El impacto de la IA en la industria farmacéutica

El desarrollo de un fármaco puede tardar más de una década y requerir miles de millones de dólares antes de que llegue a un paciente. En ese contexto, la industria farmacéutica estaría dejando atrás la fase de experimentación con inteligencia artificial para incorporarla en flujos de trabajo científicos, industriales y operativos, según un artículo firmado por Jonathon Dreyer, director de Marketing de Producto para Salud Global y Ciencias de la Vida en Microsoft.

Tres tendencias

El texto identifica tres cambios entre las compañías más avanzadas. El primero es el paso de mejoras de productividad a la rediseño de flujos de trabajo. El segundo es que la ventaja competitiva depende más de la preparación y gobernanza de los datos que del acceso a un modelo determinado. El tercero es la transición de copilotos aislados a IA integrada en toda la cadena de valor.

Investigación y desarrollo

Los ejemplos más detallados son de I+D, donde el enfoque es recuperar y contrastar información más rápido, no automatizar la ciencia:

• Novo Nordisk desarrolló sobre Azure un agente de razonamiento gobernado para analizar datos clínicos y validar hipótesis. Según el artículo, el tiempo para obtener información bajó de semanas a minutos, y la capacidad de evaluación pasó de entre 5 y 10 ideas por trimestre a más de 50.
• Amgen construyó en seis semanas, con Copilot Studio, una interfaz de preguntas y respuestas en lenguaje natural que consulta informes, presentaciones y otros recursos internos.
• Almirall creó un asistente que busca en más de 50 años de documentación de investigación y más de 400.000 documentos, con respuestas en segundos en vez de horas o días.
• UCB desplegó la plataforma SKAI sobre Azure y Foundry para ejecutar asistentes de IA que protegen datos de pacientes y propiedad intelectual.

Manufactura y cadena de suministro

En producción, el énfasis está en la validación y el cumplimiento regulatorio. Körber, que ofrece software para gestionar recetas de fabricación, usa Azure OpenAI y Foundry para reducir los plazos de gestión de recetas de meses a horas. En pilotos, reportó una mejora cercana al 30 % en el tiempo de digitalización y hasta 40 % menos trabajo manual. Sus pruebas internas indican una precisión cercana al 99 % en tareas farmacéuticas y del 100 % en valores numéricos críticos para producción.

Heathrow Scientific redujo 20 % el tiempo de procesamiento de pedidos con Dynamics 365 Business Central y Power BI. Rohto Pharmaceutical recortó 50 % la captura manual de datos al unificar cadena de suministro, finanzas e informes. Astellas migró unos 250 servidores y 500 TB de datos, y cerró seis centros de datos en seis meses.

Funciones comerciales y de soporte

CustomerInsights.AI afirma haber logrado 100 % de precisión en el cálculo de compensaciones de ventas, con 70 % menos de tiempo de procesamiento. Pierre Fabre dice que más del 50 % de sus empleados usa su plataforma de IA generativa, que también apoya a 3.400 farmacéuticos. Hanmi desplegó PCs con Copilot para dar acceso en tiempo real a información a sus equipos de campo.

Lectura crítica

Casi todos los resultados son autodeclarados y no se acompañan de metodología, de periodos de medición ni de comparaciones con líneas base. El propio artículo concluye que el éxito de estas iniciativas es «un desafío organizativo, no tecnológico». Además, todos los casos usan tecnología del mismo proveedor, lo que limita su valor como panorama del sector.

Seguiremos brindándote más información sobre este tema en las siguientes presentaciones físicas y digitales de Channel News Perú

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