Por: Jonathon Dreyer, director general de Marketing de Producto, Salud Global y Ciencias de la Vida en Microsoft.
Llevar una nueva terapia al mercado es todavía una de las tareas más desafiantes en el sector sanitario. El desarrollo de fármacos puede llevar más de una década, con miles de millones de dólares invertidos antes de que el medicamento llegue siquiera a un paciente. Al mismo tiempo, las organizaciones farmacéuticas enfrentan una presión creciente para acelerar la investigación, fortalecer las operaciones de fabricación, mejorar la resiliencia de la cadena de suministro y ofrecer experiencias más personalizadas a los pacientes.
Estos desafíos se desarrollan en un contexto de complejidad científica sin precedentes, volúmenes crecientes de datos y expectativas crecientes de rapidez, calidad y cumplimiento.
De la visión al valor: casos de uso de la IA que transforman la sanidad
Aquí es donde la IA ha comenzado a cambiar la ecuación.
En Microsoft, esta creencia tiene un nombre: IA para una Mejor Salud (AI for Better Health), nuestra ambición de permitir que cada persona en el planeta viva de manera más saludable a través de transformar cómo las organizaciones sanitarias y de ciencias de la vida descubren, desarrollan, fabrican y entregan innovaciones a gran escala. Al combinar datos de confianza e IA responsable con ingenio humano, las organizaciones pueden ayudar a fortalecer la toma de decisiones, acelerar la innovación y mejorar los resultados en todo el ecosistema sanitario, al tiempo que amplifican la experiencia humana.
Es importante destacar que esta transformación ya no es teórica.
La industria farmacéutica ha entrado en una nueva fase de adopción de la IA. Lo que comenzó como experimentación se integra cada vez más en los flujos de trabajo fundamentales científicos, de fabricación, operativos y comerciales. Los líderes que crean valor ya no se preguntan si la IA funciona. Determinan con qué rapidez pueden escalarla en toda la empresa. Aunque los casos de uso varían, el objetivo sigue igual: ayudar a llevar las terapias a los pacientes más rápido, operar de manera más eficiente y mejorar los resultados en salud.
Han comenzado a surgir tres cambios entre las principales organizaciones farmacéuticas:
- La IA pasa de ganancias de productividad a transformación de flujos de trabajo.
- La ventaja competitiva está cada vez más determinada por la preparación y gobernanza de los datos, no por el acceso al modelo.
- Las organizaciones pasan de copilotos aislados a IA integrada en toda la cadena de valor.
Los ejemplos que siguen ilustran cómo los líderes farmacéuticos operacionalizan estos cambios para ayudar a acelerar la innovación y mejorar los resultados empresariales.
El cambio en la IA es real. La oportunidad es significativa. El impacto es humano.
Aceleración de los conocimientos científicos y empresariales
El valor inmediato de la IA en la investigación y el desarrollo (I&D) no sustituye el juicio científico. Amplía el número, la rapidez y la calidad de las decisiones que los investigadores pueden evaluar, lo que mantiene la experiencia científica y la supervisión humana en el centro. En las ciencias de la vida, las organizaciones aplican la IA para acceder a la evidencia más rápido, probar más hipótesis, descubrir conocimientos institucionales y tomar decisiones más informadas a lo largo del proceso de descubrimiento.
El descubrimiento científico siempre ha dependido de la capacidad de generar, probar y refinar hipótesis. Lo que cambia es la velocidad a la que los investigadores pueden acceder a la evidencia y evaluar oportunidades. Microsoft avanza a través de Microsoft Discovery, una nueva plataforma diseñada para conectar el conocimiento científico, los datos, herramientas especializadas y la experiencia humana en un proceso de descubrimiento basado en la evidencia que mantiene a los investigadores en el centro de la toma de decisiones.
Lo que separa a los líderes de los rezagados ya no es el acceso a la tecnología de IA. Es la capacidad de conectar el conocimiento científico, los datos empresariales y la experiencia humana en un sistema repetible para la toma de decisiones. Las siguientes organizaciones ilustran cómo este cambio ya ha comenzado a transformar la investigación y el desarrollo.
Novo Nordisk desarrolló un agente de razonamiento de IA gobernado en Microsoft Azure para ayudar a los investigadores a analizar datos clínicos, validar hipótesis y mejorar la toma de decisiones en investigación y desarrollo. El resultado fue una reducción del tiempo hasta obtener información de semanas a minutos, lo que aumenta la capacidad de evaluación de alrededor de 5 a 10 ideas por trimestre a más de 50 oportunidades, lo que permite a los científicos explorar muchas más vías de innovación.
Amgen construyó su Catalyst Copilot en Microsoft Copilot Studio en solo seis semanas, para ofrecer a los desarrolladores de fármacos una interfaz de preguntas y respuestas que absorbe, filtra y razona a través de informes, presentaciones y recursos de conocimiento en toda la organización. Al hacer que el conocimiento institucional sea consultable mediante lenguaje natural, Amgen ayuda a acortar los ciclos de descubrimiento y conectar a los investigadores con la información y experiencia que necesitan para avanzar más rápido en el desarrollo de fármacos.
Almirall desarrolló un asistente de investigación impulsado por IA capaz de buscar a lo largo de más de 50 años de conocimiento en investigación y desarrollo y más de 400.000 documentos. Los investigadores ahora pueden recuperar información crítica en segundos en lugar de horas o días, lo que ayuda a mejorar el acceso al conocimiento institucional y acelera los flujos de trabajo de investigación.
UCB construyó su plataforma SKAI sobre Azure y Microsoft Foundry para apoyar la adopción de IA a nivel empresarial. La plataforma permite el despliegue, de conformidad a los requerimientos, de asistentes de IA en investigación y operaciones, lo que protege al mismo tiempo datos sensibles de pacientes y propiedad intelectual, para crear una base de confianza para escalar la IA en toda la organización.
En conjunto, estos ejemplos revelan un patrón más amplio. El mayor impacto de la IA en la investigación y desarrollo farmacéutico no es la automatización de la ciencia. Amplía el número de preguntas que los investigadores pueden explorar, lo que aumenta el acceso al conocimiento institucional y acelera la toma de decisiones basada en la evidencia, para mantener al mismo tiempo la experiencia científica en el centro.
Traducir la innovación en una producción validada
Los avances científicos solo importan si las organizaciones pueden escalarlos de manera fiable. A medida que la IA madura, los líderes farmacéuticos extienden la transformación más allá de la investigación y hacia los entornos de fabricación, donde la calidad, el cumplimiento normativo y la eficiencia operativa determinan, en última instancia, el impacto en el negocio y los pacientes. Los líderes farmacéuticos utilizan IA, plataformas en la nube y datos conectados para ayudar a modernizar los procesos de producción, mejorar la productividad y escalar la innovación, lo que mantiene al mismo tiempo la calidad, la confianza y el cumplimiento requeridos en entornos regulados.
Heathrow Scientific modernizó las operaciones de finanzas y fabricación con Dynamics 365 Business Central y Power BI. La organización redujo el tiempo de procesamiento de pedidos en un 20%, disminuyó el tiempo de reparación de datos para un empleado de 3 días a solo 2 horas, y mejoró la visibilidad, la resiliencia y la toma de decisiones operativas.
Körber ayuda a los fabricantes farmacéuticos a modernizar uno de los retos operativos más complejos de la industria: gestionar recetas de fabricación a gran escala. Impulsada por Azure OpenAI y Foundry, la plataforma está diseñada para ayudar a reducir los plazos de gestión de recetas de meses a horas y, en implementaciones piloto, ha mejorado los tiempos de ciclo de digitalización de recetas en alrededor de un 30%, mientras que ha reducido el trabajo manual hasta en un 40%. Las pruebas internas mostraron que PharmaGuardrails ofrece tasas de precisión reportadas cercanas al 99% para tareas farmacéuticas y una precisión numérica al 100% para valores críticos para producción, lo que permite que los flujos de trabajo asistidos por IA sean confiables, validados y auditados en el taller.
En conjunto, estos ejemplos muestran cómo las organizaciones farmacéuticas van más allá de la experimentación aislada para modernizar la producción validada a gran escala. El objetivo no es solo la productividad, sino una fabricación fiable y conforme que ayude a convertir el progreso científico en medicamentos para los pacientes.
Las organizaciones que buscan ayudar a acelerar esta transformación pueden explorar ejemplos y mejores prácticas adicionales en el libro electrónico Manufacturing and Supply Chain de Microsoft, que destaca cómo la IA, las plataformas de datos y las capacidades digitales ayudan a las organizaciones a mejorar el rendimiento operativo y la preparación para el cumplimiento.
Optimizar el rendimiento y el cumplimiento con la fabricación farmacéutica habilitada por IA
Construir operaciones resilientes y adaptativas
Una vez que la producción escala, la resiliencia en las redes de suministro y operación se convierte en el siguiente requisito crítico. Las organizaciones farmacéuticas deben ser capaces de responder a las disrupciones, conectar decisiones entre mercados y funciones, y mover terapias de manera fiable a través de redes globales complejas. Al modernizar las plataformas centrales y unificar los datos operativos, los líderes del sector ayudan a mejorar la visibilidad, aumentar la agilidad y construir las bases necesarias para ofrecer terapias a pacientes en todo el mundo.
Rohto Pharmaceutical estableció una plataforma integrada a nivel global, que conecta las funciones de cadena de suministro, finanzas e informes. Además de reducir el tiempo de introducción manual de datos en un 50%, la transformación creó un modelo operativo global estandarizado capaz de apoyar la planificación y previsión futura de la cadena de suministro impulsada por IA.
Astellas completó una modernización de infraestructura a gran escala, donde migró cerca de 250 servidores, transfirió 500 terabytes de datos, cerró seis centros de datos globales y completó la migración en solo seis meses. Esta transformación estableció la base escalable de la nube necesaria para apoyar la innovación futura y la agilidad operativa.
Estos ejemplos demuestran que las operaciones farmacéuticas resilientes dependen de plataformas conectadas y de una base de datos escalable. Modernizar los sistemas centrales puede ayudar a mejorar la visibilidad, apoyar decisiones más rápidas y dar a las organizaciones mayor agilidad a medida que cambian las condiciones operativas.
Estrategias adicionales para construir operaciones conectadas de fabricación y cadena de suministro pueden encontrarse en el libro electrónico Manufacturing and Supply Chain de Microsoft, que explora cómo la IA y las operaciones inteligentes pueden fortalecer la resiliencia mientras reducen el coste de servicio.
Respuesta rápida impulsada por IA en cadenas de suministro con menor coste de servicio
Empoderar a las personas y mejorar experiencias
La IA puede ayudar a crear valor significativo cuando los conocimientos de confianza llegan a empleados, clínicos, socios y otros responsables de la toma de decisiones en el momento en que se necesitan. En funciones comerciales y empresariales, las organizaciones farmacéuticas utilizan la IA para mejorar el acceso a la información, aumentar la productividad, fortalecer la implicación y apoyar mejores decisiones. Algunos de estos avances mejoran de manera directa el rendimiento operativo y comercial, mientras que otros extienden ese valor a interacciones que apoyan a los pacientes y al ecosistema sanitario en general.
CustomerInsights.AIdesarrolló una solución de compensación de incentivos impulsada por IA en Azure que logró una precisión de cálculo del 100%, redujo los tiempos de procesamiento de informes de compensación en un 70%, redujo los costes operativos hasta en un 60% y aumentó la implicación del equipo de ventas en un 30%.
Hanmi Pharmaceuticaldesplegó PCs Microsoft 365 Copilot y Surface Copilot+ para facilitar trabajos más eficientes y ofrecer a los equipos de campo acceso en tiempo real a la información a través de dispositivos conectados a 5G. La empresa también planea explorar agentes de IA a través de Copilot Studio y Foundry.
Pierre Fabrelanzó su plataforma de IA generativa PLA. I.GROUND en Azure OpenAI. La plataforma ha sido adoptada por más del 50% de los empleados y ayuda a 3.400 farmacéuticos a ofrecer un mejor soporte a los pacientes, al tiempo que mejora la productividad de los empleados en la creación de contenidos, análisis de datos, desarrollo y tareas rutinarias del negocio.
En conjunto, estos ejemplos muestran un continuo de valor, desde mejorar la productividad y la toma de decisiones de los empleados hasta ayudar a los actores sanitarios a identificar y apoyar a los pacientes de forma más eficaz.
Modelos comerciales conectados para mejorar la toma de decisiones en la era de la IA farmacéutica
De la transformación al impacto
A lo largo de la cadena de valor farmacéutica, ha comenzado a surgir un patrón claro: la IA va más allá de la experimentación e integrándose en los flujos de trabajo que moldean cómo se descubren, desarrollan, fabrican y entregan las terapias. Desde acelerar los conocimientos científicos hasta fortalecer la resiliencia operativa y mejorar la toma de decisiones comerciales, las organizaciones líderes demuestran que la IA puede generar un impacto medible en el negocio y en los pacientes.
Lo que distingue a estos líderes no es sólo la adopción de nuevas tecnologías, sino su capacidad para combinar datos, gobernanza y experiencia humana para impulsar un cambio significativo. El mayor valor no se crea solo a través de pilotos aislados ni de aumentos de productividad. Proviene de rediseñar flujos de trabajo críticos para que los conocimientos puedan traducirse en decisiones más rápidas, una ejecución más sólida y mejores resultados.
La evidencia sugiere que la transformación exitosa de la IA es, en última instancia, un desafío organizativo, no tecnológico. Ha comenzado a surgir una ventaja sostenible entre las empresas que integran la IA en procesos científicos, de fabricación, operativos y comerciales consecuentes, al tiempo que fomentan la confianza, la responsabilidad y el juicio humano en cada paso.
Los líderes farmacéuticos que crean valor duradero con la IA no se preguntan qué puede hacer la tecnología. Reinventan cómo se realiza el trabajo. A medida que la industria pasa de la experimentación a la transformación empresarial, las organizaciones que operacionalicen la IA de forma responsable y a gran escala estarán mejor posicionadas para ayudar a acelerar la innovación, fortalecer la competitividad y llevar nuevas terapias a los pacientes más rápido.