Un nuevo informe de Define Ventures traza un panorama claro sobre cómo la industria farmacéutica dejó atrás la fase de exploración de la inteligencia artificial y ya entró en la etapa de ejecución. El documento se enfoca en áreas clave como la investigación y desarrollo clínica, los biomarcadores digitales y la infraestructura basada en inteligencia artificial. Allí se señalan tanto las oportunidades como los principales obstáculos para los grandes jugadores del sector.

Aunque el análisis apunta al uso corporativo, las consecuencias de estos cambios impactan en todo el sistema de salud. Desde cómo se presta la atención médica con tecnología hasta la manera en que se organizan los modelos de datos más avanzados.

La transformación de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica ya empezó, con estrategias que toman caminos distintos

Esta semana, Define Ventures —uno de los inversores más activos en tecnología de salud en etapas tempranas— publicó su primer informe sobre cómo las farmacéuticas están incorporando inteligencia artificial. 

El informe se apoyó en el testimonio de altos ejecutivos de 16 de las 20 compañías más grandes del sector, además de referentes tecnológicos de AWS, NVIDIA y OpenAI. Y confirmó algo que muchos ya intuían: la industria farmacéutica dejó atrás los proyectos piloto y avanza con estrategias de plataforma. Más del 85 % de los líderes encuestados definió a la inteligencia artificial como una "prioridad inmediata".

La inteligencia artificial ya no es una prueba aislada para las farmacéuticas. Empieza a ocupar un lugar central. Aun así, su adopción sigue despareja. Las grandes empresas apuestan a mejorar los ensayos clínicos, a modelos predictivos y a una infraestructura más inteligente. Al mismo tiempo, otros sectores del sistema de salud —como las plataformas digitales o las nuevas formas de administración de medicamentos— empujan cambios con más rapidez.

El informe de Define Ventures refleja esa mirada desde las grandes corporaciones. Pero el impacto de estos cambios no se queda ahí: se multiplica en toda la red del sistema sanitario.

Muchas startups y farmacias especializadas en fórmulas magistrales ya usan inteligencia artificial para transformar el desarrollo, la personalización y la entrega de medicamentos. Como escribí en Una dosis de disrupción, estas empresas aprovechan tanto la inteligencia artificial como la incertidumbre regulatoria para ofrecer alternativas a gran escala frente a los productos estrella con GLP-1.

En La disrupción de los 10.000 millones de dólares, conté cómo combinan el cumplimiento normativo, la gestión de pedidos y los circuitos de trabajo impulsados por inteligencia artificial, sin esperar la aprobación de las grandes farmacéuticas.

Un mercado enorme y desordenado

Se estima que el mercado global de inteligencia artificial aplicada al descubrimiento de medicamentos llegará a los US$ 11.000 millones para 2030. Y que su uso en el sistema de salud superará los US$ 100.000 millones. Desarrollar un medicamento cuesta caro, lleva tiempo y es cada vez más riesgoso. La Ley de Reducción de la Inflación aumentó la presión sobre los precios.

En ese contexto, los fármacos con GLP-1, como Ozempic y Mounjaro, desataron una carrera por obtener datos en condiciones reales, acelerar los ensayos clínicos y ofrecer formas de administración distintas.

Y las expectativas de los pacientes suben. Ya no aceptan esperas ni procesos lentos: quieren la misma velocidad y personalización que reciben con Amazon Prime. Mientras los sistemas de salud tradicionales todavía intentan integrarse, Amazon ni los mira. Con la compra de PillPack y One Medical, construyó una estructura paralela que combina gestión de pedidos, atención primaria y datos de pacientes en un solo producto optimizado.

De los pilotos a las plataformas: la inteligencia artificial gana peso en la industria farmacéutica

El informe de Define marca un cambio fuerte: el 93 % de los ejecutivos de farmacéuticas ubica a la redacción médica como una prioridad central en inteligencia artificial. El 80 % se enfoca en bajar los costos del descubrimiento de nuevos tratamientos. Muchas empresas ya no desarrollan todo puertas adentro. Pasaron a modelos híbridos, donde equilibran el control propio con la agilidad que ofrecen los socios externos.

Sin embargo, la adopción en las grandes empresas todavía avanza con cautela. El éxito depende de que se alinee con las normas regulatorias, tenga una estructura clara de control y muestre un retorno concreto. Incluso en tareas de bajo riesgo, como la documentación, se espera que los proveedores se integren sin fricciones y muestren resultados en pocos meses, no después de años.

El rol de la inteligencia artificial en el desarrollo de medicamentos: de la hipótesis a la molécula, más rápido

La inteligencia artificial dejó de ser solo una herramienta para automatizar tareas. Ahora se usa para repensar todo el proceso de descubrimiento. Según el informe de Define, el 80 % de los ejecutivos del sector prioriza su uso para bajar los costos de desarrollo terapéutico. Además, el 77 % ya la emplea para identificar dianas terapéuticas.

Algunos ejemplos concretos:

• Sanofi trabaja con OpenAI y Formation Bio para desarrollar modelos base adaptados a la industria farmacéutica.
• Pfizer usa plataformas como XtalPi para el cribado y el modelado molecular.
• AstraZeneca colabora con BenevolentAI para descubrir nuevos objetivos en enfermedades renales y fibróticas.
• Roche y Recursion combinan fenómica con aprendizaje automático para ampliar el conocimiento biológico.
• Amgen rediseña sus procesos internos a través de su consejo de inteligencia artificial, con foco en la ejecución entre áreas.

Estas apuestas muestran que la inteligencia artificial no solo mejora la investigación y el desarrollo, sino que empieza a convertirse en su estructura de base.

Los revolucionarios silenciosos

Mientras las grandes farmacéuticas se llevan los titulares, en los márgenes del sector avanza una transformación más rápida y eficiente en el uso del capital. Startups están reconstruyendo la infraestructura farmacéutica desde cero. Usan inteligencia artificial para el diagnóstico, la prescripción y el seguimiento, con el objetivo de crear plataformas integradas y centradas en los pacientes.

Como conté en mi último informe, empresas como BlueChew, Musely y Dutch marcan el camino. Cada una desarrolló una solución de venta directa al consumidor, integrada de punta a punta, que combina telesalud, atención asincrónica y gestión farmacéutica a gran escala. Musely, por ejemplo, superó los US$ 100 millones en ingresos recurrentes anuales con menos de US$ 10 millones de capital externo. Dutch atiende más de 100.000 consultas mensuales de telesalud para mascotas y acaba de expandirse con herramientas de inteligencia artificial para clínicas veterinarias, integrándose todavía más en el trabajo diario de los proveedores.

No son simples versiones digitales de sistemas viejos. Son reemplazos pensados desde cero para resolver lo que la industria farmacéutica tradicional no supo o no quiso hacer a tiempo. Su fortaleza combina flexibilidad regulatoria —aprovechan las exenciones para compuestos 503A y 503B—, protocolos de atención propios, decisiones apoyadas por inteligencia artificial y una integración profunda entre proveedor, paciente y farmacia.

Estas empresas operan con márgenes más altos porque bajan el costo de adquisición de clientes gracias a sus propios canales y suben el valor del cliente a lo largo del tiempo con suscripciones y planes de tratamiento ajustados a cada condición. Su ventaja en datos crece con cada contacto, lo que mejora la personalización y hace más eficiente todo el proceso.

Todavía no aparecen en las presentaciones de JPMorgan ni en los movimientos de fusiones y adquisiciones del sector, pero ya están cambiando lo que los pacientes esperan y alterando la economía de la distribución farmacéutica. Las grandes empresas vienen más lentas, pero la infraestructura —modelos de inteligencia artificial, telesalud y sistemas de entrega en tiempo real— ya está en funcionamiento.

Para los inversores, esto no es solo una jugada por la tecnología en salud. Es una tesis que marca el rumbo de una categoría entera: la fragmentación y reconfiguración de la industria farmacéutica.

¿Un caso claro de esta transformación? El avance de los fármacos con GLP-1, donde la forma clásica de vender medicamentos enfrentó hasta ahora sus desafíos más duros.

GLP-1 y el nuevo manual para vender medicamentos

La fiebre por los fármacos con GLP-1 se volvió un laboratorio para probar formas distintas de comercialización, sobre todo entre las farmacias que trabajan con compuestos dentro de zonas grises del marco regulatorio. Con la demanda en alza de medicamentos para bajar de peso como la semaglutida o la tirzepatida, estos fabricantes salieron a ofrecer alternativas. Lo hacen apoyados en plataformas de telesalud y en sistemas de entrega integrados que esquivan las trabas clásicas en la gestión del medicamento.

Mientras las grandes farmacéuticas siguen negociando con financiadores y ampliando sus carteras clínicas —con precios que muchas veces hacen inaccesible el tratamiento—, estos jugadores ganan terreno con velocidad, comodidad y contacto directo con el consumidor.

El resultado no solo pone a prueba a los organismos que regulan el mercado. También cuestiona cómo se venden los medicamentos en una etapa donde la infraestructura, más que la propiedad intelectual, define quién lleva la delantera.

La ventaja de las startups: pensar en plataformas y moverse rápido

El informe de Define plantea una hoja de ruta clara: arrancar con un caso de uso específico, demostrar un retorno medible y construir para escalar.

Startups en crecimiento como Benchling, Unlearn.AI, Owkin, Arda y Octant ya siguen ese modelo. Pero el mayor impulso viene de las que están resolviendo problemas de base.

Suki AI usa inteligencia artificial de voz para automatizar la documentación clínica y ya se expandió a las principales redes de prestadores. Eso demuestra que los circuitos con alta carga de trabajo pero baja complejidad se pueden transformar antes que los canales tradicionales de medicamentos.

Asepha, una startup canadiense que se mudó a Nueva York, acaba de levantar una ronda inicial de US$ 4 millones, liderada por Glasswing Ventures y Core Innovation Capital. La fundó Eunice Wu, farmacéutica y exingeniera de chips en AMD, donde desarrolló el MI300X. Asepha aplica agentes de inteligencia artificial en farmacias para automatizar llamados de admisión, recetas manuscritas y tareas de documentación.

Sus primeros resultados:

• 96% de precisión al procesar recetas manuscritas
• Dos tercios de los llamados se gestionan sin intervención humana
• El 71% de los farmacéuticos prefiere las respuestas generadas por inteligencia artificial
• Asepha, que ya trabaja con clientes del Fortune 50, representa una nueva camada de startups nacidas desde la inteligencia artificial, enfocadas en resolver problemas técnicos y de cumplimiento en lo más profundo del sistema farmacéutico.

Estas empresas no esperan a que la industria farmacéutica se ponga al día. Diseñan sus modelos alrededor de ella.

Se borran los límites: farmacéuticas, telesalud y distribución se cruzan

Desde Wisp y WellTheory hasta Dutch y Truepill, las plataformas financiadas por capital de riesgo ya diagnostican, recetan, procesan medicamentos y mantienen el seguimiento del paciente, todo dentro de sistemas tecnológicos propios.

Lo que antes necesitaba la coordinación de cinco proveedores, ahora se resuelve bajo un mismo techo. Las unidades de salud de Amazon —con Prime, One Medical y PillPack— refuerzan esa lógica.

A medida que se derriban los compartimentos, la inteligencia artificial se vuelve el hilo que conecta todo. Y quienes se destacan no son necesariamente los que tienen el mejor modelo, sino los que dominan toda la experiencia.

El futuro de la inteligencia artificial farmacéutica se define ahora

Define Ventures acierta: los próximos 12 a 24 meses van a marcar cómo se incorpora la inteligencia artificial en la industria farmacéutica. Los líderes ya dejaron atrás la etapa exploratoria y empiezan a trabajar con estrategias concretas.

Pero la verdadera transformación ya arrancó. La impulsan startups que construyen infraestructura desde cero con inteligencia artificial en el centro. También plataformas que ponen a la farmacia como prioridad y entienden el cumplimiento, la entrega y la atención como partes de un mismo sistema.

La próxima generación de líderes en inteligencia artificial para el sistema de salud no va a definirse por el tamaño, sino por cómo ejecuten. Van a ser empresas con un conocimiento profundo de la ciencia, las reglas del sector y el retorno de inversión. Y van a diseñar sistemas de los que, tarde o temprano, la industria farmacéutica va a depender.

Para los ejecutivos del sector, el momento pide alianzas audaces y métricas claras. Para los fundadores, llegó la hora de mostrar lo que valen antes de que las grandes tecnológicas se los lleven por delante. Para los inversores, esto marca el cambio de poder que el sistema de salud venía demorando.

La revolución de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica ya empezó. Pero quién la va a liderar todavía está por verse.

Nota publicada por Forbes US