企业如何实现从“能用 AI”到“用好 AI”

当同行用AI把文献翻译从一周缩短到5分钟、把数据筛选效率提升3倍、把设备故障响应从10分钟压到4分钟时，AI已经不再是实验室里的辅助工具，而是药企全链条效率革命的核心引擎。2026年被视作医疗大模型规模化落地元年，行业重心正从“要不要用”转向“怎么用好”，企业如何主动拥抱AI浪潮，让AI化身为扎根生产工序、岗位履职、业务运转全过程的“数字工友”是企业管理者必须思考的问题，为此协会联合企业级AI赋能平台UMU，推出AI系列知识，分享医药企业AI 落地案例和实操经验。

行业调研显示，62% 的企业已开通企业级 AI 权限，信息检索、会议纪要、文案撰写与设计生图等高频场景覆盖率均超 75%。AI 在企业中的普及进展顺利。然而，技术引入不等于能力转化。后台数据显示，已引入 AI 的企业中每日实际使用员工比例不足 15%。在已使用员工中，自评熟练度普遍集中在 4–6 分（满分 10 分），达到 9 分以上的不足 4%。

这表明：AI 部署后的使用深度与质量远未达预期，组织亟需系统化建设 AI 能力。基于此，2026年8月28日，北京医药行业协会联合 UMU 举办了《发展大模型时代的 AI 人才》专场工作坊。来自奥林巴斯、康乐保医疗、爱康国宾等企业的 HRD/人才发展负责人共同探讨：AI 工具引入后，组织能力如何同步提升。

一、 AI 能力的三个递进层次

多数员工目前仅停留在“提问-复制”阶段，导致输出质量参差且“AI 味”明显。这种浅层使用不仅无法锻炼专业能力，反而会削弱组织的能力积累。实现突破需要建立三个递进层次能力：

    1. 提示词（Prompt）素养：

    清晰准确地向 AI 表达业务背景与需求。

    2. 技能（Skill）素养：

    结合领域专业知识，将工作流拆解编排为可复用的规则与步骤。

    3. 智能体（Agent）素养：

    理解智能体底层逻辑，能在合适场景高效调用乃至搭建专属智能体。

二、 关键起点：建构式使用 AI

实现能力递进的核心在于建构式应用：接手任务时，先借助 AI 探索最佳实践与原理，进行深度调研，再形成个人判断与产出。这种协作模式让员工在人机交互中持续成长，而非成为单纯的“搬运工”。

上述能力在医药行业业务中如何落地？

如何赋能培训、日常应用及知识管理？

在接下来的「医药行业 AI 落地系列文章」中，我们将通过真实案例进行深度拆解。