十类 AI 应用，八类还停在问答和建议
我在药企见过的 AI 应用，大多停在问答和给建议。由系统给出默认决定的那一类，多数公司还没有。
我把这几年在药企商业化里见过的 AI 应用整理成了一张清单，一共十类。其中八类停在问答和给建议，一类能替人执行一件小事，由系统给出默认决定的那一类，大多数公司还没有。换一个行业，我猜这张清单也差不多。
清单
清单来自我见过的项目，不点公司名字。“分工”指 AI 手里有多少决策权：Chatbot 只回答问题，Copilot 给建议，Agent 替人执行一件交代好的事，Harness 在划定的边界里持续做决定。这四种分工的区别，我在《模型是买来的，harness 是自己写的》里讲得更细。
| 应用 | 做什么 | 分工 |
|---|---|---|
| 医学 / 产品知识助手 | 代表和医学部同事查产品信息、文献和内部统一口径 | Chatbot |
| 模拟拜访 | AI 扮演医生，代表练习讲解和处理异议 | Chatbot |
| 学术问答机器人 | 面向医生，回答和产品相关的学术问题 | Chatbot |
| 互动病例 | 面向医生、按病例一步步推演的学术内容 | Chatbot |
| 公域 AI 舆情监测 | 监测通用大模型怎么回答和自家产品、疾病相关的问题 | Copilot |
| 管理层问数助手 | 在 BI 上用自然语言查数，并自动给出解读 | Copilot |
| 拜访前准备 | 拜访前汇总医生的情况和沟通要点 | Copilot |
| HCP360 + NBA | 汇总医生画像，推荐下一步最佳行动 | Copilot |
| 拜访报告生成 | 把拜访后的口述整理成结构化记录 | Agent |
| 分配与治理系统 | 对辖区、指标、覆盖方案持续做决定 | Harness |
放到图上看
再把这十类应用放进《很多 AI 项目死在选题上》里那张四象限图。横轴是需要多深的企业自有数据，纵轴是 AI 承担的判断有多重，从生成、检索，到推荐、决策、执行。
右下角最挤，知识助手、模拟拜访、学术问答、互动病例都在这里。这很正常：它们用的是公司现成的文档和内容，判断轻，出错代价小，合规也比较好过。
第二挤的是左上角，也就是陷阱区，判断很重，数据却跟不上。NBA 是最典型的例子，它想做的是推荐甚至决策，可多数公司医生层面的数据还不够用，原因在那篇文章里说过。所以它名义上想待在右上角，实际落在了左上角。管理层问数助手也有一部分滑到了这里：指标口径不统一的时候，它给出的解读没人敢用。
右上角几乎是空的。
三个限制
挤成这样，背后主要有三个限制。
第一个来自法务：只许检索，不许总结。药品信息受严格监管，说错一句话就可能是合规事件，所以很多公司规定 AI 只能返回审批过的原文，不能归纳，也不能改写。这条规定有它的道理，但它把大量应用锁在了 Chatbot 最基础的那一层。比较可行的做法，是把合规规则直接写进系统：哪些内容可以总结，总结之后要过哪些校验，要留下什么记录。规则写进去了，法务才有放宽的依据。
第二个是数据采集全压在一线身上。最关键的数据，比如医生的态度、顾虑、科室里的动态，只存在于代表的脑子里。传统做法是让代表多填表，可每多一个字段，数据质量就差一点。所以靠一线多填数据来喂模型的 AI 项目，大多走不远。
第三个是模型和供应商由总部说了算。跨国公司的中国团队能用哪个模型、哪家云、哪个供应商，通常由全球总部决定，想接一个新模型，审批可能要半年。本地团队能做的，只剩在总部批准的平台上配置应用，而这些平台大多只支持 Chatbot 和 Copilot 两种形态。
这三个限制在药企格外明显，但不是药企独有。受强监管、靠一线收集信息、总部在海外的公司，都会遇到。
哪些值得先做
右下角的应用值得继续做，能顺带积累数据的可以优先。模拟拜访如果能记录下代表普遍在哪类异议上应对得不好，它就是在为右上角铺路；纯粹的问答做完，留下的东西就少一些。
眼下最划算的，是减轻一线采集负担的那一类，比如拜访后口述，系统自动整理成结构化记录。代表的负担轻了，数据质量反而更好，后面所有依赖这份数据的应用也就有了基础。
再往后，可以挑一个频繁发生、做错了能改回来的决定，比如每周的拜访计划，把“系统给默认、人来否决、结果回流”这一整套完整地做出来。范围小一点没关系，闭环要完整。从左上角走到右上角，我想不出能跳过这几步的捷径。
也有几类项目，我见过的几个效果都不太好：没有数据基础的 NBA；贴在现有系统上、不对应任何具体决定的“AI 助手”入口，用量几个月就掉下来；拿“多少人用过”当 KPI 的项目。
右上角为什么空着
要做进右上角，得同时具备三样东西：扎实的数据底座，出了错说得清谁负责的问责机制，以及跟着改造的业务流程。少了任何一样，项目都很难在右上角待住。这三样都不光是技术问题，靠采购解决不了。也正因为这样，先做出来的公司，可能会领先挺长一段时间。
