Indian Pharma: AIના ચકાચાકથી વાસ્તવિક ફાયદા તરફ ઝુકાવ

ભારતની લાઇફ સાયન્સ કંપનીઓ હવે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) ના પ્રાયોગિક પ્રોજેક્ટ્સથી આગળ વધીને મોટા પાયે તેનો ઉપયોગ કરી રહી છે. ટેકનોલોજીમાં રોકાણ વધી રહ્યું છે, પરંતુ ડેટા દર્શાવે છે કે મોટાભાગની કંપનીઓની વાર્ષિક આવકમાં ડિજિટલ પહેલનો ફાળો હજુ **1%** થી ઓછો છે. રોકાણકારોએ ધ્યાન રાખવું પડશે કે શું ડેટા અને ક્લાઉડ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરમાં થયેલા આ સુધારા નફાના માર્જિનમાં સુધારો અને પ્રોડક્ટ ડેવલપમેન્ટને ઝડપી બનાવશે.

શું થયું?

ભારત સહિત વૈશ્વિક સ્તરે લાઇફ સાયન્સ કંપનીઓ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) પ્રત્યેનો પોતાનો અભિગમ બદલી રહી છે. KPMG ના તાજેતરના ઉદ્યોગ તારણો અનુસાર, સંસ્થાઓ નાના, પ્રાયોગિક પ્રોજેક્ટ્સમાંથી આગળ વધીને તેમની મુખ્ય વ્યવસાયિક કામગીરીમાં ડિજિટલ ટેકનોલોજીને એકીકૃત કરી રહી છે. આ પગલાનો હેતુ સંશોધન, ઉત્પાદન અને કોમર્શિયલ પ્રક્રિયાઓને વધુ કાર્યક્ષમ બનાવવાનો છે. AI હવે ડ્રગ ડિસ્કવરી અને ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સ જેવા મહત્વપૂર્ણ વર્કફ્લોમાં સામેલ થઈ રહ્યું છે, ત્યારે કંપનીઓ આ ઝડપી પરિવર્તન સાથે સંકળાયેલા જોખમોને સંચાલિત કરવા માટે કડક ગવર્નન્સ અને નિયમનકારી અનુપાલન પર ભાર મૂકી રહી છે.

એન્ટરપ્રાઇઝ-સ્કેલ તરફનું પરિવર્તન

વર્ષો સુધી, ઘણી કંપનીઓએ AI ને ક્ષમતાઓ ચકાસવા માટે એક પ્રાયોગિક સાધન તરીકે ગણ્યું. હવે, ટ્રેન્ડ એન્ટરપ્રાઇઝ-સ્કેલ ટ્રાન્સફોર્મેશન (enterprise-scale transformation) તરફ આગળ વધી રહ્યો છે. આનો અર્થ એ છે કે AI કંપનીના મૂળભૂત માળખામાં બનાવવામાં આવી રહ્યું છે, તેના બદલે અલગ, નાના-પાયાના પ્રોજેક્ટ્સમાં તેનો ઉપયોગ થઈ રહ્યો છે. ભારતીય લાઇફ સાયન્સ ફર્મ્સ માટે, આ એક વ્યૂહાત્મક આવશ્યકતા છે. આ ક્ષેત્ર સતત નવા ડ્રગ્સને બજારમાં લાવવાનો સમય ઘટાડવા, ઊંચા સંશોધન અને વિકાસ (R&D) ખર્ચ ઘટાડવા અને USFDA જેવા જટિલ વૈશ્વિક નિયમનકારી જરૂરિયાતોને પહોંચી વળવા માટે દબાણ હેઠળ છે.

નાણાકીય વળતર પર વાસ્તવિકતા

AI અને ડિજિટલ સાધનોનો ઉપયોગ ઝડપી થઈ રહ્યો હોવા છતાં, ટેકનોલોજી અમલીકરણ અને તાત્કાલિક નાણાકીય પરિણામો વચ્ચે સ્પષ્ટ અંતર છે. ડેટા સૂચવે છે કે સર્વેક્ષણ કરાયેલ લગભગ 97% સંસ્થાઓ ડિજિટલ પહેલ પર તેમના વાર્ષિક મહેસૂલનો 1% થી ઓછો ખર્ચ કરે છે. વધુમાં, 93% કંપનીઓ જણાવે છે કે આ ડિજિટલ પ્રોજેક્ટ્સ તેમના કુલ વાર્ષિક મહેસૂલમાં 1% થી ઓછો ફાળો આપે છે.

રોકાણકારો માટે, આ દર્શાવે છે કે ડિજિટલ પરિવર્તનનો વર્તમાન તબક્કો મોટાભાગે તાત્કાલિક, મોટા પાયે નફો પેદા કરવાને બદલે ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર - જેમ કે ક્લાઉડ સિસ્ટમ્સ અને ડેટા મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક - બનાવવા વિશે છે. મેનેજમેન્ટ માટે પડકાર એ છે કે ફક્ત ટેકનોલોજી લાગુ કરવાથી આગળ વધીને એ દર્શાવવું કે આ રોકાણો ખરેખર બોટમ લાઇનને કેવી રીતે સુધારે છે અથવા ઉત્પાદન લોન્ચને કેવી રીતે ઝડપી બનાવે છે.

ગવર્નન્સ અને જોખમ પરિબળ

ટેકનોલોજી અથવા ગ્રાહક-લક્ષી ક્ષેત્રોથી વિપરીત, લાઇફ સાયન્સ ઉદ્યોગે તીવ્ર ચકાસણીનો સામનો કરવો પડે છે. દરેક AI-સંચાલિત આંતરદૃષ્ટિ અથવા સ્વયંસંચાલિત પ્રક્રિયાએ કડક ડેટા સુરક્ષા અને ક્લિનિકલ સલામતી ધોરણોનું પાલન કરવું આવશ્યક છે. આ એક બેવડો બોજ બનાવે છે: કંપનીઓએ સ્પર્ધાત્મક રહેવા માટે નવીનતા લાવવી જોઈએ, પરંતુ નિયમનકારી દંડ અથવા પ્રતિષ્ઠાને નુકસાન ટાળવા માટે મજબૂત ગવર્નન્સ, સાયબર સુરક્ષા અને ડેટા સુરક્ષા પર ભારે ખર્ચ કરવો જોઈએ. સાવચેતીની આ જરૂરિયાતને કારણે ઘણી કંપનીઓ આક્રમક AI રોલઆઉટમાં ઉતાવળ કરતા પહેલા નક્કર ડેટા ફાઉન્ડેશન બનાવવાનું પસંદ કરે છે.

રોકાણકારોએ શું ટ્રેક કરવું જોઈએ

જેમ જેમ ભારતીય લાઇફ સાયન્સ કંપનીઓ આ ડિજિટલ યાત્રા ચાલુ રાખે છે, રોકાણકારો કેટલાક મુખ્ય સૂચકાંકોનું નિરીક્ષણ કરવા ઈચ્છી શકે છે. પ્રથમ, કંપનીઓ તેમના ડિજિટલ ખર્ચને ચોક્કસ વ્યવસાયિક પરિણામો સાથે કેવી રીતે જોડી શકે છે તે ટ્રૅક કરો, જેમ કે નવા ડ્રગ એપ્લિકેશન્સ માટે સમય-થી-બજારમાં ઘટાડો અથવા ઉત્પાદનમાં ઓછો ઓપરેશનલ ખર્ચ. બીજું, મેનેજમેન્ટની ટિપ્પણીઓનું નિરીક્ષણ કરો કે ડિજિટલ સાધનો મધ્યમ ગાળામાં નફાના માર્જિનને કેવી રીતે અસર કરી રહ્યા છે. છેલ્લે, ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર ખર્ચ પર નજર રાખો - જે કંપનીઓ સફળતાપૂર્વક આધુનિક, સુરક્ષિત ક્લાઉડ અને ડેટા વાતાવરણ બનાવે છે તે સામાન્ય રીતે પછીથી ઓપરેશનલ વિક્ષેપો અથવા સાયબર સુરક્ષા સમસ્યાઓનો સામનો કર્યા વિના તેમના AI પ્રયાસોને સ્કેલ કરવા માટે વધુ સારી સ્થિતિમાં હોય છે.