Dopo un periodo di sperimentazione, il settore Life Sciences sta entrando in un momento cruciale nell’adozione dell’intelligenza artificiale, spostandosi da progetti pilota guidati dal clamore verso applicazioni comprovate e orientate al valore, in grado di migliorare lo sviluppo, il lancio e l’erogazione delle terapie ai pazienti. Sta diventando evidente che il vero elemento distintivo non sarà semplicemente disporre di più algoritmi, ma la capacità delle aziende di ripensare persone, processi e dati per accedere a tutto il potenziale dell’AI.
Dalla trasformazione dei modelli commerciali all’accelerazione della ricerca clinica, il 2026 sarà l’anno in cui le organizzazioni integreranno l’AI nelle operazioni principali con disciplina, e con obiettivi precisi. Di seguito condivido cinque previsioni su come questo cambiamento prenderà forma lungo tutta la value chain.
Il cambiamento delle persone e dei processi guiderà la svolta dell’AI verso il valore
Dopo anni di progetti pilota diffusi ma con un ritorno sull’investimento limitato, il settore delle Life Sciences abbandonerà l’approccio “AI a tutti i costi”. Le organizzazioni daranno priorità a casi d’uso ad alto valore dell’intelligenza artificiale, focalizzati su processi operativi fondamentali e mission-critical e si concentreranno sulla formazione delle persone in nuove modalità di lavoro.
I progetti di AI correttamente selezionati porteranno miglioramenti tangibili in termini di efficienza e produttività, ma per generare reale valore di business sarà fondamentale concentrarsi sull’evoluzione di persone e processi. Ad esempio, un agente AI che supporta i team di vendita nella valutazione rapida dei contenuti per le revisioni mediche, legali e regolatorie garantirà accuratezza, coerenza con il brand e conformità normativa, accelerando i processi di approvazione. Questo consentirà ai lavoratori di dedicarsi ad attività a maggior valore aggiunto.
Adottando un approccio mirato e replicabile, le organizzazioni possono definire obiettivi misurabili basati sul valore di business, collaborare con gruppi specifici di utenti operativi per l’adozione dell’AI, adattare persone e processi alle nuove modalità di lavoro e misurare risultati concreti.
Una AI specializzata per il settore orchestrerà le connessioni di business
L’intelligenza artificiale specializzata per il settore, integrata in piattaforme e applicazioni conformi e interconnesse, si rivelerà l’elemento chiave in grado di abilitare il coordinamento tra attività di vendita, marketing e medical affairs. Gli agenti AI con accesso diretto e sicuro a dati, contenuti e processi aziendali saranno in grado di generare insight e collegare i flussi di lavoro tra i team, orchestrando in modo fluido le attività su tutti i canali.
Gli agenti AI terranno costantemente aggiornato il team di vendita, favorendo relazioni più significative con gli operatori sanitari (HCP). Ad esempio, un informatore scientifico potrà registrare facilmente note vocali, che verranno verificate da un agente AI per la compliance. Un altro agente AI renderà automaticamente disponibili queste informazioni ai membri corretti del team sul campo, al momento giusto, per una gestione più efficace delle relazioni. Successivamente, l’AI potrà essere utilizzata per identificare temi e insight strategici di business dall’insieme completo delle note vocali – un nuovo dataset dal grande valore – a supporto della strategia di brand e go-to-market.
Queste funzionalità agentiche dell’AI lavoreranno in sinergia per supportare i team di vendita nell’aumentare la produttività e offrire un customer engagement più efficace.
Le Life Sciences evolvono verso dati più agili e dinamici per il successo dei lanci
Il ritmo sempre più rapido dei lanci sta spingendo verso un utilizzo dei dati più tempestivo, con processi che si adeguano all’accesso quotidiano alle informazioni. Un lancio di successo richiede analytics dinamici e processi decisionali rapidi, come la riallocazione delle risorse sul territorio quando un HCP o un’area non raggiunge (o supera) gli obiettivi di trattamento pianificati. Questo crea l’esigenza, per biopharma e biotech emergenti, di pianificare azioni immediate a partire da alert e analytics mirati, invece di attendere i tradizionali report.
Le biotech più piccole, la cui sopravvivenza dipende dal successo della commercializzazione di una nuova terapia, stanno guidando l’agilità che verrà adottata dall’intero settore. Nel 2026, alcune aziende trasformeranno un ciclo di analisi dati di 14 giorni in soli 14 ore fino all’attivazione. Si tratta di un enorme passo avanti rispetto ai tradizionali tempi settimanali, mensili o trimestrali. Questo cambiamento non solo prepara le biopharma al successo dei lanci, ma abilita anche decisioni più efficaci per l’AI. Riallocazioni in tempo reale, soprattutto nei primi 18 mesi dal lancio, aiuteranno a portare i nuovi farmaci al paziente giusto più rapidamente.
Gli assistenti di laboratorio AI agentici favoriranno connettività e rapidità nelle Life Sciences
I laboratori andranno oltre i tradizionali chatbot, integrando assistenti agentici basati su AI in grado di collegare attività altamente specifiche all’interno di un ambiente regolamentato. I laboratori di controllo qualità (QC) stanno focalizzando l’attenzione sul potenziale di efficienza degli agenti AI e stanno orientando gli sforzi verso la loro attivazione tra persone e processi. Tuttavia, gli ecosistemi tecnologici nei laboratori QC sono spesso frammentati e persistono processi cartacei. Le aziende modernizzeranno e consolideranno i sistemi, standardizzeranno dati e flussi di lavoro, e integreranno la quality assurance per ottenere i vantaggi in termini di produttività offerti dalle soluzioni AI specifiche per il QC.
Gli analisti di laboratorio lavoreranno al fianco di agenti AI in grado di avviare workflow, sintetizzare risultati, osservare e analizzare trend. Questo permetterà di avanzare nella gestione proattiva del rischio, identificando tempestivamente le criticità e favorendo l’esecuzione corretta al primo tentativo. Il risultato sarà un laboratorio QC altamente efficace ed efficiente, in cui persone e agenti collaborano per ridurre i tempi di ciclo dei lotti.
Il flusso dei dati degli studi clinici favorirà il reclutamento e migliorerà accesso ed esperienza dei pazienti
Il flusso diretto dei dati clinici tra centri sperimentali e sponsor consentirà di condurre studi più rapidi ed efficienti. Le informazioni sugli studi saranno trasmesse direttamente ai medici, permettendo di collegare i pazienti alle ricerche più rilevanti. Le nuove soluzioni AI integrate collegheranno i dati degli studi tra sponsor e siti, consentendo ai medici di cercare opzioni di trattamento e trial in base alle condizioni o ai risultati dei test dei pazienti. Questo approccio diretto al medico ridurrà la dipendenza del settore dai centri sperimentali per il reclutamento, consentendo di raggiungere più rapidamente gli obiettivi di arruolamento e migliorando l’accesso dei pazienti agli studi clinici.
Grazie ai minori oneri legati al reclutamento dei pazienti e all’adozione di tecnologie moderne, i centri sperimentali potranno finalmente vedere realizzata la promessa dell’eliminazione della carta e della verifica manuale delle fonti dati (SDV) per i Clinical Research Associate (CRA). Gli strumenti eSource consentiranno una migliore connessione tra le fonti di dati clinici a monte e a valle, a partire dagli EHR, così che i dati sanitari dei pazienti possano integrarsi più facilmente con quelli degli studi clinici. Quando collegati al sistema EDC, i moduli di origine saranno definiti in base al protocollo dello studio, permettendo un flusso di dati più rapido e trasparente verso lo sponsor. Questo nuovo flusso dati semplificherà le visite per i pazienti e farà avanzare i trial sia per i centri che per gli sponsor.
L’intelligenza artificiale non è più una tecnologia sperimentale ai margini del business, ma sta rapidamente diventando il tessuto connettivo che unisce persone, processi e dati nell’ecosistema di sviluppo e commerciale. Le organizzazioni che guideranno il settore nel 2026 non saranno quelle che rincorrono le soluzioni più appariscenti, ma quelle che faranno scelte consapevoli: concentrarsi su casi d’uso ad alto valore, preparare i team a nuove modalità di lavoro e costruire basi connesse che permettano all’AI di operare in modo sicuro, conforme e su larga scala.
La prossima era dell’innovazione nel settore Life Sciences sarà definita non solo da ciò che l’AI sarà in grado di fare, ma da come le aziende sapranno implementarla in modo intelligente e responsabile. Chi riuscirà in questo intento otterrà insight più rapidi, un’esecuzione più efficace e, in definitiva, risultati migliori per i pazienti.