努力：公司往往只关注技术成本和业务流程重新设计方面所需的明确努力。但是，他们还 培训和技能提升 应评估变革管理、，包括角色、职责和组织运营模式变化造成的隐性中断成本。
价值：公司应评估先进自动化对员工生产力、运营周期和战略业务目标的影响，并优先考虑在更大的用户群中实现频繁发生的事件的自动化。在衡量持续投资先进技术的长期复合影响的同时，也要认识到，由于用户分阶段采用而导致的冗长时间表可能会降低累积价值。
需要注意的是，并非所有自动化都需要 AI，也并非所有 AI 都需要 GenAI。基于规则的基本自动化可 以 目标电话号码或电话营销数据 为最终用户带来显著的好处，尤其是在整个组织中一致采用时。一些用例包括自动执行文档和数据质量检查、提交计划细化以及从关联公司和监管事务 (RA) 策略师那里接收 HA 信函。
为颠覆性创新定下基调
持续投资 GenAI 以优先考虑高影响力的计划将推动基础法学硕士的成熟和成熟企业解决方案的开发。例如，法学硕士正变得越来越安全，最终可以在匿名跨行业数据上进行训练，而无需数据离开公司边界——这一进步将使整个制药行业受益。电子邮件和互联网搜索最初被视为竞争差异化工具，但最终成为主流技术，将整个行业转向不同的增长轨迹。GenAI 有可能成为下一个这样的创新。
但在我们达到这一未来状态之前，不准确性、非确定性结果、有限的可追溯性、安全性和 GxP 合规性 全部 100 仍然是主要挑战。
随着大型生物制药公司继续投资
并评估这些障碍，该行业正密切关注可能推动下一波颠覆性监管转型的新兴创新。当今竞争激烈的全球市场要求每个组织层面 质是影片中的角色定期说出 都具备敏捷性，质量控制也不例外。产品测试和文档长期以来一直以相同的方式进行管理，因此很难想象会有什么变化。
然而，产品、制造和供应链的复杂性日益增加，要求采用基于数据的质量控制 (QC) 方法，实现无缝交易，让分析师和操作员能够专注于核心要求而不是文书工作。