Ahorro de tiempo y dinero: con IA, Novartis, GSK y Amgen aceleran trámites y ensayos clínicos

• curecompass
• 26 enero, 2026
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La IA todavía no cumple la promesa de descubrir por sí sola las grandes moléculas del futuro, pero ya está transformando el “backoffice” de la I+D farmacéutica: selección de centros, reclutamiento de pacientes y preparación de miles de páginas para los reguladores, un giro que grandes laboratorios como Novartis, GSK, AstraZeneca, Roche, Pfizer y biotecnológicas emergentes describen como clave para recortar tiempos y costos en un proceso que puede llevar una década y costar hasta 2.000 millones de dólares por nuevo fármaco.

Para sistemas de salud y mercados como los de Argentina, Uruguay y Chile, donde acceder antes a innovaciones oncológicas, cardiovasculares o inmunológicas depende en buena medida de la velocidad global de desarrollo y aprobación, el despliegue de IA en la “parte menos glamorosa” del ciclo de vida de un medicamento podría acortar la brecha de llegada de nuevas terapias, aun cuando la investigación de moléculas siga avanzando a un ritmo más tradicional.

De un mes a una reunión de dos horas: el caso Novartis con Leqvio

El ejemplo más concreto vino de Novartis, que recurrió a la IA en 2023 al iniciar un ensayo cardiovascular de fase avanzada con 14.000 pacientes para su fármaco hipolipemiante Leqvio. El director médico, Shreeram Aradhye, explicó que el proceso habitual de selección de centros, que suele tardar entre cuatro y seis semanas, se redujo a una reunión de dos horas gracias a herramientas capaces de identificar rápidamente los sitios con mejor desempeño.

Según Aradhye, la compañía logró cerrar el enrolamiento con solo 13 pacientes por encima del objetivo, optimizando recursos y evitando prolongar innecesariamente el estudio. “La IA se convierte en inteligencia aumentada, no inteligencia artificial”, afirmó, al remarcar que el valor está en potenciar la capacidad del equipo humano más que en reemplazarlo. Un portavoz de Novartis añadió que este tipo de ahorros “puede acumularse en meses de tiempo ganado” a lo largo de todo un programa de desarrollo.

En contextos donde cada mes de adelanto en resultados clínicos puede traducirse en lanzamientos más tempranos o en extensiones de indicación, la capacidad de comprimir fases logísticas de los ensayos se vuelve un diferencial competitivo directo para la industria.

GSK, Genmab e ITM: millones ahorrados y automatización del “trabajo sucio” regulatorio

La británica GSK reportó que usa una combinación de herramientas digitales e IA para reducir la recolección manual de datos, acelerar el reclutamiento y agilizar la gestión de los ensayos, con la meta de acelerar un 15% todos sus estudios clínicos. Según un vocero, esa estrategia permitió ahorrar alrededor de 8 millones de libras (unos 10,87 millones de dólares) en los estudios de fase avanzada de Exdensur, su nuevo fármaco para asma, que obtuvo la aprobación en EE.UU. el mes pasado.

La danesa Genmab, especializada en anticuerpos, planea desplegar la IA “agentiva” basada en el chatbot Claude, de Anthropic, para automatizar el trabajo posterior a los ensayos, incluida la análisis de datos y su transformación en gráficos, tablas, figuras e informes clínicos listos para los cuerpos regulatorios. El responsable de IA, Hisham Hamadeh, dijo que el objetivo es liberar a los equipos científicos de tareas repetitivas para que puedan concentrarse en la interpretación de los hallazgos y el diseño de nuevos estudios.

La alemana ITM, enfocada en radiofármacos, declaró que ya encontró la forma de usar IA para convertir extensos informes de ensayos en formatos plantilla de la FDA, una tarea que hoy insume semanas de trabajo de varios profesionales, aunque aún no ha desplegado la solución a escala. El patrón es claro: menos tiempo de escritorio para científicos y medical writers, más velocidad en llegar a la presentación regulatoria.

AstraZeneca, Roche, Pfizer y el “embudo con fugas” del reclutamiento

Ejecutivos de AstraZeneca, Roche y Pfizer, además de biotechs como Spyre y Nuvalent, describieron el uso de IA para rastrear miles de páginas de documentación clínica, de seguridad y de fabricación que deben presentarse a los reguladores en forma consistente a través de países y agencias. La directora financiera de AstraZeneca, Aradhana Sarin, explicó que esos documentos “deben recopilarse, cruzarse y mantenerse coherentes entre geografías”, un trabajo que a menudo obliga a contratar consultores externos de alto costo.

Del lado del capital de riesgo, Jorge Conde, socio general de Andreessen Horowitz, definió el enrolamiento de pacientes como un “embudo con fugas” en el que muchos voluntarios se pierden por el camino. El fondo invirtió 4,3 millones de dólares en la startup Alleviate Health, que busca usar IA para optimizar el contacto con pacientes, la educación, el screening y la programación de visitas, con la idea de mejorar la conversión de candidatos en participantes efectivos.

Para Brendan Smith, analista de TD Cowen, el uso de IA —incluidos grandes modelos de lenguaje como Copilot de Microsoft— para tareas administrativas “ya se ha vuelto bastante común” en el sector. Aun así, advirtió que podrían pasar “uno a tres años” hasta que los inversores puedan medir de manera robusta cuánto se ha acelerado realmente el desarrollo de fármacos gracias a estas herramientas, en parte porque cuantificar el ahorro depende de cómo y dónde se implementa la tecnología.

Teva, Amgen y el mensaje al mercado: la IA como “inteligencia aumentada” y la expectativa del “fármaco IA”

La israelí Teva Pharmaceutical aseguró estar utilizando IA de múltiples maneras para poder concentrarse en el objetivo central: llevar nuevos medicamentos al mercado con más probabilidad de éxito. “Todo lo demás que rodea eso tiene que ser lo más eficiente y pequeño posible”, afirmó su CEO, Richard Francis. “Es aquí donde creo que la digitalización con IA, la modernización, la mejora de procesos, todo lo poco glamoroso que en realidad nos entusiasma bastante, marca la diferencia”.

En paralelo, Eli Lilly se asoció con Nvidia en un laboratorio conjunto de 1.000 millones de dólares a cinco años para aplicar IA en distintas fases de la I+D, en la apuesta de que, además de acelerar la parte operativa, la tecnología termine mejorando las tasas de éxito de nuevas moléculas. Consultoras como McKinsey calculan que la IA agentiva podría elevar la productividad del desarrollo clínico entre un 35% y un 45% en los próximos cinco años, si se adopta de forma masiva.

Desde Amgen, su jefe de investigación, Jay Bradner, resumió el clima de expectativa del mercado: la IA ya está “entregando” valor en varias etapas del desarrollo de fármacos y la preparación de documentos regulatorios, pero la gran pregunta sigue siendo cuándo veremos un producto claramente nacido de ella. “Lo que todo el mundo está esperando es el fármaco de IA. ¿Cuándo voy a tener el fármaco de IA?”, se preguntó. “Yo en realidad creo que esas moléculas ya están en las tuberías en este momento”, añadió, sugiriendo que el impacto más visible en la innovación pura podría aparecer en los próximos ciclos de aprobación.

En un escenario donde las farmacéuticas globales ya integran la IA a sus procesos end-to-end, la presión competitiva para reducir tiempos de desarrollo y optimizar costos reforzará la adopción de estas tecnologías también en filiales y socios de América Latina, y terminará influyendo en cómo los reguladores, los financiadores y los proveedores locales de servicios de I+D se posicionan en la nueva cadena de valor de la innovación en salud.