기업들은 운영 전반에 AI를 구현하는 데 큰 장애물을 겪고 있는데, 이는 특히 화학, 제조 및 통제(CMC) 분야에서 뚜렷하게 나타난다. 과학 데이터 위기는 AI의 발전을 방해하며, 이는 새로운 치료법, 치료제, 및 백신 개발에 영향을 줄 수 있다. 현재 이러한 분야에서의 혁신은 데이터 품질과 신뢰성에 크게 의존하고 있는데, 이는 데이터 수집, 정리, 및 활용에 대한 새로운 접근 방식과 기술의 필요성을 강조하고 있다.

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