La inteligencia artificial quiere dejar de ser, únicamente, una herramienta para automatizar el papeleo de la industria farmacéutica. Empieza a encontrar su sitio en el laboratorio científico. En esta dirección ha aputnado el nuevo movimiento de Novo. La compañía danesa ha alcanzado un acuerdo con Anthropic para incorporar los modelos Claude a determinadas fases del descubrimiento y desarrollo de nuevos medicamentos.
La alianza supone un nuevo paso en una carrera que puede tener importantes consecuencias económicas para el sector. Desarrollar un medicamento exige años de investigación, miles de millones en inversión y asumir que buena parte de los candidatos nunca llegarán al mercado. De ahí que, las grandes farmacéuticas estén buscando en la IA una herramienta capaz tnato de automatizar tareas como de comprimir algunos de los procesos que determinan cuánto cuesta y cuánto tarda una molécula en convertirse en tratamiento.
En el caso de Novo, la primera fase será todavía selectiva. Sus científicos y equipos computacionales identificarán problemas concretos del descubrimiento de fármacos sobre los que trabajar conjuntamente con Anthropic. La farmacéutica evaluará tanto los modelos de la tecnológica estadounidense como Claude Science, su entorno de IA diseñado específicamente para investigadores. El objetivo es utilizarlos en tareas de razonamiento científico, comprensión de la biología y estudio de los mecanismos de los medicamentos.
La compañía no ha detallado, por el momento, qué áreas terapéuticas, moléculas o ensayos clínicos formarán parte de estas primeras pruebas. Tampoco ha comunicado los términos económicos del acuerdo.
IA para descubrir nuevos medicamentos
Novo ya había probado Claude en su negocio para agilizar la documentación necesaria para desarrollar y aprobar un medicamento. La compañía creó NovoScribe, una plataforma de inteligencia artificial generativa construida con Claude Code sobre Amazon Bedrock y MongoDB Atlas. El sistema combina generación aumentada por recuperación (RAG), contenidos previamente aprobados por especialistas y variables específicas de cada caso para elaborar documentación científica y regulatoria.
NovoScribe ha permitido pasar de más de diez semanas a unos diez minutos en la generación de determinada documentación de estudios clínicos, además de reducir un 95% los recursos necesarios para producir protocolos de verificación de dispositivos. Son datos facilitados por Anthropic sobre la utilización de su tecnología en Novo, por lo que no equivalen a una medición independiente del impacto global sobre los tiempos de desarrollo de un fármaco.
La diferencia es que la nueva alianza pretende avanzar desde la automatización de procesos hacia la propia actividad científica. Anthropic lleva meses reforzando Claude para este terreno. Claude Science, presentado en junio, integra herramientas y entornos utilizados habitualmente por investigadores, mientras que la tecnológica ha publicado experimentos en diseño de proteínas y química analítica con sus modelos.
La IA entra en la estrategia de I+D de Novo
Para Novo, el acuerdo tampoco es una apuesta aislada. La farmacéutica está construyendo una red de alianzas tecnológicas alrededor de su investigación y desarrollo. En agosto alcanzó un acuerdo estratégico con AWS para crear un centro conjunto de innovación en Londres, donde científicos de Novo y especialistas tecnológicos trabajan con IA y computación en la nube con el objetivo de reducir el recorrido entre la identificación de una diana farmacológica y la primera administración en humanos.
La colaboración con Anthropic añade ahora otra pieza: modelos de frontera capaces de intervenir en tareas de razonamiento científico y desarrollo de software, además de los usos administrativos y documentales que la compañía ya estaba explorando.
El acuerdo incorpora mecanismos de gobernanza de datos y supervisión humana. En una industria altamente regulada como la farmacéutica, esa cuestión será tan importante como la capacidad de los propios modelos: acelerar una tarea científica no elimina la necesidad de validar resultados, garantizar su trazabilidad y mantener la responsabilidad de las decisiones en manos de investigadores y profesionales.
La batalla por recortar años al desarrollo farmacéutico
La operación refleja una transformación del sector a la que seguiremos presntando toda nuestra atención. La competición ya no consiste únicamente en descubrir la próxima molécula superventas, sino también en construir una infraestructura de IA capaz de descubrirla antes, descartar antes los candidatos que no funcionan y reducir el trabajo necesario para llevar los que sí lo hacen hasta el paciente.
Ahí reside el verdadero valor económico que persiguen estas alianzas. Una reducción significativa del tiempo empleado en investigación, documentación o desarrollo no solo puede disminuir costes también puede adelantar la llegada al mercado de un medicamento y ampliar el periodo durante el cual una compañía puede obtener retornos de la inversión realizada.
