ChatGPT, Claude ou Gemini? Como as grandes farmacêuticas estão reformulando suas pilhas de tecnologia de IA

Introdução

A relação entre inteligência artificial e pesquisa farmacêutica está mudando.

Por anos, as colaborações mais notáveis no desenvolvimento de medicamentos impulsionado por IA envolveram empresas especializadas focadas em identificação de alvos, previsão de estruturas de proteínas, geração de moléculas, triagem virtual ou automação laboratorial. Os grupos farmacêuticos também dependiam fortemente de provedores de nuvem, fabricantes de chips e fornecedores de plataformas de dados para sustentar a infraestrutura por trás desses projetos.

Agora, uma segunda categoria de fornecedores está se aprofundando nesse setor. OpenAI, Anthropic e Google não são mais vistos apenas como provedores de chatbots genéricos ou assistentes de escritório. Seus modelos estão entrando em áreas como pesquisa científica, desenvolvimento clínico, redação médica, assuntos regulatórios, programação, análise de dados, investigação de produção e tomada de decisões empresariais.

Consequentemente, a questão estratégica para as farmacêuticas deixou de ser apenas "qual chatbot os funcionários devem usar?"

A verdadeira pergunta é:

Que combinação de modelos, sistemas de dados, ferramentas científicas, medidas de segurança e processos de revisão humana pode se tornar a camada de inteligência confiável de uma empresa?

Panorama das parcerias de ponta em IA nas grandes farmacêuticas

Uma análise publicada pela Big Pharma Sharma em maio de 2026 rastreou 27 parcerias estratégicas confirmadas envolvendo 21 grandes farmacêuticas e três ecossistemas de IA de ponta: OpenAI, Anthropic e Google Gemini.

O conjunto de dados relatou a seguinte distribuição aproximada:

Descoberta	Resultado Relatado
Parcerias confirmadas rastreadas	27
Grandes farmacêuticas envolvidas	21
Parcerias envolvendo a Anthropic	~52%
Parcerias envolvendo a OpenAI	~41%
Parcerias envolvendo o Gemini	2
Empresas parceiras da OpenAI e da Anthropic simultaneamente	Pelo menos 6
Parcerias envolvendo pesquisa ou descoberta	~82%

Esses dados servem como um instantâneo do mercado, mas não são uma estatística oficial de todos os projetos de IA farmacêutica. Projetos-piloto privados, contratos de nuvem, implantações de modelos internos, parcerias de modelos especializados e experimentos não divulgados podem não estar incluídos no conjunto de dados.

Os números também não significam que o setor farmacêutico esteja claramente dividido entre os campos OpenAI, Claude e Gemini.

O padrão mais importante é a experimentação com múltiplos modelos. Grandes empresas estão testando diferentes sistemas para tarefas distintas, enquanto constroem uma pilha de tecnologia mais ampla em torno de dados proprietários, ferramentas de validação, permissões empresariais e supervisão humana.

Grandes farmacêuticas escolhem infraestrutura, não apenas uma janela de chat

Para usuários individuais, modelos de ponta podem ser usados para escrever, pesquisar, resumir, brainstorming ou programar.

A implantação farmacêutica tem requisitos adicionais.

O modelo pode precisar:

• Operar em um ambiente controlado pela empresa
• Respeitar permissões de acesso a dados confidenciais baseadas em funções
• Conectar-se a bancos de dados de pesquisa internos e repositórios de documentos
• Usar ferramentas científicas e estatísticas validadas
• Reter fontes de referência e informações de proveniência
• Gerar artefatos revisáveis
• Registrar ações operacionais para conformidade com auditorias
• Apoiar fluxos de trabalho de conformidade
• Encaminhar decisões incertas ou de alto impacto a especialistas qualificados

Isso cria pelo menos três níveis de adoção.

Nível 1: Aumento de produtividade empresarial

Neste nível, as empresas disponibilizam assistentes de IA a um grande número de funcionários.

Casos de uso típicos incluem:

• Recuperar conhecimento interno
• Resumir documentos longos
• Redigir relatórios
• Gerar código
• Criar apresentações
• Revisar documentos de políticas
• Apoiar o trabalho diário baseado em conhecimento

A Moderna é uma adotante precoce desse modelo. A empresa colabora com a OpenAI desde 2023, primeiro criando o assistente interno mChat e depois implantando o ChatGPT Enterprise para milhares de funcionários em várias funções.

A Bristol Myers Squibb adotou uma estratégia ampla semelhante em 2026, anunciando a implantação do Claude em P&D, desenvolvimento clínico, fabricação, comercial e funções empresariais, abrangendo mais de 30.000 funcionários e conectando-se a milhares de fontes de dados internas.

Nível 2: IA incorporada em fluxos de trabalho específicos

Este nível vai além dos assistentes genéricos.

Os modelos são integrados em processos definidos, como:

• Elaboração de relatórios de estudos clínicos
• Geração de documentos regulatórios
• Suporte ao desenho de protocolos
• Análise de dados de ensaios
• Processos de recrutamento de pacientes
• Bioinformática
• Investigação de desvios de produção
• Redação médica e científica

Nesta fase, o sistema de IA não é apenas uma ferramenta para aumentar a eficiência da escrita, mas torna-se parte integrante do processo.

A implantação eficaz requer: modelos aprovados, recuperação confiável de fontes, saída estruturada, controle de versão, verificações de qualidade e revisão por especialistas.

Nível 3: Plataforma inteligente cobrindo todo o ciclo de P&D

Este nível é uma plataforma de agentes que pode coordenar várias ferramentas e fontes de informação.

O agente pode executar as seguintes ações:

1. Interpretar objetivos de pesquisa ou negócios
2. Decompor objetivos em subtarefas
3. Recuperar evidências internas e externas
4. Acessar bancos de dados, software científico ou serviços empresariais
5. Realizar análises computacionais
6. Gerar entregáveis
7. Verificar a qualidade dos resultados
8. Submeter para revisão humana

A parceria de longa data entre a Merck e o Google Cloud ilustra essa direção. Este acordo de vários bilhões de dólares visa implantar uma plataforma de agentes baseada no Gemini Enterprise em P&D, produção, operações comerciais e funções empresariais.

Neste nível, o foco da concorrência não é mais qual logotipo aparece na guia do navegador do funcionário, mas qual plataforma pode coordenar os novos fluxos de trabalho científicos e operacionais da empresa.

Por que o Claude está na vanguarda do cenário de parcerias

A Anthropic detém a maior fatia das parcerias

contabilizadas no conjunto de dados da Big Pharma Sharma.

Esse posicionamento inicial está alinhado com a estratégia empresarial e de ciências da vida da Anthropic.

As equipes farmacêuticas geralmente precisam de um modelo que possa lidar com:

• Documentos clínicos e regulatórios longos
• Redação científica estruturada
• Fluxos de trabalho de código e análise de dados
• Instruções operacionais detalhadas
• Evidências com links de fontes
• Controles de segurança empresarial
• Processos repetíveis e auditáveis

Essas necessidades coincidem fortemente com o posicionamento da Anthropic para o Claude.

Claude para Ciências da Vida

A Anthropic lançou o Claude para Ciências da Vida em 2025, adicionando integrações e conectores para plataformas científicas e fontes de informação.

O ecossistema já anunciou serviços incluindo:

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

O objetivo é aproximar o Claude das ferramentas existentes dos cientistas, em vez de exigir que cada tarefa comece com a cópia manual de texto.

A Anthropic expandiu essa abordagem em 2026 com o lançamento do Claude para Ciências, uma plataforma de trabalho científico que integra ferramentas de pesquisa, recursos computacionais e resultados auditáveis.

Bristol Myers Squibb: Claude como camada de inteligência compartilhada

A Bristol Myers Squibb anunciou um acordo estratégico com a Anthropic em maio de 2026.

A empresa afirmou que o Claude Enterprise será implantado em suas operações globais, incluindo:

• Pesquisa
• Desenvolvimento clínico
• Fabricação
• Funções comerciais
• Funções empresariais

A Bristol Myers Squibb descreveu o Claude como uma plataforma de inteligência compartilhada, não um aplicativo de uso único. O objetivo é conectar funcionários e agentes a dados internos, criando ao mesmo tempo uma camada de interação comum em diferentes fluxos de trabalho.

Acordos como este ajudam a explicar o número de parceiros da Anthropic. O produto não é vendido apenas como uma API de modelo, mas também como um ambiente empresarial seguro, ferramenta de codificação, estrutura de agentes e interface de conhecimento.

NovoScribe demonstra o valor da IA em documentos regulados

O NovoScribe da Novo Nordisk é um dos exemplos mais claros do uso do Claude em fluxos de trabalho de documentos regulados.

O sistema combina:

• Modelo Claude
• Claude Code
• Geração Aumentada por Recuperação
• Texto aprovado por especialistas
• Variáveis específicas de caso
• Amazon Bedrock
• MongoDB Atlas
• Revisão humana

A Anthropic relatou que documentos de estudos clínicos que antes exigiam mais de dez semanas agora podem ser gerados em aproximadamente dez minutos por meio desta plataforma.

Esse número é um resultado de caso relatado pela empresa, não uma garantia para todos os documentos clínicos. No entanto, o fluxo de trabalho ilustra por que os LLMs são atraentes na redação regulatória.

Relatórios clínicos e documentos relacionados geralmente:

• São longos
• Altamente estruturados
• Repetitivos em formato
• Dependentes de dados de origem
• Usam terminologia uniforme
• São amplamente revisados
• Exigem rastreamento de conclusões até as fontes

Os modelos podem auxiliar na extração de informações, geração de rascunhos, formatação e verificação de consistência. O julgamento científico, a responsabilidade regulatória, a aprovação e a responsabilidade final permanecem com profissionais qualificados.

Esta é uma distinção importante. O sucesso inicial do Claude

no setor farmacêutico não prova necessariamente que ele seja superior na invenção de novos medicamentos. O que demonstra é que a Anthropic

Processos empresariais que permitem medir rapidamente o valor foram identificados: codificação, geração de documentação, recuperação de conhecimento e análise estruturada.

OpenAI está expandindo da inteligência artificial empresarial geral para modelos de ciências da vida

O caminho da OpenAI para o setor farmacêutico é um pouco diferente.

Suas vantagens iniciais vieram de:

• Familiaridade generalizada dos funcionários com o ChatGPT.
• Implantação em nível empresarial.
• Vasto ecossistema de desenvolvedores.
• Aplicações GPT personalizadas.
• Ferramentas internas baseadas em API.
• Capacidades gerais de codificação e raciocínio.

Moderna: Adoção abrangente de inteligência artificial em toda a empresa

A Moderna começou a colaborar com a OpenAI em 2023.

Inicialmente, a empresa criou um chatbot interno chamado mChat. Posteriormente, expandiu o uso do ChatGPT Enterprise em várias funções de negócios e incentivou os funcionários a construir GPTs especializados para tarefas repetitivas.

Este é um modelo de produtividade de baixo para cima. Funcionários de equipes de P&D, jurídico, manufatura, comercial e administrativo podem identificar cenários de alto uso e criar assistentes internos em torno deles.

O benefício é a ampla experimentação. O risco é a fragmentação se cada departamento construir ferramentas sem governança unificada, padrões de avaliação e controle de dados.

Sanofi, Formation Bio e OpenAI

A Sanofi anunciou em 2024 uma parceria com a OpenAI e a Formation Bio para desenvolver software de inteligência artificial para descoberta de medicamentos.

A colaboração integrou:

• Dados proprietários e conhecimento farmacêutico da Sanofi.
• Modelos e capacidades de IA da OpenAI.
• Engenharia e plataforma de desenvolvimento de medicamentos da Formation Bio.

As empresas lançaram posteriormente o Muse, uma ferramenta projetada para apoiar o recrutamento de pacientes em ensaios clínicos.

Isso marcou a transição da assistência geral aos funcionários para fluxos de trabalho explícitos de desenvolvimento de medicamentos.

GPT-Rosalind: Linha de produtos dedicada às ciências da vida

A OpenAI lançou em 2026 o GPT-Rosalind, uma série de modelos construídos especificamente para pesquisa em ciências da vida.

O sistema foi projetado para raciocinar sobre:

• Biologia.
• Descoberta de medicamentos.
• Engenharia de proteínas.
• Química.
• Genômica.
• Evidências científicas.
• Ferramentas de pesquisa.
• Fluxos de trabalho experimentais.

A OpenAI também desenvolveu plugins de ciências da vida e visualizadores científicos para fluxos de trabalho como análise de literatura, sequenciamento de próxima geração, análise de célula única e revisão de estruturas moleculares.

O GPT-Rosalind marca uma mudança estratégica.

A OpenAI não está mais apenas fornecendo assistentes empresariais genéricos para empresas farmacêuticas. Está construindo uma série independente de modelos, estruturas de avaliação, camadas de ferramentas e planos de acesso controlado para pesquisa em ciências da vida.

Os próprios resultados do LifeSciBench da empresa também indicam que a cautela ainda é necessária. O GPT-Rosalind lidera entre os modelos avaliados, mas sua taxa geral de conclusão de tarefas está longe da perfeição, especialmente em trabalhos com requisitos rigorosos de artefatos, design e operações restritas.

Modelos de domínio podem melhorar o desempenho, mas não substituem a necessidade de validação por especialistas.

Do raciocínio científico à experimentação automatizada

A estratégia de ciências da vida da OpenAI também inclui o trabalho de conectar modelos a plataformas experimentais, permitindo design e execução automatizados de experimentos.

Sistemas experimentais.

O texto original destaca projetos envolvendo Ginkgo Bioworks e Retro Biosciences.

A direção importante não é um resultado isolado, mas sim a construção de um ciclo fechado:

1. O modelo revisa evidências experimentais anteriores.
2. Propõe novos designs ou otimizações.
3. A automação laboratorial executa os experimentos.
4. Os resultados experimentais são coletados.
5. O modelo analisa os resultados.
6. Propõe o próximo experimento.
7. O cientista revisa o processo e as conclusões.

Se este ciclo se tornar confiável, o papel da IA irá além de resumir informações científicas, podendo participar do design experimental iterativo.

Este é um padrão mais exigente do que a geração de documentos. O sistema deve lidar com dados ruidosos, conhecimento biológico incompleto, experimentos fracassados, limitações de equipamento e restrições de segurança.

Portanto, alegações de progresso científico devem ser avaliadas por meio de experimentos reproduzíveis e resultados reais de P&D, e não apenas benchmarks de modelos ou comunicados à imprensa.

Gemini tem menos acordos, mas infraestrutura mais ampla

No conjunto de dados de Sharma sobre grandes empresas farmacêuticas, o Google Gemini aparece em apenas duas parcerias.

Este número não reflete toda a presença do Google nas ciências da vida.

As soluções do Google incluem:

• Modelo Gemini.
• Google Cloud.
• Gemini Enterprise.
• Infraestrutura de dados.
• Pesquisa empresarial.
• Workspace.
• Vertex AI.
• Computação TPU.
• Ferramentas de desenvolvimento de agentes.
• Pesquisa científica do Google DeepMind.
• AlphaFold e modelos de biologia relacionados.

Empresas farmacêuticas que adotam o Gemini podem estar comprando uma arquitetura integrada de nuvem e dados, e não um modelo único.

Merck e Google Cloud

A Merck & Co. anunciou em abril de 2026 uma parceria de vários anos com o Google Cloud, avaliada em até US$ 1 bilhão.

A colaboração visa aplicar o Gemini Enterprise e as tecnologias do Google Cloud em:

• P&D.
• Manufatura.
• Operações comerciais.
• Interação com pacientes.
• Funções empresariais.

Espera-se que engenheiros do Google Cloud trabalhem com as equipes da Merck na implantação.

Este é um acordo grande e em nível de infraestrutura, que pode tornar as estatísticas de número de parcerias enganosas. O Google pode anunciar menos acordos publicamente, mas ainda assim obter compromissos estratégicos amplos.

AlphaFold e o ecossistema científico do Google

O Google também se beneficia da credibilidade científica do Google DeepMind.

O AlphaFold mudou o cenário prático da previsão de estrutura de proteínas e se tornou um recurso de pesquisa importante. O Google DeepMind e a Isomorphic Labs continuam a trabalhar em sistemas de biologia e design de medicamentos.

Na arquitetura farmacêutica, o Gemini pode atuar como a camada de linguagem natural e orquestração de tarefas, enquanto modelos científicos especializados executam previsões estruturais, químicas ou biológicas.

Portanto, a vantagem de longo prazo do Google pode vir da integração de:

• Capacidades gerais de raciocínio.
• Infraestrutura em nuvem.
• Dados empresariais.
• Modelos científicos.
• Gerenciamento de agentes.
• Computação em larga escala.

O setor não está dividido em três campos permanentes

No conjunto de dados rastreado, pelo menos seis empresas farmacêuticas têm parcerias com a OpenAI e a Anthropic.

Esta é uma das descobertas mais...

importantes.

É improvável que grandes empresas farmacêuticas confiem todos os fluxos de trabalho críticos a um único fornecedor de modelos, pois capacidades, preços, latência, design de produto e regulamentações ainda mudam rapidamente.

Arquiteturas de múltiplos modelos permitem que as empresas combinem ferramentas com tarefas.

Por exemplo:

• Claude pode ser usado para documentos longos, escrita estruturada, código e fluxos de trabalho regulamentados.
• OpenAI pode ser usado para trabalho de conhecimento amplo, pesquisa de domínio, raciocínio científico baseado em ferramentas e sistemas experimentais.
• Gemini pode ser usado em conjunto com dados do Google Cloud, agentes empresariais e tecnologia especializada do DeepMind.
• Modelos menores ou de código aberto podem lidar com cargas de trabalho de baixo custo ou implantação privada.
• Modelos científicos especializados podem executar tarefas de química, genômica, imagem ou estatística.

Isso não significa que todas as empresas usarão todos os fornecedores.

Significa que o ativo duradouro provavelmente não será a marca do modelo em si.

O ativo duradouro é a plataforma interna que controla:

• Permissões de acesso a dados.
• Roteamento de modelos.
• Permissões de ferramentas.
• Autenticação.
• Avaliação.
• Registro.
• Custos.
• Rastreamento de fontes.
• Aprovação humana.
• Responsabilidade regulatória.

Arquitetura farmacêutica prática com múltiplos modelos

Uma plataforma madura de IA farmacêutica pode conter várias camadas.

Camada	Função
Interface do usuário e agente	Receber objetivos, perguntas e decisões de revisão
Camada de orquestração	Planejar tarefas e rotear trabalho para modelos e ferramentas
Modelos de linguagem de ponta	lidar com raciocínio, escrita, codificação e coordenação
Modelos de domínio	Executar tarefas de biologia, química, estrutura, imagem ou genômica
Camada de dados	Fornecer acesso controlado a informações internas e externas
Ferramentas científicas	Executar cálculos, análises e simulações validadas
Sistemas empresariais	Conectar fluxos de trabalho clínicos, regulatórios, de manufatura e de negócios
Camada de avaliação	Medir precisão, omissão, citação, reprodutibilidade e risco

| Camada de Governança | Controles de permissão, logs de auditoria, retenção e aprovação |
| Especialistas Humanos | Revisão de evidências, tomada de decisões e retenção de responsabilidade |

Essa arquitetura também reduz o aprisionamento a fornecedores.

Se a qualidade do modelo cair, os custos aumentarem ou a disponibilidade mudar, a camada de orquestração pode rotear parte da carga de trabalho para outro lugar — desde que a empresa tenha estabelecido interfaces padronizadas e mecanismos de avaliação.

Por que a maioria das colaborações se concentra na fase de pesquisa e descoberta

Relatórios de análise de rastreamento mostram que cerca de 82% das colaborações envolvem a fase de pesquisa ou descoberta.

Essa concentração reflete a área de vantagem atual dos grandes modelos de linguagem.

A pesquisa e o desenvolvimento clínico contêm grandes volumes de informações que os modelos podem processar:

• Literatura científica.
• Registros de experimentos.
• Protocolos.
• Documentos de ensaios clínicos.
• Resultados estatísticos.
• Redação médica.
• Dados genômicos.
• Código de bioinformática.
• Evidências de alvos.
• Bases de conhecimento internas.

Na pesquisa inicial, os modelos podem auxiliar em:

• Revisão de literatura.
• Integração de evidências.
• Geração de código.
• Análise ômica.
• Geração de hipóteses.
• Planejamento de experimentos.
• Redação de documentação técnica.

No desenvolvimento clínico, eles podem apoiar:

• Preparação de protocolos.
• Viabilidade de ensaios.
• Recrutamento de participantes.
• Redação de relatórios de estudo.
• Preparação de materiais regulatórios.
• Interpretação de dados.
• Redação médica.

Essas tarefas são intensivas em informação e geralmente permitem que especialistas revisem antes que as decisões impactem pacientes ou produtos.

Por que a adoção em produção e CMC é mais lenta

Na área de produção e Química, Manufatura e Controles (comumente chamada de CMC), há poucos casos publicamente divulgados de implantação de modelos de ponta.

O motivo não é a falta de valor potencial.

Os casos de uso possíveis incluem:

• Revisão de registros de lotes.
• Investigação de desvios.
• Recuperação de conhecimento de processos.
• Redação de documentos de qualidade.
• Análise de causa raiz.
• Planejamento da cadeia de suprimentos.
• Suporte à manutenção.
• Treinamento e procedimentos operacionais padrão.

A diferença está no risco.

Hipóteses de pesquisa erradas podem ser refutadas por experimentos subsequentes; mas instruções de produção erradas podem afetar a qualidade do produto, o fornecimento, a conformidade ou a segurança do paciente.

O ambiente de produção também depende de:

• Dados de equipamentos em tempo real.
• Software validado.
• Sistemas de gestão da qualidade.
• Controle de alterações.
• Registros eletrônicos.
• Permissões rigorosas.
• Procedimentos operacionais escritos.

Nesse ambiente, os sistemas de IA precisam de validação mais forte, limites de ação mais estreitos e supervisão humana mais rigorosa.

Isso explica por que a produção pode começar com casos de uso controlados, como recuperação de documentos e análise de desvios, antes de expandir gradualmente para o controle autônomo de processos.

JulesOS da GSK: Estratégia de construção interna

A GSK representa um contraste importante com o modelo de colaboração pública.

A empresa desenvolveu o JulesOS, um sistema operacional interno baseado em agentes que acessa uma comunidade de agentes e modelos especializados.

A GSK descreve a plataforma como integrando:

• Modelos de IA e aprendizado de máquina especializados.
• Ferramentas de geração de código.
• Ferramentas de análise de dados.
• Conhecimento científico interno.
• Fluxos de trabalho baseados em agentes.
• Uma experiência unificada para pesquisadores.

Essa abordagem dá à GSK maior controle sobre orquestração, acesso a dados, validação e interface do usuário.

Ao mesmo tempo, pode ajudar a empresa a extrair mais valor de seus conjuntos de dados proprietários, incluindo resultados experimentais internos, informações ômicas, evidências clínicas e conhecimento de alvos.

Uma plataforma interna não significa que todos os componentes são construídos do zero.

A GSK ainda pode usar infraestrutura de nuvem externa, software de código aberto, modelos de terceiros ou ferramentas especializadas. A diferença é que a empresa controla a camada de integração e decide como esses componentes são disponibilizados aos funcionários.

Construção própria ou colaboração externa?

Ambas as estratégias têm vantagens.

Colaboração externa com IA de ponta	Plataforma interna de agentes
Acesso mais rápido a novas capacidades de modelos	Maior controle sobre arquitetura e dados
Engenharia e suporte do fornecedor	Customização profunda para fluxos de trabalho internos
Implantação empresarial mais simples	Redução da dependência de um único fornecedor
Iteração e melhoria rápidas dos modelos	Maior autonomia sobre orquestração e avaliação
Possível risco de aprisionamento ao fornecedor	Custos mais altos de engenharia e operação

Muitas empresas adotam uma combinação de ambas.

Elas podem construir uma plataforma interna enquanto usam Claude, GPT-Rosalind, Gemini, modelos de código aberto e sistemas científicos especializados subjacentes.

O valor mais maduro atualmente está na compressão do trabalho intelectual

Atualmente, o valor mais mensurável da implantação de LLMs no setor farmacêutico vem do trabalho intelectual.

Por exemplo:

• Reduzir o tempo de preparação de documentos de semanas para minutos ou dias.
• Encurtar ciclos de revisão.
• Redigir conteúdo regulatório e clínico.
• Acelerar o desenvolvimento de código.
• Recuperar conhecimento científico interno.
• Gerar análises estruturadas.
• Apoiar a interpretação de dados.
• Criar agentes de fluxo de trabalho reutilizáveis.

Esses benefícios podem ser observados relativamente rápido.

Mas é muito mais difícil provar que um modelo de ponta:

• Identificou alvos de medicamentos superiores.
• Produziu moléculas mais seguras.
• Aumentou as taxas de sucesso clínico.
• Reduziu o risco de falha em fases tardias.
• Melhorou os resultados de longo prazo dos pacientes.

O desenvolvimento de medicamentos leva anos. O resultado final depende de biologia, qualidade experimental, toxicologia, produção, variabilidade individual dos pacientes, desenho do ensaio, operações clínicas e revisão regulatória.

Os modelos não podem contornar a validação física.

Isso não significa que a produtividade em documentação e codificação seja irrelevante. O trabalho intelectual mais rápido pode encurtar os ciclos ao longo de todo o processo de desenvolvimento. Significa apenas que o setor deve distinguir entre eficiência do fluxo de trabalho e sucesso científico.

Modelos gerais ainda dependem de dados e ferramentas especializadas

Um modelo de ponta pode ser forte em linguagem, raciocínio e planejamento, mas ainda pode não ter os dados completos necessários para resolver problemas específicos da área farmacêutica.

Ativos de medicamentos de cauda longa, projetos clínicos históricos, resultados experimentais proprietários, compostos de pesquisa descontinuados e registros internos de decisões podem não estar presentes nos dados públicos de treinamento.

Portanto, uma arquitetura realista de IA para ciências da vida precisa combinar:

• Modelos de ponta para compreensão e coordenação de tarefas.
• Bases de dados selecionadas para fatos confiáveis.
• Dados internos com evidências específicas da empresa.
• Modelos científicos para previsões no domínio.
• Software validado para cálculos e análises.
• Sistemas de laboratório para testes experimentais.
• Especialistas humanos para interpretação e responsabilidade.

Conectar modelos a bancos de dados especializados por meio de ferramentas aprovadas pode ser mais valioso do que mudar de um modelo de ponta para outro.

A qualidade das interfaces de dados e ferramentas pode determinar o resultado tanto quanto a capacidade de raciocínio do modelo.

As colaborações de IA estão elevando os padrões competitivos do setor farmacêutico

O novo cenário de colaboração está forçando as empresas farmacêuticas a aprimorar capacidades que já eram difíceis.

1. Transformar dados internos em conhecimento utilizável

A maioria das grandes farmacêuticas possui enormes volumes de dados.

O desafio é que esses dados podem:

• Estar armazenados em sistemas diferentes.
• Ser descritos com terminologia inconsistente.
• Estar protegidos por diferentes permissões.
• Faltar informações de origem.
• Ser difíceis de recuperar.
• Ter sido construídos para um fluxo de trabalho, mas não se adaptarem a outro.

Se a organização não estabelecer padrões claros e mecanismos de controle de acesso, os modelos não conseguirão usar as informações de forma confiável.

2. Incorporar modelos em fluxos de trabalho reais

Comprar um chatbot empresarial é relativamente simples.

Incorporar IA em um relatório clínico, submissão regulatória, processo de farmacovigilância, sistema de qualidade ou fluxo de trabalho de laboratório exige redesenho de processos.

As equipes devem decidir:

• Quais etapas podem ser automatizadas?
• Quais saídas são recomendações?
• Quais ações precisam de aprovação?
• Quais evidências devem ser retidas?
• Como corrigir erros?
• Quem tem a decisão final?
• O que acontece quando o modelo muda?

3. Construir avaliação científica

Benchmarks públicos não podem responder se um modelo é seguro e útil para o fluxo de trabalho de descoberta de medicamentos de uma empresa.

A avaliação farmacêutica deve usar tarefas internas reais e medir:

• Precisão.
• Informações ausentes.
• Afirmações sem fundamento.
• Qualidade das citações.
• Reprodutibilidade.
• Uso correto de ferramentas.
• Robustez diante de dados incompletos.
• Aceitação por especialistas.
• Economia de tempo pós-revisão.
• Desempenho após atualizações do modelo.

Um sistema de IA que gera rascunhos impressionantes, mas cria mais trabalho de revisão, pode oferecer pouco valor real.

O futuro é uma plataforma de modelo-dados-ferramenta-experimento

Claude, OpenAI e Gemini estão entrando em diferentes caminhos no setor farmacêutico.

Anthropic

A Anthropic está enfatizando:

• Segurança empresarial.
• Fluxos de trabalho com documentos longos.
• Codificação.
• Conectores científicos.
• Documentos regulados.
• Espaços de trabalho científicos auditáveis.
• Camada de inteligência compartilhada.

OpenAI

A OpenAI está combinando:

• Ampla adoção do ChatGPT.

Produtividade empresarial.

• Ecossistema vasto de desenvolvedores.
• GPT-Rosalind.
• Plugins científicos.
• Codificação baseada em agentes.
• Pesquisa baseada em ferramentas.
• Automação de experimentos.

Google

A Google está combinando:

• Gemini.
• Gemini Enterprise.
• Google Cloud.
• Infraestrutura de dados empresariais.
• Plataforma de agentes.
• Computação TPU.
• AlphaFold.
• Modelos científicos do Google DeepMind.

O resultado possível não é que haja apenas um vencedor em todos os fluxos de trabalho farmacêuticos.

Um futuro mais realista é uma plataforma onde múltiplos modelos coexistem e são roteados conforme a tarefa.

Um modelo pode revisar a literatura. Outro pode gerar código. Um modelo especializado pode prever propriedades moleculares. Um agente empresarial pode coordenar bancos de dados, software e aprovações. Uma plataforma de laboratório pode testar resultados.

Nessa arquitetura, o modelo é apenas uma camada.

O valor vem de completar um ciclo confiável:

1. Compreender o problema científico ou de negócio.
2. Recuperar evidências confiáveis.
3. Usar as ferramentas corretas e validadas.
4. Gerar saídas auditáveis.
5. Executar experimentos ou verificações operacionais.
6. Capturar resultados.
7. Obter aprovação de especialistas.
8. Melhorar o próximo fluxo de trabalho.

Perguntas Frequentes

As empresas farmacêuticas estão escolhendo Claude, ChatGPT ou Gemini?

Muitas empresas estão usando mais de um. Uma análise de colaborações de maio de 2026 constatou que pelo menos seis grandes farmacêuticas têm parcerias tanto com a OpenAI quanto com a Anthropic, indicando que a estratégia de múltiplos modelos já é comum.

Por que o Claude tem tantas parcerias farmacêuticas?

O posicionamento do Claude gira em torno de documentos longos, escrita estruturada, codificação, segurança empresarial, citações e integração científica. Esses recursos são adequados para fluxos de trabalho regulados, como redação clínica, pesquisa interna, codificação e revisão de documentos.

O que é GPT-Rosalind?

GPT-Rosalind é a série de modelos de ciências da vida da OpenAI para raciocínio em biologia, química, descoberta de medicamentos, genômica, evidências e ferramentas científicas. O modelo é implantado por meio de uma estrutura de pré-visualização controlada e acesso empresarial.

Como o Google Gemini é aplicado no setor farmacêutico?

O Google posiciona o Gemini como parte de uma infraestrutura de nuvem e agentes em maior escala. A Merck fez uma parceria com o Google Cloud em 2026 para implantar o Gemini Enterprise em P&D, manufatura, área comercial e fluxos de trabalho empresariais.

O que é GSK JulesOS?

O JulesOS é o sistema operacional de agentes desenvolvido internamente pela GSK. Ele integra modelos especializados, ferramentas de codificação, sistemas de análise de dados e bases de conhecimento corporativo em um ambiente unificado para uso dos pesquisadores.

A IA pode redigir documentos clínicos e regulatórios?

A IA pode auxiliar na extração de dados de origem, geração de rascunhos, formatação, verificação de consistência e geração de documentos estruturados. No entanto, o julgamento científico final, revisão de conformidade, aprovação e responsabilidade devem ser de responsabilidade de profissionais qualificados.

A IA está aumentando a taxa de sucesso no desenvolvimento de medicamentos?

Em comparação com o aumento da taxa de sucesso clínico, as evidências públicas existentes tendem a confirmar mais o aumento da eficiência em P&D. O impacto real na qualidade dos alvos, triagem de candidatos, segurança e resultados de testes ainda precisa de mais tempo para ser verificado.

Por que as empresas farmacêuticas adotam múltiplos modelos?

Diferentes modelos têm vantagens em desempenho, custo, velocidade de resposta, ecossistema de ferramentas e opções de implantação. Uma plataforma com múltiplos modelos reduz a dependência de um único fornecedor e permite atribuir diferentes tarefas ao sistema mais adequado.

Ferramentas Relacionadas

• Claude for Life Sciences: Solução de ciências da vida da Anthropic que integra dados científicos, literatura e plataformas de pesquisa.
• Claude Science: Workbench científico de IA voltado para ferramentas, computação e resultados de pesquisa auditáveis.
• GPT-Rosalind: Série de modelos da OpenAI especificamente para pesquisa em ciências da vida e fluxos de trabalho científicos.
• Gemini Enterprise: Plataforma empresarial de agentes do Google Cloud que suporta conexão de dados, integração de aplicativos, governança e fluxos de trabalho de múltiplas etapas.
• AlphaFold: Sistema de previsão de estrutura de proteínas e plataforma de pesquisa científica do Google DeepMind.
• GSK JulesOS: Sistema operacional interno da GSK para agentes científicos e ferramentas de IA especializadas.

Links Relacionados

• Relatório de análise de colaborações de grandes farmacêuticas: Fonte de dados original cobrindo 27 colaborações e uma visão geral do mercado de 21 empresas.
• Acordo de parceria entre Bristol-Myers Squibb e Anthropic: Anúncio oficial da Bristol-Myers Squibb sobre a implantação do Claude Enterprise em toda a empresa.
• Caso NovoScribe da Novo Nordisk: Relatório da Anthropic sobre fluxos de documentos regulados e ganhos de produtividade.
• Moderna e OpenAI: Estudo de caso da OpenAI sobre a implantação do ChatGPT Enterprise e do GPT interno na Moderna.
• Sanofi, Formation Bio e OpenAI: Anúncio oficial da Sanofi sobre a colaboração de P&D de medicamentos com IA.
• Introdução ao GPT-Rosalind: Apresentação oficial da OpenAI sobre sua série de modelos de ciências da vida.
• Parceria entre Merck e Google Cloud: Anúncio oficial da Merck sobre o acordo do Gemini Enterprise e Google Cloud.

Resumo

As grandes farmacêuticas não estão mais tratando ChatGPT, Claude e Gemini como ferramentas de chat isoladas, mas sim como componentes da infraestrutura empresarial de IA — componentes capazes de conectar dados internos, ferramentas científicas, processos regulados e sistemas de agentes.

Atualmente, a Anthropic detém a maior fatia do conjunto de dados públicos de colaborações; a OpenAI está se expandindo de aplicações empresariais gerais para modelos especializados em ciências da vida; e o Google compete por meio de uma gama mais ampla de serviços de nuvem, dados, modelos científicos e plataformas de agentes. Enquanto isso, o JulesOS da GSK mostra que as grandes farmacêuticas podem optar por controlar a camada de orquestração por conta própria.

Os ganhos mais significativos recentemente estão na aceleração do processamento de documentos, redação de código, recuperação de conhecimento e análise de dados. Quanto às alegações de que modelos de ponta podem melhorar a qualidade de medicamentos ou as taxas de sucesso clínico, ainda são necessários experimentos de longo prazo e evidências clínicas para verificação.

A vantagem decisiva não vem da escolha de uma marca específica de modelo, mas sim da construção de um sistema fechado confiável e auditável — que conecte estreitamente modelos, dados proprietários, ferramentas validadas, experimentos e tomadas de decisão humanas responsáveis.