Almira Bartolomé
Directora de Business Development, 3PBIOVIAN
Jurgen Van Broeck
CEO, mAbxience
Cristina López
Directora de la oficina de Barcelona y Chief Research & Development Officer, Qualipharma
¿Está el mundo biofarmacéutico preparado para la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) ya forma parte de nuestro día a día. Está presente en Google, en Whatsapp y también ha empezado a abrirse camino en la industria biofarmacéutica. Pero una cosa es que esté presente, y otra muy distinta es estar preparados para aprovecharla. La pregunta es clara: ¿está el sector realmente listo para la IA? La respuesta, con los datos sobre la mesa, es clara: no del todo.
Un potencial inmenso… pero infrautilizado
Sin embargo, según el último informe de Benchling, solo el 14% de las grandes empresas biopharma y un escaso 3% de las pequeñas están preparadas para adoptar la IA en sus operaciones. Es decir, la gran mayoría aún está en pañales en este terreno.
Y no se trata de falta de interés, sino de una combinación de desafíos estructurales, culturales y tecnológicos que frenan su adopción.
Para las grandes compañías, el principal escollo es la complejidad. Muchas operan con demasiadas herramientas digitales que no se comunican entre sí. Esto genera vacíos de información, redundancias y una carga de trabajo para los equipos de IT que apenas deja espacio para la innovación.
En el caso de las empresas pequeñas, el reto es más básico: aún están construyendo sus cimientos digitales. Muchas están empezando a digitalizar sus procesos y establecer plataformas de I+D. En ese contexto, hablar de IA puede parecer ciencia ficción cuando aún están luchando por organizar sus datos.
Otro obstáculo es la dificultad para atraer talento en IA y machine learning (ML). La competencia con las big tech es feroz, y muchas empresas biotecnológicas más pequeñas simplemente no pueden igualar los salarios ni los beneficios que ofrecen empresas como Google o Amazon.
Pero hay algo que sí pueden ofrecer: propósito. La IA en el mundo biofarmacéutico no es solo una herramienta; es una vía para salvar vidas, mejorar tratamientos y acelerar descubrimientos. Esa motivación es poderosa. Contar historias reales de impacto, mostrar cómo la tecnología se traduce en salud y esperanza, puede ser la clave para atraer a ese talento tan codiciado.
Una vez dentro, hay que cuidar a esos perfiles. Permitirles explorar, experimentar y resolver problemas reales. Integrarlos desde el inicio con los equipos de laboratorio y derribar los muros entre departamentos. La innovación florece cuando hay colaboración, no jerarquías estancas.
A menudo se cae en la trampa de desarrollar software a medida, que a corto plazo parece la solución ideal. Pero con el tiempo, mantener estas herramientas aisladas se convierte en una pesadilla logística. La escalabilidad y la integración deben ser prioridades desde el principio.
El uso de plataformas SaaS (Software as a Service), aunque aún tiene cierta resistencia en el sector por motivos de seguridad o por simple inercia, ofrece una solución más ágil, segura y colaborativa. Y además permite a las empresas centrarse en lo que realmente importa: la ciencia.
Uno de los mayores retos (y oportunidades) es el de los datos. La IA necesita datos que cumplan los principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Y aquí, nos enfrentamos a un panorama fragmentado: instrumentos de laboratorio que no se conectan, formatos de archivo incompatibles, datos atrapados en hojas de Excel...
El resultado: científicos que pierden horas transfiriendo información manualmente, datos que se pierden por el camino y una IA que simplemente no puede funcionar con eficacia. Solucionar esto requiere estándares comunes, integración entre sistemas y que permitan automatizar procesos sin necesidad de grandes recursos.
Las CDMO, están en una posición privilegiada para acelerar esta transformación. No solo producen, sino que colaboran estrechamente con empresas biotecnológicas, laboratorios y farmacéuticas en cada etapa del desarrollo.
Su misión no es solo fabricar bien, sino fabricar mejor, más rápido, con más datos y con decisiones más inteligentes. Y eso solo es posible si integramos la IA de forma realista, eficaz y humana.
Casos como el de Sanofi, que ha logrado centralizar los datos de más de 30 equipos en una única plataforma, o Zealand Pharma, que ha adoptado la nube para trabajar de forma más ágil con sus múltiples socios, muestran que es posible. Que el camino, aunque es complejo, también es viable.
La clave está en empezar por lo esencial: revisar procesos, eliminar redundancias, apostar por la interoperabilidad y formar equipos mixtos donde la tecnología no sea un invitado, sino parte del equipo desde el día uno.
La IA no es una moda, ni un lujo. Es una herramienta esencial para afrontar los retos de la medicina moderna: enfermedades complejas, tiempos de desarrollo exigentes, necesidad de personalización y presión regulatoria.
Pero para que funcione, necesitamos estar preparados. No solo con infraestructuras y software, sino con mentalidad, cultura y liderazgo.
El cambio es posible. No será de la noche a la mañana. Pero si colaboramos, compartimos y ponemos al paciente en el centro, la IA puede ser ese puente que necesitamos para transformar la biopharma del presente en la salud del futuro.
Y tú, ¿estás preparado para cruzarlo?
| Nombre | Patricia De La Madrid |
|---|---|
| Empresa | 53 Biologics |
| Cargo | Business Development & Marketing Manager |
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