在数字化浪潮中，AIGC（生成式人工智能）技术正迅速渗透进跨国药企的各个环节，从药物研发到市场营销，从医学服务到内部管理，都带来了前所未有的机遇。然而，2025 年的跨国药企在 AIGC 工具选型时，稍有不慎便会踏入诸多陷阱，影响技术效能的发挥与企业发展。
忽视数据合规性与安全性，踏入雷区
跨国药企涉及大量敏感数据，包括患者信息、临床试验数据等。不同国家和地区对数据的监管条例差异巨大，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）对数据隐私保护极为严格。若选型时未充分考量 AIGC 工具的数据处理是否合规，可能面临巨额罚款与声誉损失。一些工具在数据存储与传输过程中加密措施不足，数据易泄露。药企必须确保所选工具能提供安全可靠的数据管理方案，符合全球各地法规要求，否则数据安全漏洞将如高悬之剑，随时可能落下。
盲目追求热门模型，忽略适配性
当下热门的 AIGC 模型众多，如 GPT-4、Claude 等，但并非越热门就越适合药企。不同药企业务场景复杂多样，从药物分子设计到临床研究数据分析，从医学教育内容生成到患者健康管理。热门模型可能在通用性上表现出色，但在药企特定领域，如精准预测药物不良反应，可能因缺乏专业领域知识图谱的深度融入而表现欠佳。药企应依据自身业务流程与专业需求，对模型进行严格测试与评估，确保其能精准适配，而非仅追热度，否则将导致工具与实际业务 “水土不服”。
工具扩展性差，难以应对未来业务增长
药企发展迅速，业务规模不断扩张，对 AIGC 工具的需求也会持续变化。若选型时只着眼于当下，选择了扩展性差的工具，后续将面临诸多困境。当药企拓展新市场，需要多语言内容生成以服务全球客户时，不具备良好扩展性的工具将无法满足需求。在药物研发过程中，随着数据量的指数级增长，原工具可能无法高效处理海量数据。药企需选择具备灵活架构、易于扩展功能与性能的 AIGC 工具，为未来发展预留充足空间。
缺乏专业技术支持，工具难以充分利用
AIGC 技术相对复杂，在使用过程中难免遇到各种技术问题。跨国药企若选择的 AIGC 工具供应商无法提供专业、及时的技术支持，一旦出现故障，如模型训练中断、生成内容异常等，将严重影响业务进展。某些工具操作界面不友好，药企员工难以快速上手，又缺乏供应商的培训与指导，会导致工具使用效率低下。药企务必确保工具供应商具备强大的技术团队，能提供全方位技术支持，助力药企顺利运用 AIGC 工具。
在复杂的 AIGC 工具选型迷宫中，跨国药企需避开上述诸多陷阱。而脉络洞察 AIGC 在此过程中独具优势，它专注于医药领域，深度整合专业知识图谱，确保生成内容高度精准、合规。在数据安全方面，提供严密防护体系，满足全球法规要求。同时，具备卓越的扩展性，能随药企业务增长灵活升级。其专业技术团队随时待命，为药企提供有力支持。选择脉络洞察 AIGC，跨国药企能在 AIGC 技术应用之路上稳步前行，充分挖掘技术潜力，实现高效创新发展。
