Resumo executivo
- Os gastos farmacêuticos estão aumentando, mas apenas 9% dos executivos relatam retornos significativos.
- Os dados são o gargalo. 68% dos líderes de tecnologia culpam a governança de dados deficiente pelas falhas da IA.
- A transformação digital significa conectar e padronizar informações científicas para que a IA possa trabalhar a partir de evidências confiáveis.
- Empresas que realizaram a transformação digital estão entregando candidatos mais rapidamente: a Insilico alcançou candidatos pré-clínicos em 12 a 18 meses, contra 2,5 a 4 anos.
A inteligência artificial (IA) está remodelando rapidamente a P&D farmacêutica, com o mercado de IA farmacêutica projetado para crescer de US$ 6,16 bilhões em 2026 para US$ 34,99 bilhões até 2031, quase seis vezes mais nos próximos cinco anos. O Life Sciences Outlook 2026 da Deloitte constatou que 78% dos executivos de biofarmacêuticas e tecnologia médica esperam que a IA desempenhe um papel central na condução de grandes mudanças, enquanto 41% identificaram a melhoria da produtividade em P&D como sua principal prioridade. No entanto, traduzir o investimento em IA em valor comercial mensurável continua sendo um desafio significativo. Apenas 22% dos executivos de biofarmacêuticas e tecnologia médica relatam ter escalado iniciativas de IA com sucesso, e apenas 9% relatam obter retornos significativos em 2025.
À medida que a IA se torna incorporada em toda a P&D farmacêutica, as organizações devem garantir que os modelos gerem resultados nos quais possam confiar para entregar valor mensurável. No entanto, dados científicos fragmentados e não confiáveis limitam o que a IA pode alcançar, independentemente de quão avançados os modelos subjacentes tenham se tornado. O Gartner constatou que 63% das organizações não possuem, ou não têm certeza se possuem, as práticas de gerenciamento de dados necessárias para suportar a IA em escala. É aí que entra a transformação digital.
Este artigo aborda como a transformação digital determina se o investimento em IA na indústria farmacêutica realmente compensa, o que muda quando as organizações acertam e como construí-la sem desviar o talento científico da própria ciência.
Transformação digital: o catalisador para dados prontos para IA
Na P&D farmacêutica, a IA apoia trabalhos de alto risco, incluindo identificação de alvos, otimização de leads e desenho de ensaios clínicos. Cada um deles se baseia em evidências espalhadas por biologia, química, pesquisa clínica e assuntos regulatórios. Quando essas evidências estão divididas em sistemas que não se comunicam, a IA não tem como reconciliar as lacunas. O resultado pode parecer confiante, mas ainda assim ser incompleto, construído apenas sobre parte das evidências disponíveis. Na descoberta de medicamentos, esse tipo de ponto cego pode atrasar cronogramas, enfraquecer a posição competitiva e retardar tratamentos.
A transformação digital é o trabalho contínuo de estruturar e conectar informações científicas em toda a organização, trazendo consistência a formatos e terminologias para que cada equipe, e cada modelo, possa utilizar as mesmas evidências confiáveis. A pesquisa CDIO 2026 da ZS constatou que 68% dos líderes de tecnologia farmacêutica e de biotecnologia citam a negligência com a qualidade e a governança de dados desde o início como a principal razão pela qual as iniciativas de IA falham. A transformação digital fecha essa lacuna ao ajudar as organizações a desbloquear informações científicas legadas, ao mesmo tempo em que melhora a forma como novas informações são capturadas, padronizadas e governadas. O resultado é um ecossistema de dados conectado e pronto para IA que permite que os modelos operem com evidências confiáveis, completas e consistentes.
Como dados prontos para IA impulsionam valor mensurável em P&D na indústria farmacêutica
Com uma base de dados pronta para IA, a IA entrega mais valor em todo o ciclo de vida de desenvolvimento de medicamentos. Operando com informações conectadas e confiáveis em vez de conjuntos de dados fragmentados, os modelos avaliam mais evidências, identificam alvos promissores mais rapidamente, otimizam candidatos com mais precisão e produzem insights mais confiáveis.
Essas capacidades já estão entregando resultados mensuráveis:
- Insilico Medicine: Usando uma plataforma unificada construída sobre informações científicas estruturadas, a IA generativa identificou tanto o alvo biológico quanto a molécula do medicamento para o rentosertib, o primeiro medicamento descoberto e projetado por IA a atingir a prova de conceito clínica, em um ensaio de Fase IIa para fibrose pulmonar idiopática. Em todo o portfólio mais amplo da Insilico, essa abordagem levou 12 a 18 meses em média para chegar a um candidato pré-clínico nomeado, usando cerca de 60 a 200 moléculas por projeto — contra 2,5 a 4 anos na descoberta tradicional de medicamentos.
- Absci: Trabalhando a partir da mesma base — dados de design de anticorpos estruturados e consistentes em vez de registros legados fragmentados — a plataforma de IA generativa da Absci projetou as sequências de anticorpos por trás do ABS-101, um candidato para doença inflamatória intestinal, passando da seleção do alvo para um IND submetido em cerca de 24 meses.
Além da velocidade: dados mais limpos, melhores resultados
Um estudo da Nature de dezembro de 2024 constatou que a integração de dados clínicos do mundo real com IA melhorou significativamente a previsão de resultados de câncer em quase 25.000 pacientes. Separadamente, o relatório Global R&D Trends 2026 da IQVIA constatou que programas de P&D habilitados por IA em empresas biofarmacêuticas emergentes estão alcançando taxas de sucesso clínico inicial mais fortes do que programas comparáveis não habilitados por IA.
Por que a transformação digital na indústria farmacêutica é difícil de acertar
Construir uma base de dados pronta para IA parece simples. O verdadeiro diferencial, no entanto, está na curadoria de informações, organizando décadas de literatura científica e pesquisas internas, aplicando nomenclaturas e terminologias consistentes entre disciplinas e conectando conhecimentos fragmentados em um recurso confiável e pesquisável. A maioria das organizações de P&D farmacêutico carece da experiência especializada necessária para realizar esse trabalho em escala.
49% dos profissionais farmacêuticos citam a falta de habilidades e talentos especializados como a maior barreira para a transformação digital, e quase metade das organizações ainda considera sua força de trabalho despreparada para o trabalho envolvido. Sem uma equipe dedicada para gerenciar dados, a responsabilidade recai frequentemente sobre químicos, biólogos e pesquisadores clínicos. Para pesquisadores farmacêuticos já sobrecarregados com suas pesquisas principais, assumir a curadoria, padronização e governança de dados representa um verdadeiro dilema: cada hora gasta organizando informações científicas é uma hora a menos dedicada ao avanço das descobertas. Sob essa pressão, o gerenciamento de dados pode ser apressado ou negligenciado, deixando modelos de IA operarem com informações científicas fragmentadas ou não representativas, o que reduz a confiança nas decisões de P&D apoiadas por IA.
Fechando a lacuna de especialização para escalar a transformação digital
A falta de uma capacidade dedicada de informação científica se manifesta em todo o setor: 67% dos líderes de P&D estão insatisfeitos com o ritmo de adoção da IA, sendo informações não confiáveis e não estruturadas citadas entre os obstáculos mais comuns. No entanto, as organizações farmacêuticas não precisam construir todos os aspectos de um ecossistema de dados pronto para IA sozinhas. Muitas complementam suas equipes de P&D e informática com experiência especializada que ajuda a estabelecer a base de dados científicos da qual a IA depende, sem transferir as responsabilidades de curadoria e governança para os pesquisadores.
O CAS Custom ServicesSM combina experiência no domínio, curadoria de dados científicos e expertise em IA e algoritmos para ajudar organizações a transformar informações fragmentadas em dados conectados e prontos para IA. Seja treinando modelos de IA, integrando novas informações científicas, implantando IA agentica ou implementando a geração aumentada por recuperação (RAG), o CAS ajuda a fortalecer a base de dados que sustenta a transformação digital. O resultado é uma P&D apoiada por IA mais confiável, maior segurança nas decisões orientadas por IA e tempo recuperado para que os pesquisadores foquem na descoberta de medicamentos.
O investimento bem-sucedido em IA farmacêutica começa com a transformação digital
A transformação digital fornece à IA as informações científicas conectadas e confiáveis das quais ela depende para gerar valor em toda a P&D farmacêutica. Para organizações farmacêuticas com essa base estabelecida, a IA já está acelerando a descoberta de medicamentos, melhorando a precisão das previsões e apoiando uma tomada de decisão mais informada ao longo do ciclo de vida de desenvolvimento de fármacos.
Organizações que tratam a transformação digital como uma capacidade deliberada e bem estruturada criam as condições para que a IA e os pesquisadores tenham sucesso, em vez de forçar uma escolha entre descoberta científica e gerenciamento de informações científicas. É isso que separa as iniciativas de IA que permanecem presas em programas piloto daquelas que entregam valor mensurável em toda a P&D farmacêutica.
