ChatGPT, Claude o Gemini? Come le grandi aziende farmaceutiche stanno ridefinendo il loro stack di IA

Introduzione

Il rapporto tra intelligenza artificiale e ricerca farmaceutica sta cambiando.

Per anni, le collaborazioni più note nello sviluppo di farmaci basato sull'AI hanno coinvolto aziende specializzate, focalizzate su identificazione di bersagli terapeutici, previsione della struttura delle proteine, generazione di molecole, screening virtuale o automazione di laboratorio. I gruppi farmaceutici hanno anche fatto molto affidamento su provider cloud, aziende di chip e fornitori di piattaforme dati per l'infrastruttura alla base di questi progetti.

Ora, una seconda categoria di fornitori sta penetrando profondamente nel settore. OpenAI, Anthropic e Google non sono più visti solo come fornitori di chatbot generici o assistenti per l'ufficio. I loro modelli stanno entrando nella ricerca scientifica, nello sviluppo clinico, nella scrittura medica, negli affari regolatori, nella programmazione, nell'analisi dei dati, nelle indagini sulla produzione e nel processo decisionale aziendale.

Di conseguenza, la domanda strategica per le aziende farmaceutiche non è più solo "Quale chatbot dovrebbero usare i dipendenti?"

La vera domanda è:

Quale combinazione di modelli, sistemi di dati, strumenti scientifici, misure di sicurezza e processi di revisione umana può diventare il livello di intelligence affidabile per l'azienda?

Panoramica delle collaborazioni AI all'avanguardia delle big pharma

Big Pharma Sharma ha pubblicato un'analisi a maggio 2026 che ha tracciato 27 collaborazioni strategiche confermate, che coinvolgono 21 grandi aziende farmaceutiche e tre ecosistemi AI all'avanguardia: OpenAI, Anthropic e Google Gemini.

Il set di dati riporta la seguente distribuzione approssimativa:

Risultato	Risultato del rapporto
Collaborazioni confermate tracciate	27
Grandi aziende farmaceutiche coinvolte	21
Collaborazioni che coinvolgono Anthropic	circa il 52%
Collaborazioni che coinvolgono OpenAI	circa il 41%
Collaborazioni che coinvolgono Gemini	2
Aziende che collaborano sia con OpenAI che con Anthropic	almeno 6
Collaborazioni che coinvolgono ricerca o scoperta	circa l'82%

Questi dati servono come istantanea del mercato, ma non sono una statistica ufficiale di tutti i progetti AI farmaceutici. Progetti pilota privati, contratti cloud, distribuzioni di modelli interni, collaborazioni su modelli specializzati ed esperimenti non divulgati potrebbero non essere inclusi nel set di dati.

Queste cifre non significano nemmeno che l'industria farmaceutica sia nettamente divisa nei campi di OpenAI, Claude e Gemini.

Il modello più importante è la sperimentazione multi-modello. Le grandi aziende stanno testando diversi sistemi per diversi compiti, costruendo al contempo uno stack tecnologico più ampio incentrato su dati proprietari, strumenti di validazione, autorizzazioni aziendali e supervisione umana.

Le big pharma scelgono l'infrastruttura, non solo una finestra di chat

Per un utente individuale, i modelli all'avanguardia possono essere utilizzati per scrivere, cercare, riassumere, fare brainstorming o programmare.

La distribuzione farmaceutica ha requisiti aggiuntivi.

Il modello potrebbe aver bisogno di:

• Funzionare in un ambiente controllato dall'azienda
• Rispettare le autorizzazioni di accesso ai dati sensibili basate sui ruoli
• Connettersi a database di ricerca interni e archivi di documenti
• Utilizzare strumenti scientifici e statistici convalidati
• Conservare le fonti di citazione e le informazioni sulla provenienza
• Generare output verificabili
• Registrare le azioni operative per conformità agli audit
• Supportare flussi di lavoro conformi
• Segnalare decisioni incerte o di grande impatto a esperti qualificati

Ciò si traduce in almeno tre livelli di adozione.

Primo livello: miglioramento della produttività aziendale

A questo livello, l'azienda apre l'assistente AI a un gran numero di dipendenti.

I casi d'uso tipici includono:

• Recuperare conoscenze interne
• Riassumere documenti lunghi
• Redigere report
• Generare codice
• Creare presentazioni
• Revisionare documenti politici
• Supportare il lavoro quotidiano basato sulla conoscenza

Moderna è stata un'adottante precoce di questo modello. L'azienda collabora con OpenAI dal 2023, prima costruendo l'assistente interno mChat, poi implementando ChatGPT Enterprise per migliaia di dipendenti tra diverse funzioni.

Bristol Myers Squibb ha adottato un approccio ampio simile nel 2026, annunciando l'implementazione di Claude in ricerca e sviluppo, sviluppo clinico, produzione, funzioni commerciali e aziendali, coprendo oltre 30.000 dipendenti e collegandosi a migliaia di fonti dati interne.

Secondo livello: AI integrata in flussi di lavoro specifici

Questo livello va oltre l'assistente generico.

I modelli sono integrati in processi definiti, come ad esempio:

• Preparazione di rapporti di studi clinici
• Generazione di documenti normativi
• Supporto alla progettazione di protocolli
• Analisi dei dati delle sperimentazioni
• Processi di reclutamento dei pazienti
• Bioinformatica
• Indagini sulle deviazioni di produzione
• Scrittura medica e scientifica

In questa fase, il sistema AI non è più solo uno strumento per migliorare l'efficienza della scrittura, ma diventa parte integrante del processo stesso.

Per un'implementazione efficace sono necessari: modelli approvati, recupero affidabile delle fonti, output strutturato, controllo delle versioni, controlli di qualità e revisione tra pari.

Terzo livello: piattaforma intelligente che copre l'intero ciclo di vita della ricerca

Questo livello è una piattaforma di agenti in grado di coordinare molteplici strumenti e fonti di informazione.

L'agente può eseguire le seguenti operazioni:

1. Analizzare gli obiettivi di ricerca o business
2. Suddividere l'obiettivo in sotto-attività
3. Recuperare prove interne ed esterne
4. Richiamare database, software di ricerca o servizi aziendali
5. Eseguire analisi computazionali
6. Generare risultati
7. Verificare la qualità dei risultati
8. Inviare per revisione umana

La collaborazione di lunga data tra Merck e Google Cloud riflette questa direzione. Questa collaborazione plurimiliardaria mira a implementare una piattaforma di agenti tramite Gemini Enterprise in ricerca e sviluppo, produzione, operazioni commerciali e funzioni aziendali.

A questo livello, il focus della competizione non è più quale marchio appare nella scheda del browser dei dipendenti, ma quale piattaforma può coordinare i nuovi flussi di lavoro scientifici e operativi dell'azienda.

Perché Claude ha un vantaggio precoce nel panorama delle collaborazioni

Anthropic detiene la quota maggiore tra i partner

nel set di dati di Big Pharma Sharma.

Questo posizionamento precoce si allinea con la strategia aziendale e per le scienze della vita di Claude.

I team farmaceutici di solito hanno bisogno di un modello in grado di gestire:

• Documenti clinici e normativi lunghi
• Scrittura scientifica strutturata
• Flussi di lavoro di codice e analisi dei dati
• Istruzioni operative dettagliate
• Prove con collegamenti alle fonti
• Controlli di sicurezza aziendali
• Processi ripetibili e controllabili

Queste esigenze si allineano perfettamente con il posizionamento di Antropic per Claude.

Claude per le scienze della vita

Antropic ha lanciato Claude per le scienze della vita nel 2025, aggiungendo integrazioni e connettori per piattaforme e fonti di informazione scientifica.

I servizi annunciati in questo ecosistema includono:

• Benchling
• PubMed
• BioRender
• 10x Genomics
• Synapse.org
• Wiley Scholar Gateway
• ClinicalTrials.gov
• Medidata

L'obiettivo è avvicinare Claude agli strumenti esistenti degli scienziati, senza richiedere di iniziare ogni attività copiando manualmente il testo.

Antropic ha esteso questo approccio nel 2026 lanciando Claude per la scienza, una piattaforma di lavoro scientifico che integra strumenti di ricerca, risorse computazionali e risultati verificabili.

Bristol Myers Squibb: Claude come livello di intelligence condiviso

Bristol Myers Squibb ha annunciato un accordo strategico con Antropic a maggio 2026.

L'azienda ha dichiarato che Claude Enterprise sarà implementato nelle sue operazioni globali, tra cui:

• Ricerca
• Sviluppo clinico
• Produzione
• Funzioni commerciali
• Funzioni aziendali

Bristol Myers Squibb descrive Claude come una piattaforma di intelligence condivisa, non come un'applicazione monouso. L'obiettivo è connettere dipendenti e agenti ai dati interni, creando al contempo un livello di interazione comune tra diversi flussi di lavoro.

Accordi di questo tipo aiutano a spiegare il numero di partner di Antropic. Il prodotto non viene venduto solo come API del modello, ma come ambiente aziendale sicuro, strumento di codifica, framework per agenti e interfaccia di conoscenza.

NovoScribe mostra il valore dell'AI nei documenti regolamentati

NovoScribe di Novo Nordisk è uno degli esempi più chiari dell'uso di Claude nei flussi di lavoro di documenti regolamentati.

Il sistema combina:

• Modelli Claude
• Codice Claude
• Generazione aumentata da recupero
• Testo approvato da esperti
• Variabili specifiche del caso
• Amazon Bedrock
• MongoDB Atlas
• Revisione umana

Antropic riferisce che documenti di studi clinici che richiedevano oltre dieci settimane ora vengono generati in circa dieci minuti tramite questa piattaforma.

Questa cifra è un risultato del caso riportato dall'azienda, non una garanzia per ogni singolo documento clinico. Tuttavia, il flusso di lavoro mostra perché i modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono interessanti per la scrittura regolatoria.

I rapporti clinici e i documenti correlati di solito:

• Sono lunghi
• Sono altamente strutturati
• Hanno formati ripetitivi
• Dipendono da dati di origine
• Usano terminologia uniforme
• Sono sottoposti a revisione estesa
• Richiedono la riconducibilità delle conclusioni alle prove

I modelli possono assistere nell'estrazione di informazioni, nella generazione di bozze, nella formattazione e nei controlli di coerenza. Tuttavia, il giudizio scientifico, la responsabilità normativa, l'approvazione e la responsabilità finale rimangono in capo a professionisti qualificati.

Questa è una distinzione importante. Il successo precoce di Claude

nel settore farmaceutico non prova necessariamente che sia superiore nell'inventare nuovi farmaci. Dimostra che Antropic

flusso di lavoro aziendale in grado di valutare rapidamente il valore: codifica, generazione di documenti, recupero delle conoscenze e analisi strutturata.

OpenAI si espande da intelligenza artificiale aziendale generica a modelli per le scienze della vita

Il percorso di OpenAI nel settore farmaceutico è leggermente diverso.

I suoi vantaggi iniziali derivano da:

• familiarità generale dei dipendenti con ChatGPT.
• implementazione a livello aziendale.
• vasto ecosistema di sviluppatori.
• applicazioni GPT personalizzate.
• strumenti interni basati su API.
• capacità generiche di codifica e ragionamento.

Moderna: adozione su larga scala dell'intelligenza artificiale in tutta l'azienda

Moderna ha iniziato a collaborare con OpenAI nel 2023.

L'azienda ha inizialmente creato un chatbot interno chiamato mChat. Successivamente, ha diffuso l'uso di ChatGPT Enterprise in diverse aree funzionali e ha incoraggiato i dipendenti a creare GPT specializzati per attività ripetitive.

Si tratta di un modello di produttività bottom-up. I dipendenti dei team di ricerca e sviluppo, legale, produzione, commerciale e amministrativo possono identificare scenari d'uso ad alta frequenza e creare assistenti interni attorno a questi.

Il vantaggio è un'ampia sperimentazione. Il rischio è che, se ogni reparto crea strumenti senza una governance, criteri di valutazione e controllo dei dati unificati, si possa verificare una frammentazione.

Sanofi, Formation Bio e OpenAI

Sanofi ha annunciato nel 2024 una collaborazione con OpenAI e Formation Bio per sviluppare software di intelligenza artificiale per la scoperta di farmaci.

La collaborazione integra:

• i dati proprietari e le competenze farmaceutiche di Sanofi.
• i modelli e le capacità di intelligenza artificiale di OpenAI.
• l'ingegneria e la piattaforma di sviluppo farmaceutico di Formation Bio.

Queste aziende hanno successivamente lanciato Muse, uno strumento progettato per supportare il reclutamento di pazienti per studi clinici.

Ciò segna il passaggio da un generico assistente per i dipendenti a flussi di lavoro specifici per lo sviluppo di farmaci.

GPT-Rosalind: linea di prodotti specializzata per le scienze della vita

OpenAI ha lanciato nel 2026 GPT-Rosalind, una serie di modelli appositamente costruiti per la ricerca nelle scienze della vita.

Il sistema è progettato per ragionare nei seguenti ambiti:

• biologia.
• scoperta di farmaci.
• ingegneria delle proteine.
• chimica.
• genomica.
• evidenze scientifiche.
• strumenti di ricerca.
• flussi di lavoro sperimentali.

OpenAI ha anche sviluppato plugin per le scienze della vita e visualizzatori scientifici per flussi di lavoro come l'analisi della letteratura, il sequenziamento di nuova generazione, l'analisi di singole cellule e la revisione della struttura molecolare.

GPT-Rosalind segna un cambiamento strategico.

OpenAI non sta più fornendo solo assistenti aziendali generici alle aziende farmaceutiche. Sta costruendo una serie indipendente di modelli, framework di valutazione, livelli di strumenti e programmi di accesso controllato per la ricerca nelle scienze della vita.

I suoi stessi risultati LifeSciBench indicano che è ancora necessario procedere con cautela. GPT-Rosalind è leader tra i modelli valutati, ma il suo tasso complessivo di completamento delle attività è lungi dall'essere perfetto, specialmente in lavori che richiedono manufatti, specifiche di progettazione elevate e operazioni vincolate.

I modelli di dominio migliorano le prestazioni, ma non sostituiscono la necessità della validazione da parte di esperti.

Dal ragionamento scientifico alla sperimentazione automatizzata

La strategia di OpenAI per le scienze della vita include anche il lavoro per collegare i modelli alle piattaforme sperimentali, consentendo la progettazione e l'esecuzione automatizzate di esperimenti.

Sistemi sperimentali.

Il testo originale menziona in particolare i progetti che coinvolgono Ginkgo Bioworks e Retro Biosciences.

La direzione importante non è un risultato isolato, ma il tentativo di costruire un ciclo chiuso:

1. Il modello esamina le evidenze sperimentali precedenti.
2. Propone un nuovo design o un'ottimizzazione.
3. L'automazione di laboratorio esegue l'esperimento.
4. Vengono raccolti i risultati sperimentali.
5. Il modello analizza i risultati.
6. Propone l'esperimento successivo.
7. Lo scienziato esamina il processo e le conclusioni.

Se questo ciclo chiuso diventa affidabile, il ruolo dell'IA andrà oltre la sintesi delle informazioni scientifiche, potrà partecipare al ciclo di progettazione sperimentale iterativa.

Questo è uno standard più elevato rispetto alla generazione di documenti. Il sistema deve gestire dati rumorosi, conoscenze biologiche incomplete, esperimenti falliti, limitazioni delle apparecchiature e vincoli di sicurezza.

Pertanto, le affermazioni sul progresso scientifico dovrebbero essere valutate sulla base di esperimenti ripetibili e risultati reali di ricerca e sviluppo, non solo su benchmark di modelli o comunicati stampa.

Gemini ha un numero inferiore di accordi, ma un'infrastruttura più ampia

Nel dataset delle grandi aziende farmaceutiche di Sharma, Google Gemini appare solo in due collaborazioni.

Questa cifra non riflette la portata complessiva delle attività di Google nel campo delle scienze della vita.

Le soluzioni di Google includono:

• modelli Gemini.
• Google Cloud.
• Gemini Enterprise.
• infrastruttura dati.
• ricerca aziendale.
• Workspace.
• Vertex AI.
• calcolo TPU.
• strumenti di sviluppo di agenti.
• ricerca scientifica di Google DeepMind.
• AlphaFold e modelli biologici correlati.

Le aziende farmaceutiche che adottano Gemini potrebbero acquistare un'architettura cloud e di dati integrata, piuttosto che un singolo modello.

Merck e Google Cloud

Merck e Google Cloud hanno annunciato nell'aprile 2026 una partnership pluriennale del valore fino a 1 miliardo di dollari.

La collaborazione mira ad applicare Gemini Enterprise e la tecnologia Google Cloud a:

• ricerca e sviluppo.
• produzione.
• operazioni commerciali.
• interazione con i pazienti.
• funzioni aziendali.

Si prevede che gli ingegneri di Google Cloud collaboreranno con i team di Merck per l'implementazione.

Si tratta di un accordo di grandi dimensioni a livello infrastrutturale, e tali accordi possono rendere fuorvianti le statistiche sul numero di collaborazioni. Google potrebbe annunciare pubblicamente meno accordi, ma ottenere comunque ampi impegni strategici.

AlphaFold e l'ecosistema scientifico di Google

Google beneficia anche della credibilità scientifica di Google DeepMind.

AlphaFold ha cambiato il panorama pratico della previsione della struttura delle proteine ed è diventato un'importante risorsa di ricerca. Google DeepMind e Isomorphic Labs continuano a lavorare su sistemi di biologia e progettazione di farmaci.

Nell'architettura farmaceutica, Gemini può fungere da livello di orchestrazione del linguaggio naturale e delle attività, mentre i modelli scientifici specializzati eseguono previsioni strutturali, chimiche o biologiche.

Pertanto, il vantaggio a lungo termine di Google potrebbe derivare dall'integrazione di:

• capacità di ragionamento generiche.
• infrastruttura cloud.
• dati aziendali.
• modelli scientifici.
• gestione degli agenti.
• calcolo su larga scala.

Il settore non è suddiviso in tre fazioni permanenti

Nel dataset tracciato, almeno sei aziende farmaceutiche hanno collaborazioni sia con OpenAI che con Anthropic.

Questa è una delle scoperte più...

importanti.

È improbabile che le grandi aziende farmaceutiche affidino tutti i flussi di lavoro critici a un unico fornitore di modelli, poiché le capacità, i prezzi, la latenza, la progettazione dei prodotti e le normative sono ancora in rapida evoluzione.

Un'architettura multi-modello consente alle aziende di abbinare gli strumenti ai compiti.

Ad esempio:

• Claude può essere utilizzato per documenti lunghi, scrittura strutturata, codice e flussi di lavoro regolamentati.
• OpenAI può essere utilizzato per lavoro conoscitivo generale, ricerca di dominio, ragionamento scientifico basato su strumenti e sistemi sperimentali.
• Gemini può essere utilizzato in combinazione con dati di Google Cloud, agenti aziendali e tecnologia specializzata di DeepMind.
• I modelli più piccoli o open source possono gestire carichi di lavoro a basso costo o per implementazioni private.
• I modelli scientifici specializzati possono eseguire compiti di chimica, genomica, imaging o statistici.

Ciò non significa che ogni azienda utilizzerà tutti i fornitori.

Significa che è improbabile che l'asset duraturo sia il marchio del modello stesso.

L'asset duraturo è la piattaforma interna che controlla:

• diritti di accesso ai dati.
• instradamento del modello.
• autorizzazioni degli strumenti.
• autenticazione.
• valutazione.
• registrazione.
• costi.
• tracciabilità delle fonti.
• approvazione umana.
• responsabilità normativa.

Architettura farmaceutica multi-modello pratica

Una piattaforma di intelligenza artificiale farmaceutica matura potrebbe includere più livelli.

Livello	Ruolo
Interfaccia utente e agente	Riceve obiettivi, domande e decisioni di revisione
Livello di orchestrazione	Pianifica le attività e instrada il lavoro verso modelli e strumenti
Modelli linguistici all'avanguardia	Gestiscono ragionamento, scrittura, codifica e coordinamento
Modelli di dominio	Eseguono compiti di biologia, chimica, strutturale, imaging o genomica
Livello dati	Fornisce accesso controllato a informazioni interne ed esterne
Strumenti scientifici	Eseguono calcoli, analisi e simulazioni validati
Sistemi aziendali	Collegano flussi di lavoro clinici, normativi, produttivi e commerciali
Livello di valutazione	Misura l'accuratezza, le omissioni, le citazioni, la riproducibilità e il rischio

| Governance | Controllo degli accessi, log di audit, conservazione e approvazione |
| Esperti umani | Revisione delle prove, presa di decisioni e mantenimento della responsabilità |

Questa architettura riduce inoltre il vendor lock-in.

Se la qualità del modello diminuisce, i costi aumentano o la disponibilità cambia, il livello di orchestrazione può instradare parte del carico di lavoro altrove, a condizione che l'azienda abbia stabilito interfacce standardizzate e meccanismi di valutazione.

Perché la maggior parte delle collaborazioni si concentra nella fase di ricerca e scoperta

I rapporti di analisi mostrano che circa l'82% delle collaborazioni riguarda la fase di ricerca o scoperta.

Questa concentrazione riflette gli attuali punti di forza dei modelli linguistici di grandi dimensioni.

La ricerca e lo sviluppo clinico contengono molte informazioni che il modello può elaborare:

• Letteratura scientifica.
• Registrazioni sperimentali.
• Protocolli.
• Documenti di sperimentazione clinica.
• Output statistici.
• Scrittura medica.
• Dati genomici.
• Codice bioinformatico.
• Prove sui target.
• Banche della conoscenza interne.

Nella ricerca iniziale, il modello può assistere in:

• Revisioni della letteratura.
• Integrazione delle prove.
• Generazione di codice.
• Analisi omiche.
• Generazione di ipotesi.
• Pianificazione degli esperimenti.
• Redazione di documentazione tecnica.

Nello sviluppo clinico, può supportare:

• Preparazione dei protocolli.
• Fattibilità degli studi.
• Reclutamento dei soggetti.
• Redazione dei rapporti di studio.
• Preparazione della documentazione normativa.
• Interpretazione dei dati.
• Scrittura medica.

Questi compiti sono intensivi in termini di informazioni e, di solito, consentono agli esperti di rivederli prima che le decisioni influenzino i pazienti o i prodotti.

Perché l'adozione nella produzione e CMC è più lenta

Nel settore della produzione e dei processi chimici, manifatturieri e di controllo (comunemente noti come CMC), ci sono pochi casi pubblicamente noti di implementazione di modelli all'avanguardia.

La ragione non è la mancanza di potenziale valore.

I possibili casi d'uso includono:

• Revisione dei lotti.
• Indagini sulle deviazioni.
• Recupero delle conoscenze di processo.
• Redazione di documenti di qualità.
• Analisi delle cause profonde.
• Pianificazione della supply chain.
• Supporto alla manutenzione.
• Formazione e procedure operative standard.

La differenza sta nel rischio.

Un'ipotesi di ricerca errata può essere confutata da esperimenti successivi; ma un'istruzione di produzione errata può influenzare la qualità del prodotto, la fornitura, la conformità o la sicurezza dei pazienti.

L'ambiente di produzione dipende anche da:

• Dati in tempo reale dai macchinari.
• Software validati.
• Sistemi di gestione della qualità.
• Controllo delle modifiche.
• Registrazioni elettroniche.
• Permessi rigorosi.
• Procedure operative scritte.

In questo contesto, i sistemi di IA richiedono una validazione più forte, confini di azione più ristretti e una supervisione umana più rigorosa.

Questo spiega perché il settore produttivo potrebbe iniziare con casi d'uso controllati come il recupero di documenti e l'analisi delle deviazioni, per poi espandersi gradualmente verso il controllo autonomo dei processi.

JulesOS di GSK: una strategia di costruzione interna

GSK rappresenta un importante contrasto con i modelli di collaborazione pubblica.

L'azienda ha sviluppato JulesOS, un sistema operativo interno basato su agenti, che accede a una comunità di agenti e modelli specializzati.

GSK descrive la piattaforma come un'integrazione di:

• Modelli di IA e machine learning dedicati.
• Strumenti di generazione di codice.
• Strumenti di analisi dati.
• Conoscenze scientifiche interne.
• Flussi di lavoro basati su agenti.
• Un'esperienza unificata per i ricercatori.

Questo approccio offre a GSK un maggiore controllo sull'orchestrazione, l'accesso ai dati, la validazione e l'interfaccia utente.

Allo stesso tempo, potrebbe aiutare l'azienda a trarre maggiore valore dai propri set di dati proprietari, inclusi risultati sperimentali interni, informazioni omiche, prove cliniche e conoscenze sui target.

Una piattaforma interna non significa che tutti i componenti siano costruiti da zero.

GSK potrebbe comunque utilizzare infrastrutture cloud esterne, software open source, modelli di terze parti o strumenti specializzati. La differenza è che l'azienda controlla il livello di integrazione e decide come questi componenti vengono resi disponibili ai dipendenti.

Costruire internamente o collaborare esternamente?

Entrambe le strategie hanno i loro vantaggi.

Collaborazione esterna con IA all'avanguardia	Piattaforma interna basata su agenti
Accesso più rapido alle nuove capacità dei modelli	Maggiore controllo sull'architettura e sui dati
Ingegneria e supporto del fornitore	Personalizzazione profonda dei flussi di lavoro interni
Implementazione aziendale più semplice	Minore dipendenza da un unico fornitore
Miglioramento rapido dei modelli	Maggiore autonomia nell'orchestrazione e nella valutazione
Possibile rischio di vendor lock-in	Costi di ingegneria e manutenzione più elevati

Molte aziende adotteranno una combinazione di entrambe.

Potrebbero costruire una piattaforma interna, utilizzando al contempo i modelli sottostanti di Claude, GPT-Rosalind, Gemini, modelli open source e sistemi scientifici specializzati.

Il valore più maturo oggi risiede nella compressione del lavoro di conoscenza

Attualmente, il valore più misurabile derivante dall'implementazione di LLM nel settore farmaceutico proviene dal lavoro di conoscenza.

Ad esempio:

• Ridurre la preparazione dei documenti da settimane a minuti o giorni.
• Accorciare i cicli di revisione.
• Redigere contenuti normativi e clinici.
• Accelerare lo sviluppo del codice.
• Recuperare conoscenze scientifiche interne.
• Generare analisi strutturate.
• Supportare l'interpretazione dei dati.
• Creare agenti di flusso di lavoro riutilizzabili.

Questi benefici possono essere osservati relativamente rapidamente.

Ma è molto più difficile dimostrare che un modello all'avanguardia abbia:

• Identificato bersagli farmacologici migliori.
• Generato molecole più sicure.
• Aumentato i tassi di successo clinico.
• Ridotto il rischio di fallimento nelle fasi avanzate.
• Migliorato i risultati a lungo termine per i pazienti.

Lo sviluppo di farmaci richiede anni. Il risultato finale dipende dalla biologia, dalla qualità degli esperimenti, dalla tossicologia, dalla produzione, dalle differenze individuali dei pazienti, dal design degli studi, dalle operazioni cliniche e dalla revisione normativa.

I modelli non possono saltare la validazione fisica.

Ciò non significa che la produttività nella documentazione e nella codifica sia irrilevante. Un lavoro di conoscenza più rapido può ridurre i cicli durante l'intero processo di sviluppo. Significa solo che il settore dovrebbe distinguere tra efficienza del flusso di lavoro e successo scientifico.

I modelli generici dipendono ancora da dati e strumenti specializzati

Un modello all'avanguardia può essere forte in termini di linguaggio, ragionamento e pianificazione, ma potrebbe comunque mancare dei dati completi necessari per risolvere specifici problemi farmaceutici.

Gli asset farmaceutici a coda lunga, i progetti clinici storici, i risultati sperimentali proprietari, i composti abbandonati e le registrazioni decisionali interne potrebbero non apparire nei dati di addestramento pubblici.

Pertanto, un'architettura realistica di IA per le scienze della vita deve combinare i seguenti elementi:

• Modelli all'avanguardia per la comprensione e il coordinamento dei compiti.
• Database curati per fornire fatti affidabili.
• Dati interni per prove specifiche dell'azienda.
• Modelli scientifici per previsioni di dominio.
• Software validato per calcoli e analisi.
• Sistemi di laboratorio per test sperimentali.
• Esperti umani per interpretazione e responsabilità.

Collegare i modelli a database specializzati attraverso strumenti approvati potrebbe essere più prezioso che passare da un modello all'avanguardia a un altro.

La qualità dell'interfaccia dati-strumento potrebbe determinare il risultato tanto quanto la capacità di ragionamento del modello.

Le collaborazioni IA stanno alzando gli standard competitivi nel settore farmaceutico

Il nuovo panorama delle collaborazioni sta costringendo le aziende farmaceutiche a migliorare capacità già difficili.

1. Trasformare i dati interni in conoscenza utilizzabile

La maggior parte delle grandi aziende farmaceutiche possiede enormi quantità di dati.

La sfida è che questi dati possono:

• Essere archiviati in sistemi diversi.
• Essere descritti con terminologia incoerente.
• Essere protetti da permessi diversi.
• Mancare di informazioni sulla provenienza.
• Essere difficili da recuperare.
• Essere costruiti per un flusso di lavoro, ma inadatti a un altro.

Se un'organizzazione non ha stabilito standard chiari e meccanismi di controllo degli accessi, i modelli non possono utilizzare le informazioni in modo affidabile.

2. Integrare i modelli nei flussi di lavoro reali

Acquistare un chatbot aziendale è relativamente semplice.

Integrare l'IA in

un report clinico, una presentazione normativa, un processo di farmacovigilanza, un sistema di qualità o un flusso di lavoro di laboratorio richiede una riprogettazione dei processi.

I team devono decidere:

• Quali passaggi possono essere automatizzati?
• Quali output sono suggerimenti?
• Quali azioni necessitano di approvazione?
• Quali prove devono essere conservate?
• Come correggere gli errori?
• Chi ha l'ultima parola sulle decisioni?
• Cosa succede quando il modello cambia?

3. Costruire valutazioni scientifiche

I benchmark pubblici non possono rispondere alla domanda se un modello sia sicuro e utile per il flusso di lavoro di scoperta farmaceutica di un'azienda.

Le valutazioni farmaceutiche dovrebbero utilizzare compiti interni reali e misurare:

• Accuratezza.
• Informazioni mancanti.
• Affermazioni infondate.
• Qualità delle citazioni.
• Riproducibilità.
• Correttezza nell'uso degli strumenti.
• Robustezza con dati incompleti.
• Accettazione da parte degli esperti.
• Tempo risparmiato dopo la revisione.
• Prestazioni dopo gli aggiornamenti del modello.

Un sistema di IA che produce bozze impressionanti ma crea più lavoro di revisione potrebbe offrire poco valore reale.

Il futuro è una piattaforma modello-dati-strumenti-sperimentale

Claude, OpenAI e Gemini stanno entrando nel settore farmaceutico attraverso percorsi diversi.

Anthropic

Anthropic sta enfatizzando:

• Sicurezza aziendale.
• Flussi di lavoro con documenti lunghi.
• Codifica.
• Connettori scientifici.
• Documenti regolamentati.
• Spazi di lavoro scientifici verificabili.
• Livello di intelligenza condiviso.

OpenAI

OpenAI sta combinando:

• Ampia adozione di ChatGPT.

Produttività aziendale.

• Vasto ecosistema di sviluppatori.
• GPT-Rosalind.
• Plugin scientifici.
• Codifica agentiva.
• Ricerca basata su strumenti.
• Automazione sperimentale.

Google

Google sta integrando:

• Gemini.
• Gemini Enterprise.
• Google Cloud.
• Infrastruttura dati aziendale.
• Piattaforma agentiva.
• Calcolo TPU.
• AlphaFold.
• Modelli scientifici di Google DeepMind.

Il risultato potrebbe non essere un unico vincitore in tutti i flussi di lavoro farmaceutici.

Un futuro più realistico è una piattaforma in cui più modelli coesistono e vengono instradati in base al compito.

Un modello potrebbe esaminare la letteratura. Un altro potrebbe generare codice. Un modello specializzato potrebbe prevedere le proprietà molecolari. Un agente aziendale potrebbe orchestrare database, software e approvazioni. Una piattaforma di laboratorio potrebbe testare i risultati.

In questa architettura, il modello è solo un livello.

Il valore deriva dal completamento di un ciclo affidabile:

1. Comprendere il problema scientifico o aziendale.
2. Recuperare prove attendibili.
3. Utilizzare gli strumenti corretti e validati.
4. Generare output verificabili.
5. Eseguire esperimenti o controlli operativi.
6. Acquisire i risultati.
7. Ottenere l'approvazione degli esperti.
8. Migliorare il flusso di lavoro successivo.

Domande frequenti

Le aziende farmaceutiche scelgono Claude, ChatGPT o Gemini?

Molte aziende ne utilizzano più di uno. Un'analisi delle collaborazioni del maggio 2026 ha rilevato che almeno sei grandi aziende farmaceutiche collaborano sia con OpenAI che con Anthropic, indicando che la strategia multi-modello è già comune.

Perché Claude ha molte collaborazioni farmaceutiche?

Il posizionamento di Claude si basa su documenti lunghi, scrittura strutturata, codifica, sicurezza aziendale, citazioni e integrazione scientifica. Queste funzionalità sono adatte a flussi di lavoro regolamentati basati sulla conoscenza, come scrittura clinica, ricerca interna, codifica e revisione di documenti.

Cos'è GPT-Rosalind?

GPT-Rosalind è

la serie di modelli per scienze della vita di OpenAI, utilizzata per ragionamenti in biologia, chimica, scoperta di farmaci, genomica, prove scientifiche e strumenti scientifici. Il modello viene distribuito attraverso una struttura di anteprima di ricerca controllata e accesso aziendale.

Come viene utilizzato Google Gemini nel settore farmaceutico?

Google posiziona Gemini come parte di un'infrastruttura cloud e agentiva su larga scala. Merck ha collaborato con Google Cloud nel 2026 per implementare Gemini Enterprise in R&S, produzione, commerciale e flussi di lavoro aziendali.

Cos'è GSK JulesOS?

JulesOS è il sistema operativo agentivo sviluppato internamente da GSK. Integra modelli specializzati, strumenti di codifica, sistemi di analisi dei dati e knowledge base aziendale in un ambiente unificato per i ricercatori.

L'IA può scrivere documenti clinici e normativi?

L'IA può assistere nell'estrazione di dati di origine, nella generazione di bozze, nell'uniformità formale, nel controllo di coerenza e nella generazione di documenti strutturati. Tuttavia, il giudizio scientifico finale, la conformità normativa, l'approvazione e la responsabilità devono rimanere a carico di professionisti qualificati.

L'IA sta migliorando il tasso di successo nella scoperta di farmaci?

Le prove pubbliche attuali supportano maggiormente un aumento dell'efficienza nella R&S piuttosto che un miglioramento del tasso di successo clinico. L'impatto effettivo sulla qualità del target, sulla selezione dei candidati farmaci, sulla sicurezza e sui risultati degli studi richiederà più tempo per essere verificato.

Perché le aziende farmaceutiche adottano più modelli?

Modelli diversi offrono vantaggi in termini di prestazioni, costi, velocità di risposta, ecosistema di strumenti e opzioni di distribuzione. Una piattaforma multi-modello riduce la dipendenza da un unico fornitore e assegna compiti diversi al sistema più adatto.

Strumenti correlati

• Claude for Life Sciences: Soluzione per scienze della vita di Anthropic che integra dati scientifici, letteratura e piattaforme di ricerca.
• Claude Science: Workbench scientifico AI per strumenti, calcolo e risultati di ricerca verificabili.
• GPT-Rosalind: Serie di modelli di OpenAI specificamente progettati per la ricerca scientifica nella vita e flussi di lavoro scientifici.
• Gemini Enterprise: Piattaforma agentiva aziendale di Google Cloud che supporta connessione dati, integrazione applicativa, governance e flussi di lavoro multi-step.
• AlphaFold: Sistema di previsione della struttura proteica e piattaforma di ricerca scientifica di Google DeepMind.
• GSK JulesOS: Sistema operativo interno di GSK per agenti scientifici e strumenti AI specializzati.

Link correlati

• Rapporto di analisi delle collaborazioni delle grandi aziende farmaceutiche: Fonte dati originale che copre 27 collaborazioni e una panoramica del mercato di 21 aziende.
• Accordo di collaborazione tra Bristol-Myers Squibb e Anthropic: Annuncio ufficiale di BMS sull'implementazione aziendale di Claude Enterprise.
• Caso NovoScribe di Novo Nordisk

Rapporto di Anthropic sui processi di documentazione regolamentata e miglioramenti della produttività.

• Moderna e OpenAI: Caso di studio di OpenAI sull'implementazione di ChatGPT Enterprise e GPT interni in Moderna.
• Sanofi, Formation Bio e OpenAI: Annuncio ufficiale di Sanofi sulla collaborazione nella scoperta di farmaci con l'IA.
• Introduzione a GPT-Rosalind: Presentazione ufficiale di OpenAI della sua serie di modelli per scienze della vita.
• Collaborazione Merck e Google Cloud: Annuncio ufficiale di Merck sull'accordo con Gemini Enterprise e Google Cloud.

Riepilogo

Le grandi aziende farmaceutiche non considerano più ChatGPT, Claude e Gemini come semplici strumenti di chat isolati, ma li testano come componenti dell'infrastruttura AI aziendale, in grado di connettere dati interni, strumenti scientifici, processi regolamentati e sistemi agentivi.

Attualmente, Anthropic detiene la quota maggiore nei dati pubblici di collaborazione; OpenAI si sta espandendo dalle applicazioni aziendali generali ai modelli specializzati per le scienze della vita; Google compete attraverso servizi cloud più ampi, dati, modelli scientifici e piattaforme agentive. Nel frattempo, JulesOS di GSK dimostra che le grandi aziende farmaceutiche potrebbero scegliere di controllare autonomamente il livello di orchestrazione.

Il beneficio più evidente di recente risiede nell'accelerazione dell'elaborazione dei documenti, della scrittura del codice, della ricerca di conoscenze e dell'analisi dei dati. Le affermazioni secondo cui i modelli all'avanguardia possano migliorare la qualità dei farmaci o il tasso di successo clinico richiedono ancora tempo e prove cliniche per essere verificate.

Il vantaggio decisivo non deriva dalla scelta di un marchio specifico di modello, ma dalla costruzione di un sistema a ciclo chiuso affidabile e verificabile, che colleghi strettamente modelli, dati proprietari, strumenti collaudati, esperimenti e processi decisionali umani responsabili.