A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa distante para tornar-se uma realidade no mercado. Na indústria farmacêutica, seu potencial é imenso, acelerando a descoberta de novas moléculas e a evolução dos processos e comerciais logísticos. No entanto, integrar a IA na indústria envolve enfrentar vários obstáculos.

Segundo a KPMG, 74% dos profissionais da indústria farmacêutica apontam a resistência à mudança como o maior desafio na adoção da IA. Esse dado revela a complexidade de integrar novas tecnologias enquanto se mantêm processos tradicionais.

Na prática, a adoção de IA na indústria exige mais do que investimento financeiro. É preciso construir uma cultura orientada a dados, garantir conformidade em um ambiente altamente regulamentado e desenvolver infraestrutura de TI adequada para suportar algoritmos avançados.

Mas como fazer o uso correto da IA? Neste artigo, vamos mostrar os desafios da implementação de IA, abordando barreiras técnicas, regulatórias e culturais. Além disso, mostraremos como superar esses obstáculos e tornar a IA uma aliada estratégica.

O avanço da inteligência artificial e seu potencial na indústria farmacêutica

A IA está redefinindo a indústria farmacêutica, principalmente em Pesquisa e Desenvolvimento (P&D), na qual algoritmos analisam dados genômicos e moleculares para identificar alvos terapêuticos de forma rápida, acelerando o desenvolvimento de medicamentos e dermocosméticos.

Além de P&D, a IA na indústria também está otimizando a cadeia de suprimentos. Modelos preditivos analisam sazonalidade e dados epidemiológicos, prevendo com precisão a demanda de medicamentos, ajudando a evitar rupturas de estoque e excesso de produtos.

A farmacovigilância também é beneficiada pela IA, que automatiza a análise de relatos de pacientes e artigos científicos para detectar riscos, acelerando a identificação de efeitos adversos e liberando profissionais para análises mais complexas.

No campo das análises de negócios, a inteligência artificial tem apoiado times comerciais e de marketing a atuarem com maior agilidade na identificação de oportunidades.

Isso pode ocorrer tanto por meio do uso de machine learning em precificações dinâmicas e priorização de clientes, quanto pelo emprego de agentes autônomos especialistas, que, por meio de interfaces conversacionais, ampliam a democratização do uso de dados e aceleram exponencialmente a geração de insights. Um exemplo desse uso é o PlayOne.

Barreiras técnicas, regulatórias e culturais que dificultam a adoção de IA

A adoção de IA na indústria farmacêutica é impactada por diversos obstáculos que precisam ser superados para que a tecnologia seja implementada. Esses desafios podem ser divididos em três categorias principais: 

• Desafios técnicos: a integração de dados e a qualidade das informações são os maiores obstáculos. A IA depende de conjuntos de dados bem-estruturados, mas frequentemente as informações estão dispersas em sistemas legados e isolados. 
• Desafios regulatórios: o setor farmacêutico é altamente regulado, com exigências rigorosas de validação e transparência. As agências reguladoras, como a Anvisa no Brasil, impõem desafios adicionais na implementação de IA. 
• Desafios culturais: A resistência à mudança e a falta de familiaridade com a IA são barreiras culturais significativas. Para superar, é fundamental promover a capacitação e a comunicação interna. 

Impactos dos desafios na eficiência, inovação e competitividade do setor 

Os obstáculos na adoção da IA na indústria farmacêutica geram impactos na capacidade de inovação e na competitividade das empresas. Esses impactos podem ser resumidos nos seguintes pontos:

1. Limitação na tomada de decisões: a falta de uma análise preditiva completa prejudica a otimização de recursos em campanhas de marketing e ajustes na produção conforme as tendências de mercado, afetando os resultados financeiros.
2. Ineficiência operacional: processos manuais e reativos consomem tempo e recursos. A gestão de devoluções é um exemplo, em que a implementação de um sistema de logística reversa inteligente poderia otimizar a logística, reduzir custos e melhorar a eficiência operacional.
3. Perda de vantagem competitiva: empresas que não aproveitam plenamente o potencial da IA perdem agilidade e capacidade de inovação. Aqueles que superam as barreiras conseguem lançar produtos mais rápido, otimizar operações e responder às mudanças do mercado de maneira mais eficiente.
4. Dificuldade em personalizar o atendimento ao cliente: a falta de sistemas inteligentes de IA na indústria farmacêutica dificulta a personalização do atendimento ao cliente. Empresas que não implementam IA perdem a oportunidade de melhorar o relacionamento com prescritores, farmácias, hospitais e pacientes.
5. Atraso no lançamento de novos produtos: sem IA para acelerar os processos de pesquisa e desenvolvimento, a indústria farmacêutica perde tempo no lançamento de novos medicamentos, reduzindo a capacidade de competir com empresas que já utilizam a tecnologia para acelerar seus ciclos de inovação.

Caminhos para superar obstáculos e acelerar o uso estratégico da IA

Para superar os desafios e acelerar a adoção da IA na indústria farmacêutica, é preciso tomar algumas ações essenciais. Entre os principais caminhos para superar os desafios do uso de IA estão:

• Base de dados concreta: investir em plataformas que centralizem dados de diferentes fontes. A criação de um “data lake” ou “data warehouse” é fundamental para que a IA nas empresas e na indústria gere visões precisas e confiáveis.
• Estratégia de governança de IA: desenvolver uma estratégia clara que defina princípios éticos, estabeleça processos de validação e monitoramento contínuo, e assegure conformidade com as regulamentações.
• Transformação cultural: implementar programas de alfabetização em dados em todos os níveis da organização. Criar equipes multidisciplinares, incentivando a colaboração entre especialistas em dados, TI e negócios.
• Adoção gradual de IA: adotar uma abordagem incremental para a implementação da IA permite testar soluções em um ambiente controlado, garantindo que os processos sejam ajustados conforme necessário, sem sobrecarregar a operação.
• Treinamento contínuo: capacitar os profissionais com as habilidades necessárias para trabalhar com IA. Programas de treinamento contínuos ajudam a garantir que as equipes sejam capazes de tirar o máximo proveito das novas tecnologias.

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