เอไอช่วยประหยัดมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ให้อุตสาหกรรมเภสัชกรรมในกระบวนการผลิตและงานด้านหลังบ้าน แต่ยังไม่ปรากฏผลในห้องปฏิบัติการ
อุตสาหกรรมเภสัชกรรมกำลังเผชิญกับความท้าทายด้านต้นทุนที่สูงลิ่ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคที่การแข่งขันรุนแรงและกฎระเบียบที่เข้มงวดมากขึ้น เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (เอไอ) ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในด้านการผลิตและงานด้านหลังบ้าน เช่น การจัดการซัพพลายเชน การเงิน และทรัพยากรบุคคล อย่างไรก็ตาม ในส่วนของห้องปฏิบัติการวิจัยและพัฒนายา (R&D) ซึ่งเป็นหัวใจหลักของอุตสาหกรรมนี้ เอไอยังไม่สามารถสร้างผลตอบแทนที่ชัดเจนได้เท่าที่คาดหวัง
ตามรายงานของแมคคินซีย์ (McKinsey) คาดการณ์ว่าเอไอจะสามารถเพิ่มกำไรจากการดำเนินงานของอุตสาหกรรมเภสัชกรรมได้ระหว่าง 60,000 ถึง 110,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี ภายในปี พ.ศ. 2568 โดยส่วนแบ่งที่ใหญ่ที่สุดจะมาจากกระบวนการผลิตและซัพพลายเชน คิดเป็นสัดส่วน 45-55% รองลงมาคือด้านการขายและการตลาด (15-20%) และงานด้านหลังบ้านอื่นๆ ส่วนการวิจัยและพัฒนา (R&D) มีสัดส่วนเพียง 15-20% เท่านั้น สิ่งนี้สะท้อนให้เห็นว่าเอไอกำลังสร้างมูลค่าจริงในด้านปฏิบัติการมากกว่าการค้นพบยาใหม่
การประยุกต์ใช้เอไอในกระบวนการผลิต: ลดความผิดพลาดและเพิ่มประสิทธิภาพ
บริษัทเภสัชกรรมชั้นนำหลายแห่งได้นำเอไอมาใช้ในโรงงานผลิตเพื่อตรวจสอบคุณภาพและป้องกันปัญหา โนวาร์ติส (Novartis) เป็นตัวอย่างที่ชัดเจน โดยใช้เอไอวิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ในกระบวนการผลิตยา ทำให้สามารถลดเหตุการณ์เบี่ยงเบนจากมาตรฐาน (deviations) ลงได้ถึง 50% ส่งผลให้ประหยัดค่าใช้จ่ายหลายล้านดอลลาร์ต่อปี นอกจากนี้ ยังช่วยลดเวลาการหยุดชะงักของเครื่องจักรและเพิ่มความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์
ไฟเซอร์ (Pfizer) ใช้เอไอในการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ (predictive maintenance) โดยวิเคราะห์ข้อมูลจากเครื่องจักรเพื่อคาดการณ์ความล้มเหลวล่วงหน้า สิ่งนี้ช่วยลดเวลาหยุดทำงานลง 20-30% และลดต้นทุนการซ่อมบำรุงอย่างมีนัยสำคัญ ในด้านซัพพลายเชน ไฟเซอร์นำเอไอมาพยากรณ์ความต้องการวัตถุดิบและจัดการสินค้าคงคลัง ทำให้ลดสต็อกส่วนเกินและป้องกันการขาดแคลนได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในช่วงวิกฤตโควิด-19 ที่ซัพพลายเชนทั่วโลกปั่นป่วน
ซาโนฟี (Sanofi) ใช้เอไอในโรงงานผลิตเพื่อตรวจสอบภาพจากกล้องวงจรปิดแบบเรียลไทม์ ช่วยตรวจจับความผิดปกติในบรรจุภัณฑ์ยาได้ทันที ลดของเสียลง 40% และเพิ่มความเร็วในการผลิต สิ่งเหล่านี้ไม่เพียงช่วยประหยัดต้นทุน แต่ยังยกระดับการปฏิบัติตามกฎระเบียบของหน่วยงานอย่าง FDA (Food and Drug Administration) ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในอุตสาหกรรมที่ถูกตรวจสอบอย่างเข้มงวด
เอไอในงานด้านหลังบ้าน: เพิ่มประสิทธิภาพการบริหารจัดการ
นอกเหนือจากโรงงานผลิต เอไอยังถูกนำมาใช้ในงานด้านหลังบ้านเพื่อลดภาระงานธุรการและเพิ่มความแม่นยำ ซาโนฟีนำเอไอมาประมวลผลเอกสารทางการเงินและบุคคลากร โดยใช้เทคโนโลยี Natural Language Processing (NLP) เพื่อดึงข้อมูลจากสัญญาและรายงาน ทำให้ลดเวลาการประมวลผลลง 70% และลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์
โนวาร์ติสใช้เอไอในระบบ HR เพื่อคัดกรองผู้สมัครและพยากรณ์อัตราการลาออก ส่งผลให้ลดต้นทุนการสรรหาบุคลากรลง 30% โรช (Roche) นำเอไอมาวิเคราะห์ข้อมูลการขายเพื่อปรับกลยุทธ์การตลาดแบบเรียลไทม์ ช่วยเพิ่มยอดขายผลิตภัณฑ์ดิอากโนสติกส์ โดยเฉพาะในตลาดเกิดใหม่
แม้จะมีตัวอย่างเหล่านี้ แต่การลงทุนในเอไอยังคงเน้นที่ R&D มากที่สุด โดยบริษัทใหญ่ๆ อย่างไฟเซอร์และจอห์นสัน แอนด์ จอห์นสัน (Johnson & Johnson) ทุ่มงบประมาณหลายพันล้านดอลลาร์ในสตาร์ทอัพเอไอสำหรับค้นพบยา เช่น ใช้ machine learning ในการจำลองโมเลกุล แต่ผลตอบแทนยังช้า เนื่องจากกระบวนการทดลองทางคลินิกที่ยาวนานและต้นทุนสูง
ความท้าทายในห้องปฏิบัติการและแนวโน้มอนาคต
ในห้องปฏิบัติการ R&D เอไอถูกใช้ในการออกแบบยา (drug design) และวิเคราะห์ข้อมูลจีโนม แต่ยังไม่สามารถลดเวลาการพัฒนายาจาก 10-15 ปีลงได้อย่างมีนัยสำคัญ สาเหตุหลักมาจากข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์และความซับซ้อนของชีววิทยา แมคคินซีย์ชี้ว่าการลงทุนในเอไอ R&D อาจใช้เวลานานกว่าจะเห็นผลตอบแทน ในขณะที่ด้านผลิตและหลังบ้านให้ผลลัพธ์รวดเร็วและวัดผลได้ชัดเจน
แนวโน้มในอนาคตคือการขยายการใช้เอไอแบบผสมผสาน (generative AI) ในทุกด้าน โดยบริษัทเภสัชกรรมคาดว่าจะเพิ่มการลงทุนอีก 2-3 เท่าภายใน 3-5 ปีข้างหน้า เพื่อให้ได้เป้าหมายกำไรที่แมคคินซีย์คาดการณ์ สิ่งสำคัญคือต้องสร้างโครงสร้างข้อมูลที่แข็งแกร่งและฝึกอบรมบุคลากรให้เข้ากับเทคโนโลยีใหม่
เอไอกำลังเปลี่ยนโฉมอุตสาหกรรมเภสัชกรรมจากภายใน โดยสร้างมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ในด้านที่ไม่ใช่ห้องปฏิบัติการ ซึ่งเป็นบทเรียนสำคัญสำหรับผู้นำธุรกิจในการจัดลำดับความสำคัญการลงทุนให้เหมาะสม
(จำนวนคำประมาณ 720 คำ)
This Article is sponsored by Gnoppix AI (https://www.gnoppix.org)