,完成业务设计后再匹配技术。”即先重新定义现场存在的延迟、遗漏、错误等困扰，划分AI与人的角色，然后再匹配最合适的技术。
执行平台，以及数据这一前提条件
作为落实所设计工作流的执行体系，文章介绍了ITCEN Cloit的多智能体平台'AgentGo'。文章说明，该平台在内部实现了Human-in-the-loop结构：AI接入采用统一标准的系统采集数据并生成初稿后，拥有最终审批权限的业务人员在关键节点进行审查和批准。ITCEN Cloit相关负责人表示：“全球领先制药企业所关注的AI转型本质，并非工具的引入，而是将现场业务人员与AI安全协作的方式加以系统化。”
不过文章也指出，要让智能体平台真正发挥作用，必须先解决前提条件问题,即智能体应信任企业内哪些数据来得出结论。文章写道，制药企业的数据分散在ERP、MES、LIMS、EDMS等多个系统中，甚至同一项关键绩效指标（KPI），各部门的定义或计算标准也常常不同。此外，欧洲药品管理局（EMA）、韩国食品药品安全部（MFDS）、FDA的指导原则均规定，数据的来源、处理过程及分析性决策必须透明可追溯并可验证。这是一个不仅结果要正确，依据和过程也必须可追溯的行业。
针对这一数据可信度问题的解决方案，文章列举了IDK2（Heartcount）的'Decision Agent'。这是一种混合架构：复杂的数值运算和统计验证由分析引擎负责，对话式AI（LLM）仅负责在经过验证的结果基础上添加业务背景并以自然语言进行说明，二者职责分离。该平台设有将指标定义和业务规则标准化的'语义层（Semantic Layer）'，使业务人员即使用日常语言提问，也能得到基于统一标准的回答；同时，敏感数据不外发至外部服务器，而是在用户的网页浏览器内完成运算，因此也可在内网或本地部署环境中使用。
文章整理的流程如下所示。
- 发现现场的业务问题
- 重新规划人与AI协作方式的业务设计
- Human+AI角色设计
- 启动Agent执行平台
- 构建可信的数据管道
该连载的结论是，唯有具备这一顺序，业务人员才能真正专注于人的最终决策。
对韩国企业AX的启示
该连载虽以制药行业为对象，但即便是正在考虑在非制药行业导入AI的企业，也可以直接套用这三层分类。选定AI应用候选业务后，首先应将其中的各环节划分为'完全交由AI处理的工作'、'AI给出初稿、由人判断的工作'、'只能由人来做的工作'。如同微软所建议的那样，标出哪个阶段涉及难以撤回或有法规影响的行动，审批节点应设在何处便一目了然。
Bagel所说的'反向'方法思路相同。如果企业先确定了要导入的技术，再去寻找适用的业务，那么更合理的顺序应是先写下延迟、遗漏、错误究竟发生在哪里。若不先明确瓶颈就选定技术，就会陷入Bagel相关负责人所指出的'强行让业务适配技术'的错误顺序。
数据方面的前提条件更为具体。如果打算交由智能体判断的业务所使用的指标，在各部门间的定义和计算方式并不统一，那么统一指标定义应先于平台导入。如果该业务涉及审计或监管应对，除结果值外，还需确认数据经由何种流程、如何处理才得出该结论，这一过程是否可追溯。若前提是内网或本地部署，则数据能否在不外发的情况下完成处理，也应成为选型标准之一。
本周需要确认的事项只有一个：请从AI应用候选业务中选出一项，按环节标注它属于三层中的哪一层。如果在这张表中，'谁做最终审批'一项在某个环节上是空白的，那么该项业务的重新设计尚未完成。