¿ChatGPT, Claude o Gemini? Cómo las grandes farmacéuticas están redefiniendo su pila tecnológica de IA
La relación entre la inteligencia artificial y la investigación farmacéutica está cambiando.
¿ChatGPT, Claude o Gemini? Cómo las grandes farmacéuticas están redefiniendo su pila tecnológica de IA
Introducción
La relación entre la inteligencia artificial y la investigación farmacéutica está cambiando.
Durante años, las colaboraciones más destacadas en el desarrollo de fármacos impulsado por IA involucraban a empresas especializadas centradas en la identificación de dianas, la predicción de estructuras proteicas, la generación de moléculas, el cribado virtual o la automatización de laboratorios. Los grupos farmacéuticos también dependían en gran medida de proveedores de servicios en la nube, fabricantes de chips y plataformas de datos para respaldar la infraestructura detrás de estos proyectos.
Ahora, una segunda categoría de proveedores está penetrando profundamente en esta industria. OpenAI, Anthropic y Google ya no son vistos simplemente como proveedores de chatbots genéricos o asistentes de oficina. Sus modelos están incursionando en la investigación científica, el desarrollo clínico, la redacción médica, los asuntos regulatorios, la programación, el análisis de datos, la investigación de producción y la toma de decisiones empresariales.
Por lo tanto, la cuestión estratégica para las empresas farmacéuticas ya no es simplemente "¿qué chatbot deberían usar los empleados?"
La verdadera pregunta es:
¿Qué combinación de modelos, sistemas de datos, herramientas científicas, medidas de control de seguridad y procesos de revisión humana puede convertirse en la capa de inteligencia confiable de una empresa?
Panorama de las colaboraciones de vanguardia en IA de las grandes farmacéuticas
Big Pharma Sharma publicó en mayo de 2026 un análisis que rastreó 27 colaboraciones estratégicas confirmadas que involucran a 21 grandes empresas farmacéuticas y tres ecosistemas de IA de vanguardia: OpenAI, Anthropic y Google Gemini.
El conjunto de datos informó la siguiente distribución aproximada:
| Hallazgo | Resultado reportado |
|---|---|
| Colaboraciones confirmadas rastreadas | 27 |
| Grandes farmacéuticas involucradas | 21 |
| Colaboraciones que involucran a Anthropic | Aprox. 52% |
| Colaboraciones que involucran a OpenAI | Aprox. 41% |
| Colaboraciones que involucran a Gemini | 2 |
| Empresas que colaboran tanto con OpenAI como con Anthropic | Al menos 6 |
| Colaboraciones que involucran investigación o descubrimiento | Aprox. 82% |
Estos datos sirven como una instantánea del mercado, pero no son una estadística oficial de todos los proyectos de IA farmacéutica. Los proyectos piloto privados, los contratos en la nube, las implementaciones de modelos internos, las colaboraciones en modelos especializados y los experimentos no divulgados pueden no estar incluidos en el conjunto de datos.
Estas cifras tampoco significan que la industria farmacéutica esté claramente dividida en bandos de OpenAI, Claude y Gemini.
El patrón más importante es la experimentación con múltiples modelos. Las grandes empresas están probando diferentes sistemas para distintas tareas, mientras construyen una pila tecnológica más amplia en torno a datos propietarios, herramientas de validación, permisos empresariales y supervisión humana.
Las grandes farmacéuticas eligen infraestructura, no solo una ventana de chat
Para un usuario individual, los modelos de vanguardia se pueden usar para escribir, buscar, resumir, generar ideas o programar.
La implementación farmacéutica tiene requisitos adicionales.
El modelo puede necesitar:
- Ejecutarse en un entorno controlado empresarialmente
- Cumplir con permisos de acceso a datos sensibles basados en roles
- Conectarse a bases de datos de investigación internas y repositorios de documentos
- Utilizar herramientas científicas y estadísticas validadas
- Conservar fuentes e información de procedencia
- Generar productos revisables
- Registrar acciones operativas para cumplir con requisitos de auditoría
- Respaldar flujos de trabajo de cumplimiento normativo
- Elevar decisiones inciertas o de alto impacto a expertos calificados
Esto da lugar a al menos tres niveles de adopción.
Nivel 1: Aumento de la productividad empresarial
En este nivel, las empresas abren asistentes de IA a un gran número de empleados.
Los casos de uso típicos incluyen:
- Recuperar conocimiento interno
- Resumir documentos extensos
- Redactar informes
- Generar código
- Crear presentaciones
- Revisar documentos de políticas
- Apoyar el trabajo diario basado en conocimiento
Moderna es una de las primeras en adoptar este modelo. La empresa colabora con OpenAI desde 2023, primero construyendo un asistente interno llamado mChat, y luego implementando ChatGPT Enterprise para miles de empleados multifuncionales.
Bristol Myers Squibb adoptó un enfoque amplio similar en 2026, anunciando el despliegue de Claude en investigación y desarrollo, desarrollo clínico, fabricación, comercial y funciones corporativas, cubriendo a más de 30,000 empleados y conectándose a miles de fuentes de datos internas.
Nivel 2: IA integrada en flujos de trabajo específicos
Este nivel va más allá de los asistentes genéricos.
Los modelos se integran en procesos definidos, como por ejemplo:
- Elaboración de informes de estudios clínicos
- Generación de documentos regulatorios
- Soporte en el diseño de protocolos
- Análisis de datos de ensayos
- Procesos de reclutamiento de pacientes
- Bioinformática
- Investigación de desviaciones de producción
- Redacción médica y científica
En esta etapa, el sistema de IA ya no es solo una herramienta para mejorar la eficiencia de la escritura, sino que se convierte en una parte integral del proceso en sí.
Para una implementación efectiva se necesita: plantillas aprobadas, recuperación confiable de fuentes, resultados estructurados, control de versiones, controles de calidad y revisión por expertos.
Nivel 3: Plataforma inteligente que cubre todo el ciclo de I+D
Este nivel es una plataforma de agentes que puede coordinar múltiples herramientas y fuentes de información.
El agente puede realizar las siguientes operaciones:
- Interpretar los objetivos de investigación o negocio
- Desglosar los objetivos en subtareas
- Recuperar evidencia interna y externa
- Llamar a bases de datos, software científico o servicios empresariales
- Ejecutar cálculos analíticos
- Generar entregables
- Verificar la calidad de los resultados
- Someter a revisión humana
La colaboración de larga data entre Merck y Google Cloud refleja esta dirección. Este plan de colaboración valorado en miles de millones de dólares tiene como objetivo implementar una plataforma de agentes a través de Gemini Enterprise en investigación, producción, operaciones comerciales y funciones corporativas.
En este nivel, el centro de la competencia ya no es qué marca aparece en la pestaña del navegador del empleado, sino qué plataforma puede coordinar los nuevos flujos de trabajo científicos y operativos de la empresa.
Por qué Claude ha tomado la delantera en el panorama de colaboraciones
Anthropic tiene la mayor participación entre los socios
contabilizados en el conjunto de datos de Big Pharma Sharma.
Este posicionamiento temprano se alinea con la estrategia empresarial y de ciencias de la vida de Claude.
Los equipos farmacéuticos suelen necesitar un modelo que pueda manejar:
- Documentos clínicos y regulatorios extensos
- Redacción científica estructurada
- Flujos de trabajo de código y análisis de datos
- Instrucciones operativas detalladas
- Evidencia con enlaces a fuentes
- Controles de seguridad empresarial
- Procesos repetibles y auditables
Estas necesidades coinciden en gran medida con el posicionamiento de Anthropic para Claude.
Claude para Ciencias de la Vida
Anthropic lanzó Claude para Ciencias de la Vida en 2025, añadiendo integraciones y conectores para plataformas científicas y fuentes de información.
Los servicios anunciados en este ecosistema incluyen:
- Benchling
- PubMed
- BioRender
- 10x Genomics
- Synapse.org
- Wiley Scholar Gateway
- ClinicalTrials.gov
- Medidata
El objetivo es acercar Claude a las herramientas existentes de los científicos, en lugar de requerir que cada tarea comience copiando texto manualmente.
Anthropic amplió este enfoque en 2026 con el lanzamiento de Claude para la Ciencia, una plataforma de trabajo científico que integra herramientas de investigación, recursos computacionales y resultados auditables.
Bristol Myers Squibb: Claude como capa de inteligencia compartida
Bristol Myers Squibb anunció un acuerdo estratégico con Anthropic en mayo de 2026.
La empresa indicó que Claude Enterprise se desplegaría en sus operaciones globales, incluyendo:
- Investigación
- Desarrollo clínico
- Fabricación
- Funciones comerciales
- Funciones corporativas
Bristol Myers Squibb describió a Claude como una plataforma de inteligencia compartida, no como una aplicación de un solo propósito. El objetivo es conectar a empleados y agentes con datos internos, creando al mismo tiempo una capa de interacción común en diferentes flujos de trabajo.
Este tipo de acuerdos ayuda a explicar el número de socios de Anthropic. El producto no solo se vende como una API de modelo, sino como un entorno empresarial seguro, una herramienta de codificación, un marco de agentes y una interfaz de conocimiento.
NovoScribe muestra el valor de la IA en documentos regulados
NovoScribe de Novo Nordisk es uno de los ejemplos más claros del uso de Claude en flujos de trabajo de documentos regulados.
El sistema combina:
- Modelos Claude
- Código Claude
- Generación aumentada por recuperación
- Texto aprobado por expertos
- Variables específicas del caso
- Amazon Bedrock
- MongoDB Atlas
- Revisión humana
Anthropic informó que documentos de estudios clínicos que antes requerían más de diez semanas ahora se generan en aproximadamente diez minutos a través de esta plataforma.
Esta cifra es un resultado de caso reportado por la empresa, no una garantía para cada documento clínico. Aun así, el flujo de trabajo muestra por qué los modelos de lenguaje grandes son atractivos en la redacción regulatoria.
Los informes clínicos y documentos relacionados suelen:
- Ser extensos
- Estar altamente estructurados
- Tener formatos repetitivos
- Depender de datos fuente
- Usar terminología uniforme
- Estar sujetos a una amplia revisión
- Necesitar rastrear conclusiones hasta la evidencia
Los modelos pueden ayudar en la extracción de información, la generación de borradores, el formateo y la verificación de coherencia. El juicio científico, la responsabilidad regulatoria, la aprobación y la responsabilidad final siguen recayendo en profesionales calificados.
Esta es una distinción importante. El éxito temprano de Claude
en el ámbito farmacéutico no prueba necesariamente que sea superior en el descubrimiento de nuevos fármacos. Lo que demuestra es que Anthropic
Se encontraron flujos de trabajo empresariales que permiten medir el valor rápidamente: codificación, generación de documentación, recuperación de conocimiento y análisis estructurado.
OpenAI se expande de la inteligencia artificial empresarial general a modelos para ciencias de la vida
El camino de OpenAI hacia la industria farmacéutica es ligeramente diferente.
Sus ventajas iniciales provinieron de:
- Familiaridad general de los empleados con ChatGPT.
- Despliegue a nivel empresarial.
- Ecosistema masivo de desarrolladores.
- Aplicaciones GPT personalizadas.
- Herramientas internas basadas en API.
- Capacidades generales de codificación y razonamiento.
Moderna: Adopción integral de inteligencia artificial en toda la empresa
Moderna comenzó a colaborar con OpenAI en 2023.
Inicialmente, la empresa creó un chatbot interno llamado mChat. Posteriormente, promovió el uso de ChatGPT Enterprise en múltiples áreas funcionales del negocio y alentó a los empleados a construir GPTs especializados para tareas repetitivas.
Este es un modelo de productividad de abajo hacia arriba. Los empleados de los equipos de I+D, legal, fabricación, comercial y administrativo pueden identificar casos de uso de alta frecuencia y crear asistentes internos en torno a ellos.
La ventaja es una amplia experimentación. El riesgo es que, si cada departamento construye herramientas sin una gobernanza, criterios de evaluación y control de datos unificados, se puede generar fragmentación.
Sanofi, Formation Bio y OpenAI
Sanofi anunció en 2024 una colaboración con OpenAI y Formation Bio para desarrollar software de inteligencia artificial destinado al descubrimiento de fármacos.
La colaboración integró:
- Los datos propietarios y la experiencia farmacéutica de Sanofi.
- Los modelos y capacidades de IA de OpenAI.
- La ingeniería y la plataforma de desarrollo de fármacos de Formation Bio.
Posteriormente, estas empresas lanzaron Muse, una herramienta diseñada para apoyar el reclutamiento de pacientes en ensayos clínicos.
Esto marca un paso desde la asistencia general a los empleados hacia flujos de trabajo específicos de desarrollo de fármacos.
GPT-Rosalind: Línea de productos dedicada a ciencias de la vida
OpenAI lanzó en 2026 GPT-Rosalind, una serie de modelos construidos específicamente para la investigación en ciencias de la vida.
El sistema está diseñado para razonar sobre:
- Biología.
- Descubrimiento de fármacos.
- Ingeniería de proteínas.
- Química.
- Genómica.
- Evidencia científica.
- Herramientas de investigación.
- Flujos de trabajo experimentales.
OpenAI también desarrolló plugins de ciencias de la vida y visores científicos para flujos de trabajo como análisis de literatura, secuenciación de próxima generación, análisis unicelular y revisión de estructuras moleculares.
GPT-Rosalind marca un cambio estratégico.
OpenAI ya no es solo un asistente empresarial genérico para empresas farmacéuticas. Está construyendo una serie de modelos independientes, marcos de evaluación, capas de herramientas y programas de acceso controlado para la investigación en ciencias de la vida.
Los propios resultados de LifeSciBench de la compañía también indican que la prudencia sigue siendo necesaria. GPT-Rosalind lidera entre los modelos evaluados, pero su tasa de finalización general de tareas está lejos de ser perfecta, especialmente en trabajos con altos requisitos de artefactos, diseño y operaciones restringidas.
Los modelos de dominio pueden mejorar el rendimiento, pero no reemplazan la necesidad de validación por parte de expertos.
Del razonamiento científico a la experimentación automatizada
La estrategia de OpenAI en ciencias de la vida también incluye el trabajo de conectar modelos con plataformas experimentales, logrando así el diseño y la ejecución automatizados de experimentos.
Sistemas experimentales.
El texto original destaca proyectos que involucran a Ginkgo Bioworks y Retro Biosciences.
La dirección importante no es un resultado aislado, sino el intento de construir un ciclo cerrado:
- El modelo revisa la evidencia experimental previa.
- Propone nuevos diseños u optimizaciones.
- La automatización del laboratorio ejecuta el experimento.
- Se recopilan los resultados experimentales.
- El modelo analiza los resultados.
- Propone el siguiente experimento.
- El científico revisa el proceso y las conclusiones.
Si este ciclo cerrado se vuelve confiable, el rol de la IA irá más allá de resumir información científica; podrá participar en el diseño experimental iterativo.
Este es un estándar más exigente que la generación de documentos. El sistema debe lidiar con datos ruidosos, comprensión biológica incompleta, experimentos fallidos, limitaciones de equipo y restricciones de seguridad.
Por lo tanto, las afirmaciones sobre avances científicos deben evaluarse mediante experimentos reproducibles y resultados reales de I+D, no solo a través de evaluaciones comparativas de modelos o comunicados de prensa.
Gemini tiene pocos acuerdos, pero una infraestructura más amplia
En el conjunto de datos de Sharma sobre grandes farmacéuticas, Google Gemini solo aparece en dos colaboraciones.
Esta cifra no refleja la presencia total de Google en ciencias de la vida.
Las soluciones de Google incluyen:
- Modelos Gemini.
- Google Cloud.
- Gemini Enterprise.
- Infraestructura de datos.
- Búsqueda empresarial.
- Workspace.
- Vertex AI.
- Computación TPU.
- Herramientas de desarrollo de agentes.
- Investigación científica de Google DeepMind.
- AlphaFold y modelos biológicos relacionados.
Las farmacéuticas que adoptan Gemini probablemente adquieren una arquitectura integrada de nube y datos, no un modelo único.
Merck y Google Cloud
Merck & Co. anunció en abril de 2026 una asociación multianual con Google Cloud valorada en hasta mil millones de dólares.
La colaboración tiene como objetivo aplicar Gemini Enterprise y la tecnología de Google Cloud en:
- I+D.
- Fabricación.
- Operaciones comerciales.
- Interacción con pacientes.
- Funciones empresariales.
Se espera que los ingenieros de Google Cloud colaboren con los equipos de Merck en el despliegue.
Se trata de un acuerdo grande a nivel de infraestructura, y este tipo de acuerdos puede hacer que las estadísticas de colaboración sean engañosas. Google puede anunciar públicamente menos acuerdos, pero aun así obtener compromisos estratégicos amplios.
AlphaFold y el ecosistema científico de Google
Google también se beneficia del prestigio científico de Google DeepMind.
AlphaFold transformó el panorama práctico de la predicción de estructuras de proteínas y se ha convertido en un recurso de investigación importante. Google DeepMind e Isomorphic Labs continúan trabajando en sistemas de biología y diseño de fármacos.
En la arquitectura farmacéutica, Gemini puede actuar como capa de lenguaje natural y orquestación de tareas, mientras que los modelos científicos especializados realizan predicciones estructurales, químicas o biológicas.
Por lo tanto, la ventaja a largo plazo de Google podría provenir de la integración de:
- Capacidades generales de razonamiento.
- Infraestructura en la nube.
- Datos empresariales.
- Modelos científicos.
- Gestión de agentes.
- Computación a gran escala.
La industria no está dividida en tres campos permanentes
En el conjunto de datos rastreados, al menos seis farmacéuticas colaboran tanto con OpenAI como con Anthropic.
Este es uno de los hallazgos más...
importantes.
Es poco probable que las grandes farmacéuticas deleguen todos sus flujos de trabajo críticos a un solo proveedor de modelos, porque las capacidades, precios, latencia, diseño de productos y regulaciones siguen cambiando rápidamente.
Las arquitecturas multimodelo permiten a las empresas emparejar herramientas con tareas.
Por ejemplo:
- Claude puede usarse para documentos largos, escritura estructurada, código y flujos de trabajo regulados.
- OpenAI puede usarse para trabajo de conocimiento amplio, investigación de dominio, razonamiento científico basado en herramientas y sistemas experimentales.
- Gemini puede combinarse con datos de Google Cloud, agentes empresariales y tecnología especializada de DeepMind.
- Modelos más pequeños o de código abierto pueden manejar cargas de trabajo de bajo costo o implementación privada.
- Modelos científicos especializados pueden ejecutar tareas de química, genómica, imágenes o estadística.
Esto no significa que todas las empresas usarán todos los proveedores.
Significa que los activos duraderos probablemente no serán las marcas de los modelos en sí.
Los activos duraderos son las plataformas internas que controlan:
- Permisos de acceso a datos.
- Enrutamiento de modelos.
- Permisos de herramientas.
- Autenticación.
- Evaluación.
- Registro.
- Costos.
- Seguimiento de fuentes.
- Aprobación humana.
- Responsabilidad regulatoria.
Arquitectura farmacéutica multimodelo práctica
Una plataforma de IA farmacéutica madura puede contener múltiples capas.
| Capa | Función |
|---|---|
| Interfaz de usuario y agente | Recibe objetivos, preguntas y decisiones de revisión |
| Capa de orquestación | Planifica tareas y enruta el trabajo a modelos y herramientas |
| Modelos de lenguaje de frontera | Manejan razonamiento, escritura, codificación y coordinación |
| Modelos de dominio | Ejecutan tareas de biología, química, estructura, imágenes o genómica |
| Capa de datos | Proporciona acceso controlado a información interna y externa |
| Herramientas científicas | Ejecutan cálculos, análisis y simulaciones validados |
| Sistemas empresariales | Conectan flujos de trabajo clínicos, regulatorios, de fabricación y comerciales |
| Capa de evaluación | Mide precisión, omisiones, citas, reproducibilidad y riesgo |
| Nivel de gobernanza | Control de permisos, registros de auditoría, retención y aprobación |
| Humanos expertos | Revisar evidencia, tomar decisiones y retener la rendición de cuentas |
Esta arquitectura también reduce la dependencia de proveedores.
Si la calidad del modelo disminuye, los costos aumentan o la disponibilidad cambia, la capa de orquestación puede redirigir parte de la carga de trabajo a otro lugar, siempre que la empresa haya establecido interfaces estandarizadas y mecanismos de evaluación.
Por qué la mayoría de las colaboraciones se concentran en la fase de investigación y descubrimiento
Los informes de seguimiento y análisis muestran que aproximadamente el 82% de las colaboraciones involucran la fase de investigación o descubrimiento.
Esta concentración refleja el área de fortaleza actual de los modelos de lenguaje de gran escala.
La investigación y el desarrollo clínico contienen una gran cantidad de información que los modelos pueden procesar:
- Literatura científica.
- Registros experimentales.
- Protocolos.
- Documentos de ensayos clínicos.
- Resultados estadísticos.
- Redacción médica.
- Datos genómicos.
- Código bioinformático.
- Evidencia de dianas terapéuticas.
- Bases de conocimiento internas.
En la investigación temprana, los modelos pueden ayudar en:
- Revisiones bibliográficas.
- Integración de evidencia.
- Generación de código.
- Análisis ómico.
- Generación de hipótesis.
- Planificación experimental.
- Redacción de documentos técnicos.
En el desarrollo clínico, pueden apoyar:
- Preparación de protocolos.
- Viabilidad de ensayos.
- Reclutamiento de sujetos.
- Redacción de informes de estudio.
- Preparación de materiales de presentación regulatoria.
- Interpretación de datos.
- Redacción médica.
Estas tareas son intensivas en información y generalmente permiten la revisión por parte de expertos antes de que las decisiones afecten a pacientes o productos.
Por qué la adopción en producción y CMC es más lenta
En el ámbito de producción y química, fabricación y control (comúnmente conocido como CMC), hay pocos casos públicamente divulgados de implementación de modelos de vanguardia.
La razón no es la falta de valor potencial.
Los casos de uso posibles incluyen:
- Revisión de lotes de registros.
- Investigación de desviaciones.
- Recuperación de conocimiento de procesos.
- Redacción de documentos de calidad.
- Análisis de causa raíz.
- Planificación de la cadena de suministro.
- Soporte de mantenimiento.
- Capacitación y procedimientos operativos estándar.
La diferencia radica en el riesgo.
Una hipótesis de investigación errónea puede ser refutada mediante experimentos posteriores; pero una instrucción de producción incorrecta puede afectar la calidad del producto, el suministro, el cumplimiento normativo o la seguridad del paciente.
El entorno de producción también depende de:
- Datos de equipos en tiempo real.
- Software validado.
- Sistemas de gestión de calidad.
- Control de cambios.
- Registros electrónicos.
- Permisos estrictos.
- Procedimientos operativos escritos.
En este entorno, los sistemas de IA requieren una mayor validación, límites de acción más estrechos y una supervisión humana más estricta.
Esto explica por qué el área de producción podría comenzar con casos de uso controlados como la recuperación de documentos y el análisis de desviaciones, antes de expandirse gradualmente al control autónomo de procesos.
JulesOS de GSK: Estrategia de construcción interna
GSK presenta un contraste importante con los modelos de colaboración pública.
La compañía ha desarrollado JulesOS, un sistema operativo interno basado en agentes que accede a una comunidad de agentes y modelos especializados.
GSK describe esta plataforma como una integración de:
- IA y modelos de aprendizaje automático especializados.
- Herramientas de generación de código.
- Herramientas de análisis de datos.
- Conocimiento científico interno.
- Flujos de trabajo de agentes.
- Una experiencia unificada para los investigadores.
Este enfoque le da a GSK un mayor control sobre la orquestación, el acceso a datos, la validación y la interfaz de usuario.
Al mismo tiempo, puede ayudar a la empresa a obtener más valor de sus conjuntos de datos propietarios, incluidos resultados experimentales internos, información ómica, evidencia clínica y conocimiento de dianas.
Una plataforma interna no significa que todos los componentes se construyan desde cero.
GSK aún puede usar infraestructura en la nube externa, software de código abierto, modelos de terceros o herramientas especializadas. La diferencia es que la empresa controla la capa de integración y decide cómo estos componentes se ponen a disposición de los empleados.
¿Construir internamente o colaborar externamente?
Ambas estrategias tienen sus ventajas.
| Colaboración externa con IA de vanguardia | Plataforma interna de agentes |
|---|---|
| Acceso más rápido a nuevas capacidades del modelo | Mayor control sobre la arquitectura y los datos |
| Ingeniería y soporte del proveedor | Personalización profunda de flujos de trabajo internos |
| Implementación empresarial más sencilla | Reducción de la dependencia de un solo proveedor |
| Iteración y mejora rápida del modelo | Mayor autonomía en orquestación y evaluación |
| Posible riesgo de dependencia del proveedor | Altos costos de ingeniería y operación |
Muchas empresas adoptarán una combinación de ambos.
Pueden construir una plataforma interna mientras utilizan, por debajo, Claude, GPT-Rosalind, Gemini, modelos de código abierto y sistemas científicos especializados.
El valor más maduro actualmente reside en la compresión del trabajo del conocimiento
En la actualidad, el valor más medible de implementar LLM en el sector farmacéutico proviene del trabajo del conocimiento.
Por ejemplo:
- Reducir el tiempo de preparación de documentos de semanas a minutos o días.
- Acortar los ciclos de revisión.
- Redactar contenido regulatorio y clínico.
- Acelerar el desarrollo de código.
- Recuperar conocimiento científico interno.
- Generar análisis estructurados.
- Apoyar la interpretación de datos.
- Crear agentes de flujo de trabajo reutilizables.
Estos beneficios se pueden observar con relativa rapidez.
Pero es mucho más difícil demostrar que un modelo de vanguardia ha:
- Identificado dianas terapéuticas superiores.
- Generado moléculas más seguras.
- Aumentado las tasas de éxito clínico.
- Reducido el riesgo de fracaso en etapas tardías.
- Mejorado los resultados a largo plazo de los pacientes.
El desarrollo de fármacos requiere años. El resultado final depende de la biología, la calidad experimental, la toxicología, la fabricación, las diferencias individuales de los pacientes, el diseño de ensayos, las operaciones clínicas y la revisión regulatoria.
Los modelos no pueden eludir la verificación física.
Esto no significa que la productividad en documentación y codificación sea irrelevante. Un trabajo del conocimiento más rápido puede acortar los ciclos en todo el proceso de desarrollo. Solo significa que la industria debe distinguir entre eficiencia del flujo de trabajo y éxito científico.
Los modelos generales aún dependen de datos y herramientas especializados
Un modelo de vanguardia puede ser fuerte en lenguaje, razonamiento y planificación, pero aún puede carecer de los datos completos necesarios para resolver problemas farmacéuticos específicos.
Los activos de fármacos de cola larga, proyectos clínicos históricos, resultados experimentales propietarios, compuestos de I+D descontinuados y registros de decisiones internas pueden no estar en los datos de entrenamiento público.
Por lo tanto, una arquitectura de IA realista para ciencias de la vida debe combinar los siguientes elementos:
- Modelos de vanguardia para comprensión y coordinación de tareas.
- Bases de datos seleccionadas que proporcionen hechos confiables.
- Datos internos que ofrezcan evidencia específica de la empresa.
- Modelos científicos para predicciones de dominio.
- Software validado para cálculos y análisis.
- Sistemas de laboratorio para pruebas experimentales.
- Humanos expertos para interpretación y rendición de cuentas.
Conectar modelos a bases de datos especializadas a través de herramientas aprobadas puede ser más valioso que cambiar de un modelo de vanguardia a otro.
La calidad de la interfaz de datos y herramientas puede determinar tanto el resultado final como la capacidad de razonamiento del modelo.
La colaboración en IA está elevando el estándar competitivo en la industria farmacéutica
El nuevo panorama de colaboración está obligando a las empresas farmacéuticas a mejorar capacidades que ya de por sí son difíciles.
1. Convertir datos internos en conocimiento utilizable
La mayoría de las grandes farmacéuticas poseen enormes cantidades de datos.
El desafío es que estos datos pueden:
- Almacenarse en diferentes sistemas.
- Describirse con terminología inconsistente.
- Estar protegidos por diferentes permisos.
- Carecer de información de origen.
- Ser difíciles de recuperar.
- Estar construidos para un flujo de trabajo pero no adaptarse a otro.
Si la organización no ha establecido estándares claros y mecanismos de control de acceso, los modelos no podrán usar la información de manera confiable.
2. Integrar modelos en flujos de trabajo reales
Comprar un chatbot empresarial es relativamente simple.
Integrar IA en un informe clínico, presentación regulatoria, proceso de farmacovigilancia, sistema de calidad o flujo de trabajo de laboratorio requiere rediseño de procesos.
El equipo debe decidir:
- ¿Qué pasos se pueden automatizar?
- ¿Qué resultados son sugerencias?
- ¿Qué acciones requieren aprobación?
- ¿Qué evidencia debe conservarse?
- ¿Cómo corregir errores?
- ¿Quién tiene la decisión final?
- ¿Qué sucede cuando el modelo cambia?
3. Construir evaluaciones científicas
Los puntos de referencia públicos no pueden responder si un modelo es seguro y útil para el flujo de trabajo de desarrollo de fármacos de una empresa.
Las evaluaciones farmacéuticas deben usar tareas internas reales y medir:
- Precisión.
- Información faltante.
- Afirmaciones sin fundamento.
- Calidad de las citas.
- Reproducibilidad.
- Uso correcto de herramientas.
- Robustez ante datos incompletos.
- Aceptación por parte de expertos.
- Tiempo ahorrado después de la revisión.
- Rendimiento después de la actualización del modelo.
Un sistema de IA que genera borradores impresionantes pero crea más trabajo de revisión puede ofrecer poco valor real.
El futuro es una plataforma de modelo-datos-herramientas-experimento
Claude, OpenAI y Gemini están ingresando a la industria farmacéutica por diferentes caminos.
Anthropic
Anthropic está enfatizando:
- Seguridad empresarial.
- Flujos de trabajo con documentos largos.
- Codificación.
- Conectores científicos.
- Documentos regulados.
- Espacios de trabajo científicos auditables.
- Capa de inteligencia compartida.
OpenAI
OpenAI está combinando:
- Amplia adopción de ChatGPT.
Productividad empresarial.
- Amplio ecosistema de desarrolladores.
- GPT-Rosalind.
- Complementos científicos.
- Codificación basada en agentes.
- Investigación basada en herramientas.
- Automatización de experimentos.
Google está integrando:
- Gemini.
- Gemini Enterprise.
- Google Cloud.
- Infraestructura de datos empresariales.
- Plataforma de agentes.
- Computación TPU.
- AlphaFold.
- Modelos científicos de Google DeepMind.
El resultado probable no es que haya un único ganador en todos los flujos de trabajo farmacéuticos.
Un futuro más realista es una plataforma donde coexistan múltiples modelos y se enruten según la tarea.
Un modelo puede revisar la literatura. Otro puede generar código. Un modelo especializado puede predecir propiedades moleculares. Un agente empresarial puede coordinar bases de datos, software y aprobaciones. Una plataforma de laboratorio puede probar los resultados.
En esta arquitectura, el modelo es solo una capa.
El valor proviene de completar un ciclo confiable:
- Comprender el problema científico o de negocio.
- Recuperar evidencia creíble.
- Utilizar las herramientas correctas y validadas.
- Generar resultados revisables.
- Realizar experimentos o verificaciones operativas.
- Capturar los resultados.
- Obtener la aprobación de expertos.
- Mejorar el siguiente flujo de trabajo.
Preguntas frecuentes
¿Las farmacéuticas eligen Claude, ChatGPT o Gemini?
Muchas empresas están utilizando más de uno. Un análisis de colaboraciones de mayo de 2026 encontró que al menos seis grandes farmacéuticas tienen alianzas tanto con OpenAI como con Anthropic, lo que indica que la estrategia multimodelo ya es común.
¿Por qué Claude tiene tantas colaboraciones farmacéuticas?
El posicionamiento de Claude se centra en documentos extensos, redacción estructurada, codificación, seguridad empresarial, citas e integración científica. Estas características son adecuadas para flujos de trabajo regulados, como la redacción clínica, la investigación interna, la codificación y la revisión de documentos.
¿Qué es GPT-Rosalind?
GPT-Rosalind es la serie de modelos de ciencias de la vida de OpenAI, utilizada para razonamiento en biología, química, descubrimiento de fármacos, genómica, evidencia y herramientas científicas. El modelo se despliega mediante una estructura controlada de vista previa de investigación y acceso empresarial.
¿Cómo se aplica Google Gemini en el sector farmacéutico?
Google posiciona a Gemini como parte de una infraestructura de nube y agentes a mayor escala. Merck colaboró con Google Cloud en 2026 para implementar Gemini Enterprise en flujos de trabajo de investigación, fabricación, comerciales y empresariales.
¿Qué es GSK JulesOS?
JulesOS es el sistema operativo de agentes desarrollado internamente por GSK. Integra modelos especializados, herramientas de codificación, sistemas de análisis de datos y el conocimiento corporativo en un entorno unificado para los investigadores.
¿Puede la IA redactar documentos clínicos y regulatorios?
La inteligencia artificial puede ayudar con la extracción de datos fuente, la generación de borradores, la unificación de formatos, la verificación de coherencia y la generación de documentos estructurados. Sin embargo, el juicio científico final, la revisión de cumplimiento, la aprobación y la responsabilidad deben estar a cargo de profesionales calificados.
¿Está la IA mejorando las tasas de éxito en el desarrollo de fármacos?
En comparación con la mejora de las tasas de éxito clínico, la evidencia pública existente apunta más a un aumento de la eficiencia en el desarrollo. El impacto real en la calidad de los objetivos, la selección de candidatos, la seguridad y los resultados de los ensayos aún requiere más tiempo de validación.
¿Por qué las farmacéuticas adoptan múltiples modelos?
Diferentes modelos tienen ventajas en rendimiento, costo, velocidad de respuesta, ecosistema de herramientas y esquemas de implementación. Una plataforma multimodelo reduce la dependencia de un solo proveedor y permite asignar distintas tareas al sistema más adecuado.
Herramientas relacionadas
- Claude for Life Sciences: Solución de ciencias de la vida de Anthropic que integra datos científicos, literatura y plataformas de investigación.
- Claude Science: Entorno de trabajo científico de IA para herramientas, computación y resultados auditables.
- GPT-Rosalind: Serie de modelos de OpenAI diseñada específicamente para investigación en ciencias de la vida y flujos de trabajo científicos.
- Gemini Enterprise: Plataforma empresarial de agentes de Google Cloud con soporte para conexión de datos, integración de aplicaciones, gobierno y flujos de trabajo de múltiples pasos.
- AlphaFold: Sistema de predicción de estructuras proteicas de Google DeepMind y plataforma de investigación científica.
- GSK JulesOS: Sistema operativo interno de GSK para agentes científicos y herramientas especializadas de IA.
Enlaces relacionados
- Informe de análisis de colaboraciones farmacéuticas: Fuente de datos original que cubre 27 colaboraciones y el panorama de 21 empresas.
- Acuerdo de colaboración entre Bristol-Myers Squibb y Anthropic: Anuncio oficial de Bristol-Myers Squibb sobre la implementación de Claude Enterprise en toda la empresa.
- Caso NovoScribe de Novo Nordisk: Informe de Anthropic sobre procesos documentales regulados y mejora de la productividad.
- Moderna y OpenAI: Caso de estudio de OpenAI sobre la implementación de ChatGPT Enterprise y GPT internos en Moderna.
- Sanofi, Formation Bio y OpenAI: Anuncio oficial de Sanofi sobre su colaboración en el descubrimiento de fármacos con IA.
- Presentación de GPT-Rosalind: Presentación oficial de OpenAI sobre su serie de modelos de ciencias de la vida.
- Colaboración entre Merck y Google Cloud: Anuncio oficial de Merck sobre su acuerdo con Gemini Enterprise y Google Cloud.
Resumen
Las grandes farmacéuticas ya no consideran a ChatGPT, Claude y Gemini como herramientas de chat aisladas, sino que las prueban como componentes de infraestructura empresarial de IA, capaces de conectar datos internos, herramientas científicas, procesos regulados y sistemas de agentes.
Actualmente, Anthropic tiene la mayor cuota en el conjunto de datos de colaboraciones públicas; OpenAI está ampliando su alcance desde aplicaciones empresariales generales a modelos especializados de ciencias de la vida; y Google compite a través de una oferta más amplia de servicios en la nube, datos, modelos científicos y plataformas de agentes. Al mismo tiempo, JulesOS de GSK demuestra que las grandes farmacéuticas pueden optar por controlar la capa de orquestación por sí mismas.
Los beneficios más notables recientes radican en la aceleración del procesamiento de documentos, la redacción de código, la recuperación de conocimiento y el análisis de datos. Las afirmaciones sobre que los modelos de vanguardia pueden mejorar la calidad de los medicamentos o la tasa de éxito clínico aún requieren experimentos a largo plazo y evidencia clínica para su verificación.
La ventaja decisiva no proviene de elegir una marca de modelo en particular, sino de construir un sistema cerrado, confiable y auditable, que conecte estrechamente modelos, datos propietarios, herramientas verificadas, experimentos y toma de decisiones humanas responsables.