近日,在科銳國際舉辦的《2026人才市場洞察及薪酬指南》(下稱“報告”)線上發布會上,科銳國際醫藥健康IT&Digital業務負責人周和春表示,人工智能在醫藥行業的角色已從輔助工具演變為核心驅動力,其影響已從具體應用場景,延展至人才結構與組織形態的深層重構,成為決定企業未來競爭力的關鍵變量。
技術落地加速,“AI + 醫藥” 復合型人才缺口凸顯
當前,AI已深入滲透醫藥全價值鏈,在研發、臨床、生產、商業化及職能支持等關鍵環節釋放顯著效能。在研發端,自然語言處理被用于文獻挖掘、生成式AI參與分子設計,使靶點發現至候選化合物確定的周期平均縮短約40%。部分AI制藥企業已將傳統需2.5—4年的研發流程壓縮至約18個月。臨床試驗環節中,基于電子病歷的智能匹配大幅提升患者入組效率,周期縮短約40%,I期臨床成功率由60%提升至接近90%;同時,真實世界數據支持的虛擬對照組與遠程智能監查,也有效降低了后期沉沒成本。
在生產端,AI結合數字孿生技術,實現算力資源的高效調度與流程優化,某跨國制藥公司調用3500+塊GPU算力支持數字孿生,推動生產良率接近99.99%,單位成本顯著下降。商業化及職能環節中,AI正推動藥企從“產品銷售”向“精準服務”轉型,應用場景涵蓋全渠道營銷優化、銷售預測、不良事件自動化處理,以及人力資源領域簡歷解析效率提升等。
盡管技術應用不斷深化,市場最緊缺的并非單一算法能力,而是“AI+醫藥”復合型人才。科銳國際數據中臺顯示,2026年春招中,既懂AI又懂醫藥行業邏輯的復合型專業人才缺口率達38%,人才供給不足正成為制約行業 AI 落地的關鍵瓶頸。
供需結構錯位,“π型人才”與跨界流動重構人才市場
人才缺口的背后,是供需兩側的結構性失衡。周和春分析,當前AI人才供應呈“四軌并行”格局:互聯網背景人才具備較強算法與大模型應用能力,但普遍缺乏GxP合規體系認知及生物學基礎;醫藥垂直AI公司人才擁有完整研發閉環經驗,但稀缺度高、獲取成本高昂;頂尖高校科研人才具備前沿交叉學科科研能力,但產業化與商業意識有待強化;,需長周期打磨;藥企內部培養人才深諳合規與內部協同機制,但在底層算法與技術迭代速度相對滯后。
在此背景下,能夠同時貫通技術與業務的“π型人才”尤為稀缺——既具備扎實的AI技術能力,又深諳醫藥行業邏輯,同時擁有跨部門協同與項目推進能力,這類人才已成為企業爭奪的核心資源。
與此同時,當前人才流動正呈現“互聯網向醫藥溢流、向高價值區域集聚”的鮮明特征:一方面,互聯網人才加速向醫藥行業 “單向匯聚”,這場跨界遷徙既是互聯網行業內卷加劇、增長紅利見頂的推力所致,也源于醫藥行業深厚護城河、生命使命感及長期主義紅利的拉力,但也暗藏技術落差、文化適配、薪酬激勵彈性不足等流失風險;另一方面,人才遵循“價值洼地”規律,向高薪酬、高產業濃度、高政策支持區域單向集聚,全球向波士頓、硅谷集聚,國內長三角、大灣區成為核心高地,中國 AI 制藥人才海外回流率攀升,凸顯國內醫藥創新賽道的強勁吸引力。
從“單點設崗”到“體系搭建”,組織能力成為 AI 時代新壁壘
面對 AI 浪潮下的人才挑戰,領先藥企已從單點招聘轉向系統性組織升級。周和春介紹,部分全球藥企已設立首席人工智能官(CAIO),將 AI 納入最高決策層,統籌研發至商業化全流程;也有企業引入科技行業高管并設立 AI 委員會,加速關鍵環節效率提升。
基于行業實踐,科銳國際建議構建“戰略—技術—業務—合規”四位一體的AI組織架構,以匹配數字化轉型需求:戰略層的 AI 負責人統籌制定企業級 AI 戰略、搭建資源與治理框架,核心考核 AI 項目整體成功率與研發效能提升率,薪酬區間達 150—300萬元;技術層的 AI 算法科學家/工程師聚焦藥物發現核心算法與底層平臺開發,關鍵 KPI 為模型預測準確率與前沿技術運用,薪酬覆蓋 50—180 萬元;業務層的 AI 產品經理作為技術與業務的“翻譯官”,負責挖掘業務痛點、設計合規 AI 產品閉環,考核內部產品落地普及率與用戶滿意度,薪酬區間 60—150萬元;合規層的 AI 合規與數據治理專家則護航數據隱私與 GxP 法規要求,以審計通過率、零數據安全事故為核心指標,薪酬同樣為 60—150 萬元,各層級崗位協同發力,支撐企業 AI 轉型全鏈路落地。。
未來,藥企的核心競爭力將不再局限于單一專利或產品,而在于能否構建AI與業務深度融合的組織能力。周和春表示:“在AI重塑醫藥產業的進程中,人才是最核心的引擎。企業不僅要吸引頂尖人才,更要在組織中持續激發與留住他們。”他建議,企業應圍繞核心業務場景重塑人才結構,構建“正式員工+外包/專家顧問+數字員工”的多元人才供應鏈;同時,求職者也需主動擁抱AI工具,通過跨領域實踐與項目成果,建立差異化競爭優勢。
轉自:鳳凰網
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