从“事事问AI”到“实效落地”，药企如何跳出AI焦虑陷阱？

“毛利上不去问AI，货卖不好问AI，营销活动效果差也问AI”——这不是戏言，而是当下大多企业里真实上演的场景。

不少公司的一号位、二号位正陷入对AI应用的深度焦虑，甚至形成了“事事问AI”的惯性。他们生怕错过AI时代的窗口，担心成为“当年错过移动互联网的百度”，整个团队陷入“焦虑式内卷”：每天加班推进AI项目，急着打造“AI原生产品”，却因战略铺得太开、资源消耗过多，最终落得“雷声大雨点小”的尴尬，AI实际价值与预期相去甚远。

这种“急于求成”与“循序渐进”的矛盾，成了企业拥抱AI时的最大卡点。到底该如何打破困局？如何让AI真正从“锦上添花”变为“雪中送炭”？

为此，字节跳动旗下的AI 时代先进生产力平台飞书上线了《医疗健康行业AI实践手册》，用12 个真实案例，展示头部企业怎样让AI“真能用、真落地”，不看枯燥理论，只学可复制打法。同时，E药经理人携手飞书共同打造了以“管理提效·创新加速”为主题的“AI重塑医药价值链先进思享会”，希望通过以实战案例启迪医药掌舵者，在AI狂飙时代，看懂趋势、乘风破浪。 

在这场思辨会上，这套“扎实落地”的方法论愈发清晰：AI的价值从来不是颠覆式的“空中楼阁”，而是植根于数字化基础的“细水长流”。与方法论相呼应，《医疗健康行业AI实践手册》则以真实落地的案例验证了这些方法的实效。这一逻辑在特殊的医药行业尤为适用。医药行业向来以研发周期长、合规要求高、跨部门协作密集为显著特征，对AI的需求更聚焦于“解决实际痛点”而非“追逐概念潮流”。正因如此，飞书凭借持续迭代的AI能力与产品矩阵，正成为越来越多医药企业的协同首选。

01“事事问AI”背后的企业管理焦虑

要论企业对AI的焦虑根源，本质上是错把AI当“万能钥匙”，却忽视底层根基。

大家都知道AI是趋势，于是总想着用AI直接解决所有问题，却忘了一个核心前提：AI的价值，永远建立在扎实的底层信息基础上。

就像会上的比喻：如果底层信息质量本身是40分的答卷，哪怕给它加10分的AI赋能，最终也只是50分的结果，始终跳不出瓶颈。现实中，很多企业接入了全球顶尖的AI模型，却因基础数据杂乱、关键信息缺失，最终效果只能“锦上添花”，成不了“雪中送炭”。

更隐蔽的问题是，不少企业把数字化做成了“额外负担”：单独成立部门督促执行，每天提醒员工“必须用工具记录”“开会要写纪要”“记得开权限”。这些本应融入日常的事，反而成了“一万个繁琐的管理细节”，加剧了企业内耗。

真正的数字化，应该是“先天赋能”的基因，而非“后天强加”的任务。它要像空气一样自然，自动帮企业隔离重复低效的“脏活累活”，让使用者不用纠结流程，专注于解决实际问题。飞书过去多年的实践印证了这一点：把每一个管理痛点提前化解在数字化体系里，才能筑牢AI落地的根基。

何为破局关键？一条清晰可见的路径是，先做“扎实的数字化基建”，再谈AI赋能。

在飞书的实践中，“扎实”二字体现在每一个细节里。以会议管理为例，飞书将会议纪要打磨成客户高度认可的“M4标准”——这不是简单的记录，而是结构化的成果沉淀：每场会议都形成标准化文档、思维导图、业务流程图，所有内容都存储相应数据库中。

这些数据不是沉睡的信息，而是能被AI高效调用、深度分析的活资产。对企业而言，这带来了“信息追溯与知识穿透”的革命性价值：当高管需要回顾某一议题时，系统能瞬间调取过去一年甚至更久的相关记录，每个人的工作轨迹都可追溯、可感知。

在这样的体系里，信息差被极大消除，所有人都能聚焦业务本身，而非内耗于信息壁垒。传统数字化的核心是“记录”，而AI时代的数字化，本质是为了“预测与决策”，让每个人的观点、经验都沉淀为可共享的企业知识库，随时被调取复用，并在权限设计上，仅保密内容调高权限，既保安全，又促流通。

但实际上，要让AI真正融入业务，并不容易。解决了基础问题，AI的落地还需要“组织共识”与“场景深耕”的双重支撑。

企业AI转型的第一步，是一号位的“亲身体验”。如果老板不用AI，团队自然难有动力——AI不是单纯的“功能工具”，而是“智能革命”，就像学方程式，只有在实践中用它搭积木、做设计，才懂其价值。高层先明确AI能解决什么问题，才能用认知和号召力引领方向。

其次，自下而上响应，才能让一线业务驱动AI落地。毕竟焦虑的解药，藏在一线的真实需求里。飞书的实践是，把舞台交给每天接触业务的同事，鼓励他们用AI解决日常问题，再把半成品想法、场景方案展示给管理层，靠谱的方案再推动落地验证。

以销售场景为例，飞书通过“数据打通+逻辑嵌入”让AI真正帮上忙：先将分散在数据库、多维表格、业务系统中的客户数据标准化整合，让智能体“看得见”销售数据；再通过低代码平台预设分析逻辑，让智能体“懂分析”，同事去见客户前，智能体能自动整合客户背景、历史沟通记录、待办事项甚至话术建议，真正成为“实时数据助手”。 

这套销售方法论正在许多先进药企转化为实战成果。在《医疗健康AI实践手册》中，某领先制药企业销售团队通过飞书构建的AI智能体改变了作战模式——销售代表在医院现场语音反馈拜访细节，AI会将录音转化为结构化报告归档系统；管理者打开销售看板即可实时监控各终端销售潜力与拜访进度。这场由AI助力的销售管理变革，正让药企从“碎片化执行”迈向“数据同频决策”的新战场。

另外，还值得一提的是，为了避免“用力过猛”，飞书还专门设计了“AI成熟度模型”：明确哪些场景处于“实验阶段（M1）”，哪些已能“稳定使用（M4）”。这让企业能看清“AI能做什么、不能做什么”，不高估短期效果，也不低估长期价值。

毕竟，焦虑往往源于盲从——与其被“用AI砍20人团队”的夸张宣传裹挟，不如聚焦真实场景：哪些能提升人效？难在哪？用自身领域知识验证，才是理性的选择。

02 AI如何适配药企数字化刚需？

医药行业的数字化转型，始终面临一对核心命题：既要满足合规要求的“严谨性”，又要支撑研发创新的“灵活性”。而飞书的迭代升级，不止于功能优化，更在于构建了一套覆盖全生命周期的AI落地体系，让数字化真正成为医药企业的“刚需支撑”。

要知道，医药企业数字化最常见的困境是“大而全却用不起来”。飞书通过“成熟度评级+场景化迭代”破解这一难题，将知识问答、AI会议、多维表格等AI产品按M1-M4成熟度模型明确标级，让企业按需选用。举例来看，初创型Biotech企业可从M3级基础功能起步，先用会议总结功能沉淀研发讨论；大型药企则直接启用M4级全流程方案，覆盖从临床试验会议管理到研发全流程协同。

这种“小步快跑”的迭代逻辑，较为适配医药研发的渐进式特点，先在“临床试验会议管理”等单一场景做深做透，再逐步扩展至“研发全流程协同”，避免传统数字化转型中“大而全却用不起来”的困境。

建立数字化土壤亦较为关键。医药研发高度依赖跨部门知识共享，但临床试验数据、法规文件等核心信息的保密性又不容有失。飞书通过“默认开放+精准控权”的机制，在合规与效率间找到了平衡点。文档默认设为“部门内可见”（L2权限），让法规更新、研发经验等通用知识快速触达全员，打破“信息孤岛”；针对临床试验盲态数据等敏感信息，则可一键调至“核心团队可见”，通过精细化权限管控筑牢保密防线。

更关键的是，AI赋予知识“跨时间追溯”的能力。当研发团队需要回顾“2023年某候选药的毒性试验结论”时，系统能自动关联历史会议记录、实验报告，快速整合关键信息，避免重复实验或决策失误，让沉淀的知识真正成为创新的加速器。

必须强调的是，医药行业的数字化转型，从来不是“买工具”这么简单。不少大健康企业的管理者都面临一些共性问题。

往往，企业管理的核心痛点之一，是“过程不可见、结果难追溯”。传统模式下，管理者受限于人力与效率，只能对业务过程进行30%的局部抽检，大量问题被掩盖在“模糊地带”，这就使得管理成本往往消耗在低效环节，而非核心价值创造上。而AI的加入，通过智能体协同与全量化数据处理，让管理动作从“被动响应”变为“主动穿透”。

以销售管理为例，医疗代表的客户跟进记录是管理的重要依据，但实际操作中存在明显问题，员工意愿往往较低，背后原因在于，医疗代表需按要求记录客户跟进情况，但传统CRM系统需填写13个字段，单条记录平均耗时15分钟，且因移动化不足需回办公室补填，信息严重滞后。管理者无暇逐条查看，数据质量低下，影响商机判断。

这时，AI就可以破局了。从“被动填报”到“智能交互”，效率提升80%。针对这些痛点，飞书通过“智能体+自然语言交互”优化全流程，让销售跟进记录从“负担”变为“高效管理载体”。

第一步用智能体重构填报体验，缩短时间成本。飞书开发了CRM助手智能体，通过语音对话的方式收集跟进信息：销售用语音简述见客户情况后，智能体会结合管理要求自动校验信息完整性，通过反问补充关键内容，如客户预算是否明确？下一步计划是什么？全程用自然语言交互，无需手动填写字段，一线销售完成一条跟进记录的时间比原来缩短80%，大幅降低填报负担。

第二步AI实时打分，让管理要求“即时落地”。要知道，高效收集数据只是基础，更关键的是让管理动作同步生效。每条跟进记录提交后，AI会结合预设的管理标准，如关键信息完整性、行动明确性等自动打分，即时反馈给销售，如“本次记录得90分，未明确客户预算扣10分”；销售可根据反馈快速修改完善，不仅提升数据质量，更让管理要求从“抽象规则”变为“可落地的行动指引”。

合规环节也是关键。要知道，药企合规政策多变，依赖专员解答员工疑问，人力成本高；政策对比、解读耗时且易出错。基于如此痛点，飞书给出的解决方案是，一方面通过政策对比AI化，AI自动抓取新旧政策文本，生成差异分析报告，标记核心变化点。另一方面，合规问答智能体，将政策知识沉淀至知识库，员工通过“合规小助手”实时提问，80%的问题无需专员介入。合规部人员从“解答者”转型为“知识库维护者”，聚焦高价值工作。

生产安全往往也是至关重要的一环。此前，该环节的痛点在于，生产现场安全隐患识别依赖人工，易因“人情因素”漏检，再叠加问题解决无历史经验参考，复盘低效。面对如此情况，AI隐患识别发挥功效，拍摄现场照片后，AI自动识别隐患（如设备摆放违规），结合管理标准生成质检结果，杜绝“人情干扰”。与此同时，知识闭环，识别问题后，AI从历史知识库推送解决方案；解决后，通过归因分析定位责任人，推送针对性考题，形成“发现-解决-复盘”闭环。

生产环节的AI提效鲜活实践，正在扬子江药业的质量管理场景中得到验证。《医疗健康行业AI实践手册》中提到，面对偏差处理这项曾消耗大量人力的任务，扬子江药业基于飞书AI构建了 “偏差处理助手”。当生产线发出偏差警报，质量人员输入编号即可触发AI调取关联法规、历史案例及处置模板，将溯源工作从一天压缩至半小时内。系统同步自动建群推送应急方案，联动责任人闭环协同。原本被手工报表占据的工时，如今转向深度研讨流程优化，推动偏差处理效率提升30%，年节省工时超1万小时。

在医药企业商业化环节，AI能有效打破销售能力壁垒，加速经验复制。传统模式下，优秀销售的成交技巧多依赖个人悟性，难以系统化沉淀，导致新人成长慢、团队能力差距大；终端客户的专业疑问需层层反馈至总部解答，响应滞后易错失时机。

基于此，飞书AI通过“知识沉淀+实时赋能”破局，将销售标准流程、疑难客户应对策略等经验，系统化沉淀为“销售作战手册”。新人可通过AI智能问答快速学习，比如检索“如何应对副作用质疑”，即时获取销冠话术与案例；终端销售遇客户疑问时，“销售小助手”实时响应，80%常规问题当场解决。这种闭环不仅让新人快速向“销冠水平”靠拢，更将个体优势转化为组织能力，提升团队服务效率与专业度。

类似的实践案例在《医疗健康行业AI实践手册》中还有很多，核心都指向同一个结论：企业真正的竞争力，从来不是“用了多少AI”，而是“能否让AI在对的土壤里生长”。从药物研发的智能筛选，到临床诊断的辅助决策，从智慧药房的精准调配到患者健康的全周期管理，AI正深度改写医药领域的发展格局。

而企业拥抱AI，最怕的不是“慢”，而是“乱”，与其在“事事问AI”的焦虑中盲目冲刺，不如先沉下心做扎实数字化基建，让 AI 真能用、真落地。这或许就是飞书实践给所有企业的启示。