Quase 60% dos executivos inquiridos pela consultora estratégica afirmam ter já ultrapassado as fases de brainstorming, estando agora focados na construção de casos de uso práticos, e 55% contavam ter várias provas de conceito até ao final de 2023, sendo os próximos três a seis meses críticos para passar de pilotos isolados à implementação em escala.

“O nível, a velocidade e o sucesso da experimentação têm sido impressionantes. Mas à medida que os primeiros sucessos suscitam o interesse da organização, torna-se crítico que os executivos passem da inovação em casos isolados para programas de IA generativa integrados, que sejam capazes de ser levados à empresa no seu conjunto. Os pioneiros da IA na indústria farmacêutica não se limitam a criar duas ou três provas de conceito, mas apostam em planos para, assegurando a contenção do risco, ampliar essas provas de conceito e implementá-las em escala”, refere José Viana Baptista, Sócio Associado da Bain & Company.

O estado da IA na indústria farmacêutica

A ciência de dados e o machine learning não são novidade para os executivos da indústria farmacêutica, que há anos investem em melhorias de produtividade, principalmente no campo da descoberta de medicamentos. A análise da Bain & Company mostra que 54% das empresas do setor já dispõem de soluções automatizadas de revisão da literatura biomédica e 46% já utilizam a IA como parte do seu processo para identificar potenciais alvos de tratamento de doenças.

Agora, a IA generativa está a criar novos casos de uso em toda a cadeia de valor. Por exemplo, em apenas seis semanas, uma empresa líder no setor da saúde conseguiu desenvolver um piloto de um chatbot com competências em IA e, assim, ajudar a responder a perguntas dos representantes farmacêuticos para uma parte dos seus produtos - o resultado foi um aumento significativo da produtividade dos agentes do contact center, que se traduziu numa melhoria do número de problemas resolvidos por hora. Da mesma forma, a Eli Lilly estima ter economizado cerca de 1,4 milhões de horas de atividade humana desde 2022 através da automação e da tecnologia. Com mais investimentos em IA, a farmacêutica pretende atingir os 2,4 milhões de horas até ao final do ano.

Outras empresas têm gerado valor em vários pontos da cadeia de valor. A Syneos Health, que tem um acordo plurianual com a Microsoft para alavancar a tecnologia GPT da OpenAI, reuniu uma equipa de data scientists e líderes de áreas de negócio para criar bases de machine learning centralizadas e reutilizáveis. Além de trabalhar num chatbot capaz de analisar 400 mil protocolos clínicos, a biofarmacêutica afirma estar a explorar aplicações em toda a cadeia de valor, desde os ensaios clínicos até às plataformas de marketing. A Sanofi também está a lançar as bases para a IA em escala ao lançar a Plai, uma aplicação que usa os dados internos de toda a organização para gerar previsões e simulações, proporcionando aos decisores uma visão abrangente das atividades e do conhecimento acumulado empresa.

Para assegurar a implementação destes projectos, as empresas líderes da indústria estão a trabalhar para garantir a infraestrutura técnica adequada. Muitos deles assinaram contratos com vários fornecedores de IA generativa para poderem experimentar e compreender as diferenças de desempenho dos vários modelos.

Como escalar a IA generativa

O grande desafio para que as empresas farmacêuticas mantenham o ritmo de criação de valor com a evolução da IA generativa é asseurar que, para além da infraestrutura técnica, a organização esteja preparada para essa mudança. Nesse sentido, ao preparar o seu modelo operacional para a IA generativa em escala, as empresas devem atuar em três frentes:

• Focar na estratégia. As empresas vencedoras serão aquelas que tenham modelos de decisão e de financiamento focados nas grandes alavancas de geração de retorno para o negócio. Por exemplo, muitas empresas tendem a alocar os custos com IA nos orçamentos de tecnologia, apesar de estes gerarem ganhos em várias áreas da organização. As empresas vencedoras serão aquelas que não deixarem que este tipo de conflitos abrandem o desenvolvimento e a propagação da IA generativa, e que consigam incentivar as diferentes unidades da organização a investir em iniciativas transformadoras.
• Liderar através da mudança. A IA generativa em escala requer uma forte liderança, e alinhamento multifuncional dentro da empresa. As melhores empresas serão aquelas que consigam estabelecer um centro de gravidade com executivos e equipas que liderem a adoção da IA generativa em toda a organização, mantendo-a focada nas decisões críticas e nos vários planos de implementação.
• Construir as fundações. Além da tecnologia, dos dados e dos modelos certos, a IA generativa em escala exigirá a revisão de alguns elementos fundamentais, como (i) repensar a estratégia de atração de talento, sendo agressivas na atração de especialistas em IA, (ii) forjar parcerias estratégicas com empresas especialistas em IA e (iii) manter a proatividade em temas éticos e regulatórios (como temas de enviesamento de modelos ou proteção de dados), estabelecendo um sistema de gestão de riscos que vá assegurando a implementação responsável destas novas ferramentas.

A IA generativa já é uma prioridade para a maioria das empresas farmacêuticas, aos olhos de 75% dos executivos e dos respetivos conselhos de administração. E os investidores estão atentos à diferença entre os pioneiros e os seguidores.

Enquanto os líderes empresariais vão além da experimentação, apostando em projetos-piloto e no lançamento de novas soluções, é necessário pensar cuidadosamente sobre quando e como devem comunicar a sua jornada de IA aos investidores. Aqueles que conseguirem sinalizar um programa estruturado, escalável a toda a empresa, em vez de um conjunto de iniciativas autónomas, irão colher os frutos desta próxima onda de desenvolvimento da inteligência artificial.

Pode ler o relatório completo: https://www.bain.com/insights/how-to-successfully-scale-generative-ai-in-pharma/.