Resumen ejecutivo
- El gasto en el sector farmacéutico aumenta, pero solo el 9 % de los ejecutivos reporta resultados significativos.
- Los datos son el cuello de botella. El 68 % de los líderes tecnológicos atribuye los fallos de la IA a una deficiente gobernanza de datos.
- La transformación digital implica conectar y estandarizar la información científica para que la IA pueda trabajar a partir de evidencias fiables.
- Las empresas que han logrado completar su transformación digital están entregando candidatos con mayor rapidez: Insilico alcanzó la fase de candidatos preclínicos en 12-18 meses, frente a los 2,5-4 años habituales.
La inteligencia artificial (IA) está remodelando rápidamente la I+D farmacéutica, con una proyección de crecimiento del mercado de IA en el sector de 6160 millones de dólares en 2026 a 34 990 millones de dólares para 2031, casi seis veces más en los próximos cinco años. El informe Life Sciences Outlook 2026 de Deloitte reveló que el 78 % de los ejecutivos de biofarmacia y tecnología médica espera que la IA desempeñe un papel central en la generación de cambios importantes, mientras que el 41 % identificó la mejora de la productividad en I+D como su máxima prioridad. Sin embargo, traducir la inversión en IA en un valor empresarial medible sigue siendo un desafío importante. Solo el 22 % de los ejecutivos de biofarmacia y tecnología médica afirma haber escalado con éxito sus iniciativas de IA, y apenas el 9 % reporta haber obtenido resultados significativos en 2025.
A medida que la IA se integra en la I+D farmacéutica, las organizaciones deben garantizar que los modelos generen resultados fiables que aporten un valor medible. No obstante, los datos científicos fragmentados y poco fiables limitan lo que la IA puede lograr, independientemente de lo avanzados que sean los modelos subyacentes. Gartner descubrió que el 63 % de las organizaciones carece de las prácticas de gestión de datos necesarias para respaldar la IA a escala, o no está seguro de tenerlas. Ahí es donde entra en juego la transformación digital.
Este artículo analiza cómo la transformación digital determina si la inversión en IA en el sector farmacéutico resulta rentable, qué cambios se producen cuando las organizaciones lo hacen correctamente y cómo lograrlo sin desviar al talento científico de su labor principal.
Transformación digital: el catalizador para datos preparados para la IA
En la I+D farmacéutica, la IA respalda tareas de gran relevancia, como la identificación de dianas, la optimización de compuestos principales y el diseño de ensayos clínicos. Cada una de ellas se basa en evidencias dispersas entre la biología, la química, la investigación clínica y los asuntos regulatorios. Cuando esa evidencia está fragmentada en sistemas que no se comunican entre sí, la IA no tiene forma de conciliar las brechas. El resultado puede parecer sólido, pero seguir siendo incompleto al basarse solo en una parte de la evidencia disponible. En el descubrimiento de fármacos, este tipo de punto ciego puede ralentizar los plazos, debilitar la posición competitiva y retrasar los tratamientos.
La transformación digital es el trabajo continuo de estructurar y conectar la información científica en toda la organización, aportando coherencia a los formatos y terminologías para que cada equipo, y cada modelo, pueda recurrir a la misma evidencia fiable. La investigación CDIO 2026 de ZS reveló que el 68 % de los líderes tecnológicos en farmacia y biotecnología señala que descuidar la calidad y la gobernanza de los datos desde el principio es la razón principal por la que fracasan las iniciativas de IA. La transformación digital cierra esa brecha ayudando a las organizaciones a aprovechar la información científica heredada, al tiempo que mejora la forma en que se captura, estandariza y gobierna la nueva información. El resultado es un ecosistema de datos conectado y preparado para la IA que permite a los modelos operar con evidencias fiables, completas y coherentes.
Cómo los datos preparados para la IA impulsan un valor medible en la I+D farmacéutica
Con una base de datos preparada para la IA, esta aporta más valor a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de fármacos. Al operar con información conectada y fiable en lugar de conjuntos de datos fragmentados, los modelos evalúan más evidencias, detectan dianas prometedoras con mayor rapidez, optimizan los candidatos con mayor precisión y generan conocimientos más fiables.
Estas capacidades ya están ofreciendo resultados medibles:
- Insilico Medicine: Mediante una plataforma unificada basada en información científica estructurada, la IA generativa identificó tanto la diana biológica como la molécula del fármaco para el rentosertib, el primer medicamento descubierto y diseñado por IA en alcanzar una prueba de concepto clínica en un ensayo de fase IIa para la fibrosis pulmonar idiopática. En el conjunto de la cartera de Insilico, este enfoque ha requerido entre 12 y 18 meses de media para llegar a un candidato preclínico nominado, utilizando aproximadamente de 60 a 200 moléculas por proyecto, frente a los 2,5 a 4 años del descubrimiento de fármacos tradicional.
- Absci: Trabajando sobre la misma base —datos de diseño de anticuerpos estructurados y coherentes en lugar de registros heredados fragmentados—, la plataforma de IA generativa de Absci diseñó las secuencias de anticuerpos detrás del ABS-101, un candidato para la enfermedad inflamatoria intestinal, pasando de la selección de la diana a la presentación de un IND en unos 24 meses.
Más allá de la velocidad: datos más limpios, mejores resultados
Un estudio de Nature de diciembre de 2024 reveló que la integración de datos clínicos del mundo real con la IA mejoró significativamente la predicción de resultados en cáncer en casi 25 000 pacientes. Por otro lado, el informe Global R&D Trends 2026 de IQVIA concluyó que los programas de I+D basados en IA en empresas biofarmacéuticas emergentes están logrando tasas de éxito clínico temprano más sólidas que programas comparables sin IA.
Por qué es difícil lograr una transformación digital correcta en la industria farmacéutica
Construir una base de datos preparada para la IA parece sencillo. Sin embargo, el verdadero factor diferenciador reside en la curación de la información: organizar décadas de literatura científica e investigación interna, aplicar nomenclaturas y terminologías coherentes en todas las disciplinas y conectar conocimientos fragmentados en un recurso fiable y consultable. La mayoría de las organizaciones de I+D farmacéutica carecen de la experiencia especializada necesaria para realizar esta labor a gran escala.
El 49% de los profesionales farmacéuticos señala la falta de competencias y talento especializados como el mayor obstáculo para la transformación digital, y casi la mitad de las organizaciones sigue considerando que su plantilla no está preparada para el trabajo que esto conlleva. Sin un equipo dedicado a la gestión de datos, la responsabilidad suele recaer en químicos, biólogos e investigadores clínicos. Para los investigadores farmacéuticos, ya desbordados por su labor principal, asumir la curación, estandarización y gobernanza de datos supone un verdadero dilema: cada hora dedicada a organizar información científica es una hora que no se dedica a avanzar en el descubrimiento. Bajo esa presión, la gestión de datos puede realizarse de forma precipitada o ignorarse, lo que lleva a que los modelos de IA operen con información científica fragmentada o poco representativa, reduciendo la confianza en las decisiones de I+D apoyadas por IA.
Cerrar la brecha de experiencia para escalar la transformación digital
La falta de una capacidad dedicada a la información científica se manifiesta en todo el sector: el 67% de los líderes de I+D está insatisfecho con el ritmo de adopción de la IA, citando la información poco fiable y no estructurada como uno de los obstáculos más comunes. Sin embargo, las organizaciones farmacéuticas no tienen que construir por sí solas todos los aspectos de un ecosistema de datos preparado para la IA. Muchas complementan sus equipos de I+D e informática con experiencia especializada que ayuda a establecer la base de datos científicos de la que depende la IA, sin trasladar las responsabilidades de curación y gobernanza a los investigadores.
CAS Custom ServicesSM combina experiencia en el dominio, curación de datos científicos y conocimientos en IA y algoritmos para ayudar a las organizaciones a transformar información fragmentada en datos conectados y listos para la IA. Tanto si está entrenando modelos de IA, integrando nueva información científica, desplegando IA agente o implementando generación aumentada por recuperación (RAG), CAS ayuda a fortalecer la base de datos que sustenta la transformación digital. El resultado es una I+D apoyada por IA más fiable, una mayor confianza en las decisiones impulsadas por IA y tiempo recuperado para que los investigadores se centren en el descubrimiento de fármacos.
Una inversión exitosa en IA farmacéutica comienza con la transformación digital
La transformación digital proporciona a la IA la información científica conectada y fiable de la que depende para aportar valor en toda la I+D farmacéutica. Para las organizaciones farmacéuticas que cuentan con esa base, la IA ya está acelerando el descubrimiento de fármacos, mejorando la precisión de las predicciones y apoyando una toma de decisiones más informada a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de fármacos.
Las organizaciones que tratan la transformación digital como una capacidad deliberada y bien dotada de recursos crean las condiciones para que la IA y los investigadores tengan éxito, en lugar de forzar un compromiso entre el descubrimiento científico y la gestión de la información científica. Eso es lo que separa a las iniciativas de IA que permanecen estancadas en programas piloto de aquellas que ofrecen un valor medible en toda la I+D farmacéutica.
