企業は「ムーンショット」オートメーションと、現在導入可能な有効なデジタルツールをどのように区別しているのだろうか？

2種類の技術、2種類のリスク・カテゴリー

バイオ製薬会社は、2つの異なる基本的なクラスのテクノロジーを使い分けている。すなわち、監査に対応し、防御性と再現性のために構築された検証済みのシステムと、スピードと探索のために最適化された、動きの速いAIと自動化ツールである。マーク曰く、真の問題はもはやこれらのテクノロジーを採用するかどうかではなく、どの問題を解決するのに適しているかということであり、その答えは技術的能力というよりも、次のようなものである。 信頼と責任.

人間が意思決定のループにとどまり、エラーの結果が限定的である場合、AIは実験と洞察の生成を加速することができる。しかし、意思決定が個人的な法的責任を伴う場合、例えばEUや英国の薬事法における適格者（Qualified Person）の場合、検証のハードルは劇的に上がる。この2つのカテゴリーを互換性のあるものとして扱うことは、単なるコンプライアンスリスクではなく、戦略的な判断ミスである。.

AIは検証されたシステムからその価値を引き出すものであり、システムに取って代わるものではない。

マークは、AIが単に貧弱なレガシーデータを回避するという初期の期待は、ほとんど色あせてしまったと強調する。検証されたELN、LIMS、規制データ・プラットフォームは、依然として重要である。AIはそれらのシステムから価値を引き出すものであり、取って代わるものではない。彼は言う：「ムーンショットはマンデートの上に位置するものであり、マンデートの代わりに位置するものではない。“

ガバナンスは導入に歩調を合わせなければならない

研究開発でいち早く導入されたツールは、検証や説明責任を見直すことなく、規制された意思決定に近づいていく可能性がある。ガバナンスは、導入と同じペースで進化しなければならない。どのようなツールであれ、本稼働する前に、一つの質問が複雑さを断ち切るとマークは主張する： もしそれが間違っていたら、誰が責任を取るのか。

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