摘要：马克斯·舒梅尔费德已经在探索如何帮助生物医药巨头勃林格殷格翰利用数字化及数据方面耕耘了十余年。他于 2014 年 2 月加入公司，担任企业 IT 副总裁，并于 2018 年 4 月晋升为首席信息官（CIO）。

马克斯·舒梅尔费德已经在探索如何帮助生物医药巨头勃林格殷格翰利用数字化及数据方面耕耘了十余年。他于 2014 年 2 月加入公司，担任企业 IT 副总裁，并于 2018 年 4 月晋升为首席信息官（CIO）。

“这是一个自然而然的演进过程，”他说，“随着时间的推移，你会看到作为 CIO 能做很多事情，并且产生推动变革的雄心。当时正逢数字化起步之际，我看到了许多以前不存在的可能性。”

舒梅尔费德认为成为 CIO 的机会非常及时：“这是一个把技术引入公司、加大数据使用力度并将 IT 组织从单纯的服务提供者转变为真正赋能者的机会。 我在勃林格殷格翰工作这么多年，一个重要目标就是要将 IT 融入业务社群。”

如今，公司 54,000 名员工在整个价值链中——从研发、制造到市场营销及销售——使用更多数据，舒梅尔费德的目标正在逐步实现。他表示，各业务部门的专业人士都认识到，技术对于高效的运营流程至关重要：“这关系到把各方面紧密联结，共同创造奇迹。”

舒梅尔费德表示，自担任 CIO 以来，他的重要成就之一是引领公司踏上数据之旅。他的愿景支持了公司在这条道路上的前行。

“我向董事会提出：‘这就是我们应该做的、想要做的、合理的，并且我们预见到未来必不可少的东西’。”他说，“大约五年前我们启动了这一进程，如今每个人都清楚数据的重要性。”

向数据驱动型组织转型绝非易事。舒梅尔费德指出，与其专注于生成报告，他的愿景在于向公司内各个层面展示如何高效利用信息资产。其中一项成功的关键原则便是标准化。

“这是一种根本性的力量，我们的团队在这方面做得很好。”他说，“十年前，公司内部大约有 4,500 到 5,000 个系统。如今，我们的系统数量已经下降到不足 1,000 个，足足缩减了 80%，这是一项巨大成就。”

标准化使 IT 团队能够实现舒梅尔费德愿景的另一部分——基于平台的数字化方式。与其为解决特定业务问题而投资点对点解决方案，平台化方法利用基于云的服务帮助用户根据业务需求迅速“起步”各项工作。

推动标准化转型的关键技术基础是云计算，特别是 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 以及一系列整合的企业服务，如 Red Hat OpenShift、Kubernetes、Atlassian Jira 和 Confluence、Databricks 和 Snowflake。舒梅尔费德表示，其结果是为所有业务活动提供了一个灵活、可扩展的 IT 资源平台。

“你可以在几分钟内创建一个云环境，”他说，“你可以拥有一个自动化测试环境，并且直接接入使用。你可以立即在平台上创建 API。我们希望大家能够更快地交付解决方案，而不是一遍又一遍地构建单独的解决方案。”

构建平台

勃林格殷格翰最近宣布推出由 Veeva Development Cloud 支持的 One Medicine 平台。这个统一平台整合了数据和流程，使勃林格殷格翰能够简化产品开发流程。舒梅尔费德指出，这项技术起到了至关重要的赋能作用。

One Medicine 平台与勃林格殷格翰的数据生态体系 Dataland 深度整合，帮助员工基于数据做出决策，从而提升组织绩效。Dataland 自 2022 年起运行，该生态系统整合了公司内各处的数据，并以安全的方式提供给专业人士进行仿真和数据分析。

“在医药研发领域，像这样的坚实企业平台是前所未有的，”舒梅尔费德谈及与 Veeva 的合作时如是说。“我们曾经拥有大约 50 个，甚至更多的工具，而且这些工具之间往往互不联通。如果需要将数据从一个服务复制到另一个服务，你不得不下载数据、复制粘贴，这种方式非常繁琐。”

One Medicine 平台使勃林格殷格翰能够跨业务领域连接数据，优化各研发中心试验效率，加速推出用于治疗当前无法治愈疾病的新药。舒梅尔费德表示，Veeva 技术提供了业务所需的竞争优势。

“我们发现，与竞争对手相比，在执行临床试验的速度上我们相对较慢。我们认为完全可以做得更好。我们希望探索一种全新的临床试验执行方式，需要基于平台化思路讨论并可能重新定义和改变我们的流程，”他说，“我们选择 Veeva，是因为它最能体现平台化精神，同时这也是一项具备良好未来潜力且正在不断发展的技术。”

拥抱数据创新

舒梅尔费德表示，他所率先构建的数据平台正在帮助勃林格殷格翰探索新兴技术。其中一个关键要素是 Apollo，一种专注于人工智能 (AI) 的方法，允许员工从 40 个大语言模型 (LLM) 中进行选择，以探索各自的应用场景，并安全地利用数据。

他指出，这么多的大语言模型使员工能够为具体的应用场景挑选出效果最佳的模型。除了 Google Gemini 与 Open AI 的 ChatGPT 等主流模型外，公司还使用专门致力于科研的细分模型，这些模型相比通用模型能提供更加精准的答案。

舒梅尔费德表示，勃林格殷格翰并不内部开发模型。他指出，AI 技术发展的节奏非常快，因此将 IT 资源投入到其他领域更具合理性。公司员工可以使用经过批准的模型和工具，在多个关键领域开展基于数据的研究：“我们为员工准备了一整套工具箱，当他们有了点子或者应用场景时，就可以直接调用。”

他列举了三个具体的 AI 驱动应用场景：Genomic Lens 能够生成新的洞见，帮助科学家发现人类 DNA 中的新疾病机理；公司利用算法和历史数据快速而有效地甄别临床试验合适的人群；以及 Smart Process Development，通过应用机器学习和遗传算法，在生物制药流程中实现生产率提升。

马克斯·舒梅尔费德，勃林格殷格翰 “我在勃林格殷格翰工作这么多年的目标，就是把 IT 融入业务社群。”

另一个关键的研发领域是评估量子计算的潜在威力。舒梅尔费德认为，勃林格殷格翰拥有欧洲最强的量子团队之一。他也承认，其他数字及业务领导者可能会觉得公司在这方面的投入走在了前沿。

“我会说，‘没错，你们说得对’，但你们需要理解这项技术的工作原理。我们正在帮助实现突破，把代码引入行业，并探索如何应用量子计算。因此，我们拥有一个强大的团队，可以为这一领域的发展贡献很多力量。”他说。

“我坚信，一旦量子计算技术成熟并投入运营，它将为制药行业带来巨大变革。这也是我认为必须尽早参与到量子研究中的原因——只有早早地把知识引入组织，才能真正推动量子技术落地。”

虽然舒梅尔费德承认勃林格殷格翰目前尚未大规模开展真正的量子研究，但公司已与 Google Research 等其他技术专家建立了合作关系。他认为，这些发展是未来在诸如产品毒性评估等关键领域取得成功的基础：“虽然现在还处在相对早期阶段，但投资已经开始，我希望在本十年末能看到首批真正的应用案例。”

舒梅尔费德正在构思未来几年他希望打造的数据驱动型组织，并表示好消息在于，进一步转型所依靠的技术基础现已到位。

“我认为我们不需要再经历一场技术革命，我们已经完成了这一步，”他说，“我们做了充足的准备工作，实现了标准化和协调化。下一阶段不在于更多的标准化，而在于聚焦于哪些领域必须取得成功。核心是研发、医药、最终客户以及如何改善患者与动物的生活。这正是我们工作的重心。”

在建立了完善的技术系统与服务之后，舒梅尔费德表示他将聚焦确保合适的企业文化得以形成，从而充分利用数字化转型。这一焦点要求全公司技能的有机进化，目的是确保各个业务部门里有足够多的人具备正确的能力。

“谈到数据，不需要 10 个能做事的人，而需要成千上万能够执行的人，”他说，“必须把这份知识带给业务部门。这意味着业务和 IT 必须深度融合，共同推动变革。IT 团队需要深入业务社群，提出‘你需要什么？告诉我那件让你真正成功的唯一关键因素’这样的大问题。”

舒梅尔费德表示，找到这些问题的答案绝非易事。有时他预期这种探索会让人感到不适。IT 不能只当旁观者——公司 2,000 名技术专业人士必须主动识别和推动数字解决方案来应对业务问题。同时，各业务部门的专业人士也必须对新兴技术和数据的应用感到自信和从容。

他提到，公司内部的 Data X Academy（数据 X 学院）发挥了至关重要的作用。勃林格殷格翰与 Capgemini 合作开发了这一内部数据科学培训学院，现已培训了 4,000 多名来自 IT 及业务部门的员工。舒梅尔费德希望在接下来的 24 个月内，这一数字能达到 15,000 人，从而让全公司数据敏感的人才携手开发应对复杂挑战的解决方案。

“我们希望在业务端提出正确的问题，并在 IT 端创造出能够向大家展示我们能做什么的示范性案例，”他说，“我们能够与业务部门携手推动变革，为组织、客户和患者创造真正的影响。”

来源：至顶网