От автоматизации к автономности: как агентный ИИ меняет представление о цифровой рабочей силе в биофармацевтической отрасли.

Комментарий предоставлен Тони Кларком, ICON.

12 июня 2026 г. | Взаимоотношения биофармацевтической отрасли с автоматизацией исторически носили прагматичный и поэтапный характер. Роботизированная автоматизация процессов, рабочие процессы на основе правил и специализированные модели машинного обучения широко применялись для сокращения ручного труда и ускорения четко определенных задач. Эти подходы приносили пользу, но оставались принципиально ограниченными: каждый инструмент решал лишь узкую задачу, часто создавая дополнительные этапы взаимодействия между системами и командами.

Агентный ИИ представляет собой отход от этой модели. Вместо того чтобы сосредотачиваться на отдельных этапах, агентные системы предназначены для работы в рамках различных рабочих процессов — извлечения информации, генерации структурированного контента и выполнения многоэтапных задач с учетом контекста. Это знаменует собой переход от автоматизации к ограниченной автономности, где программные агенты выполняют работу в рамках четко определенных ограничений, подкрепленных контролем человека.

С технической точки зрения, агентные системы искусственного интеллекта отличаются своей архитектурой. Основная задача рабочего процесса разбивается на подзадачи, которые могут выполняться несколькими агентами параллельно, что позволяет организациям переосмыслить бизнес-процессы, выходя за рамки ресурсных ограничений. Каждый агент работает с доступом к соответствующим данным, инструментам и ограничениям, в то время как координирующий слой управляет последовательностью выполнения, обработкой ошибок и эскалацией. Решения и контекстные окна сохраняются между задачами, повышая согласованность, сохраняя при этом отслеживаемость и возможность аудита.

Важно отметить, что эти системы предназначены для выявления неопределенности и запроса участия человека, когда превышены пороговые значения достоверности. В биофармацевтической отрасли такая архитектура тесно соответствует реалиям научной и клинической работы. Исследования, разработки и регулирование редко следуют линейным путям. Они требуют постоянной интерпретации, корректировки и согласования данных из разных источников и организационных границ. Агентные системы могут поддерживать эту сложность, обрабатывая процедурную работу, которая в противном случае потребовала бы обширной ручной координации.

В этом секторе появляются первые примеры применения. В процессах, требующих интенсивной работы с документами, агентный ИИ может составлять структурированные разделы протоколов, аналитических отчетов или документов для представления, позволяя экспертам сосредоточиться на проверке и доработке, а не на составлении документов с нуля. В рабочих процессах обеспечения безопасности и надзора агенты могут координировать действия по обнаружению сигналов, анализируя несколько наборов данных и подготавливая сводки для научной оценки. В контексте управления данными агентные системы могут извлекать и сопоставлять информацию из разрозненных хранилищ, уменьшая необходимость ручной «сшивки» между платформами.

Ключевое преимущество этих подходов заключается не в выполнении задач ради самих задач, а в согласованности рабочих процессов. Когда агенты берут на себя рутинную координацию, поиск и выполнение, ученые и врачебные бригады освобождаются от рутинной работы и могут сосредоточиться на интерпретации, принятии решений и подотчетности. Со временем это смещает роль ИИ от набора инструментов к интегрированной цифровой рабочей силе, которая расширяет экспертные знания, не скрывая при этом ответственности.

Это имеет последствия не только для эффективности, но и для качества и согласованности программ.

Однако переход от автоматизации к искусственному интеллекту также порождает новые проблемы. Агентные системы могут вести себя непредсказуемо, если их возможности плохо ограничены, особенно в средах с неоднозначными целями или неполными данными. Таким образом, успех зависит не столько от алгоритмической сложности, сколько от механизмов контроля, управления, прозрачности, пользовательского опыта и человеческого контроля. Организации должны определить, какие задачи целесообразно делегировать, как агенты должны сообщать о неопределенности и как осуществляется проверка результатов.

Это придает новый акцент на оперативной грамотности в биофармацевтических компаниях. Как ученые, так и технологи должны развивать навыки управления, контроля и оценки систем лекарственных препаратов, а не просто использовать программные инструменты. Четкие рамки управления необходимы для предотвращения непрозрачности, обеспечения соответствия нормативным требованиям и поддержания подотчетности.

Преимущество в биофармацевтике в будущем будет заключаться не в максимальном увеличении автономности машин, а в построении интеллектуальных рабочих процессов, в которых человеческий опыт остается в центре внимания. В этой модели объединенные данные и технологии искусственного интеллекта работают согласованно, поддерживая научное суждение — организуя информацию, координируя выполнение и усиливая экспертное принятие решений. Автономия намеренно ограничена, ответственность остается человеческой, а технологии выступают в качестве множителя силы, позволяя специалистам работать с большей уверенностью, ясностью и контролем.

Тони Кларк — старший вице-президент по корпоративному искусственному интеллекту в компании ICON, где он возглавляет глобальную стратегию организации в области ИИ и курирует разработку масштабируемых, безопасных и эффективных решений на основе ИИ для клинических исследований. Обладая более чем 20-летним опытом цифровой трансформации в фармацевтической и биотехнологической отраслях, Тони известен тем, что способствует внедрению ИИ в регулируемых средах и ускоряет корпоративные инновации. Он имеет сертификаты высокого уровня в области ИИ, облачных технологий, кибербезопасности и управления данными от MIT, Гарварда, Дублинского городского университета, Университета Лимерика и Университетского колледжа Корка. С ним можно связаться по адресу [email protected]

Источник: www.bio-itworld.com