L’intelligenza artificiale (IA) sta diventando un punto di svolta per l’industria farmaceutica, con la capacità di migliorare l’efficacia e l’efficienza lungo tutta la catena del valore. Se implementata correttamente, l’IA può accelerare i processi di ricerca e sviluppo (R&S), permettendo la scoperta di farmaci più efficaci e riducendo i tempi necessari per portare nuovi farmaci sul mercato. In R&S, l’IA è già utilizzata per la ricerca in silico, il supporto medicale e le attività di laboratorio, contribuendo a velocizzare la scoperta di nuovi candidati farmaci fino al 50%. Tuttavia, per massimizzare i benefici, le aziende devono affrontare sfide legate alla disponibilità dei dati, alle capacità degli utenti e ai quadri normativi in continua evoluzione.
L’uso dell’IA nella ricerca e sviluppo delle aziende farmaceutiche
Le aziende farmaceutiche stanno già implementando l’intelligenza artificiale in diversi ambiti della R&S. Alcune hanno investito in asset di aziende di IA come Exscientia e Benevolent, che sviluppano pipeline proprietarie e collaborano con altre aziende farmaceutiche. Altre, come Roche e la sua controllata Genentech, hanno collaborato con esperti di IA per sviluppare piattaforme specifiche per malattie o modelli terapeutici. In aggiunta, alcune aziende, come Eli Lilly, hanno acquisito soluzioni di IA per ottimizzare funzioni di ricerca e sviluppo, come l’automazione dei laboratori e la refertazione medica. Questi sviluppi dimostrano come l’IA stia rivoluzionando il processo di scoperta e sviluppo di farmaci.
Migliorare i ricavi e i tempi di produzione con l’IA
L’implementazione dell’IA nelle operazioni e nella produzione farmaceutica consente significativi guadagni di efficienza, migliorando diversi KPI, tra cui i ricavi e il time-to-market. Alcuni strumenti di IA possono incrementare i ricavi fino al 25% e ridurre i tempi di produzione fino al 10%. Le aziende farmaceutiche stanno personalizzando soluzioni di IA provenienti da diversi fornitori per ottimizzare specifiche fasi della produzione, come l’approvvigionamento, la distribuzione e l’ispezione della qualità. Inoltre, le soluzioni multipiattaforma, come quelle fornite da AWS, permettono di prevedere la domanda e di monitorare le condizioni operative, migliorando l’efficienza complessiva. Tuttavia, l’integrazione di soluzioni IA deve essere valutata attentamente per garantire la sicurezza dei dati e minimizzare i rischi.
Le sfide e le opportunità nell’integrazione dell’IA
L’integrazione dell’IA nel settore farmaceutico offre grandi opportunità, ma le aziende devono affrontare diverse sfide. La crescente pressione normativa e la necessità di scalare i casi d’uso dell’IA presentano ostacoli operativi che richiedono soluzioni mirate. È fondamentale stabilire guardrail operativi e una governance interna efficace per implementare l’IA su larga scala. Nonostante le difficoltà, molte aziende hanno già ottenuto successi tangibili con l’IA, e ora è il momento di concentrarsi sull’ottimizzazione e sull’adattamento continuo. Roland Berger offre soluzioni personalizzabili per aiutare le aziende a implementare l’IA in modo efficace, massimizzando il suo impatto e facilitando l’adattamento alle nuove sfide del settore.
L’importanza della formazione e della cultura aziendale nell’adozione dell’IA
Oltre alle sfide tecniche e normative, l’adozione dell’intelligenza artificiale nell’industria farmaceutica richiede anche un cambiamento culturale all’interno delle aziende. La formazione adeguata dei dipendenti e lo sviluppo delle competenze sono cruciali per sfruttare appieno il potenziale dell’IA. È fondamentale che i team di ricerca, sviluppo e produzione acquisiscano familiarità con le nuove tecnologie e comprendano come l’IA può integrarsi nei loro processi quotidiani. Inoltre, una cultura aziendale che favorisca l’innovazione e l’apertura verso nuove soluzioni tecnologiche è essenziale per superare le resistenze interne e garantire una transizione fluida. Investire nella formazione e nel cambiamento culturale può accelerare l’adozione dell’IA e contribuire a migliorare l’efficacia complessiva delle operazioni farmaceutiche.
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