Il futuro dell’industria farmaceutica e il crescente ruolo dell’AI

Executive summary

• Il settore farmaceutico sta affrontando forti pressioni ma anche immense opportunità scientifiche e tecnologiche; volatilità economica e sfide di redditività evidenziano la necessità di innovare.

• I progressi nel campo dell’AI, tra cui l’AI generativa e l’agentic AI, offrono un modo potente per promuovere la crescita e l’efficienza e reinventare modelli di business dirompenti.

• Questo articolo esamina anche come l’intelligenza artificiale stia trasformando le pipeline di nuovi prodotti e i processi di core business e spiega come Accenture e la solida partnership di Snowflake stiano guidando il settore nei nuovi casi d’uso di AI.

Il mondo della produzione farmaceutica e delle scienze biologiche si trova in un momento cruciale, alle prese con sfide senza precedenti e opportunità monumentali. In Snowflake e Accenture, attraverso la nostra stretta partnership nel settore, vediamo quattro importanti trend che stanno trasformando il panorama del settore. Fattori economici e geopolitici stanno creando un’elevata volatilità che interrompe le supply chain globali, mentre la stagnazione della crescita e le intense pressioni sulla redditività mettono a rischio i ricavi a causa dei cambiamenti dei prezzi. Tuttavia, tra questi venti contrari, i progressi della scienza stanno guidando la crescita futura, con un sorprendente 78% di nuova crescita che dovrebbe derivare da nuove scoperte scientifiche. Allo stesso tempo, la convergenza delle tecnologie sta portando alla reinvenzione dei modelli di business, in cui la sola applicazione dei large language model potrebbe determinare il reimpiego del 40% delle ore investite oggi nei processi.

ripensare la ricerca farmaceutica con l’AI

L’impatto dell’AI, e in particolare dell’AI generativa, in questo momento è profondo per il settore. Vediamo due aree critiche in cui sta facendo la differenza: accelerare le pipeline di nuovi prodotti e ripensare i processi di core business. Le aziende farmaceutiche danno sempre più priorità alle trasformazioni basate sulla tecnologia, sfruttando l’AI per aumentare l’efficienza, aumentare la produttività e modernizzare su vasta scala.

Superare gli ostacoli all’adozione dell’AI generativa

Anche se la promessa dell’AI generativa è immensa, sappiamo che adottarla porta con sé una serie di sfide. I nostri clienti spesso affrontano quattro sfide chiave:

• Bilanciare le decisioni "make versus buy": Decidere se creare soluzioni in casa o acquistarle.

• Ampliare l’adozione: Passare dai progetti pilota a un’implementazione diffusa.

• Finalizzare l’ecosistema: Identificare e integrare le tecnologie e i partner giusti.

• Acquisire talenti: Trovare e coltivare le competenze specializzate necessarie per l’AI.

L’aspetto forse più cruciale, e spesso trascurato, è la gestione del cambiamento. L’AI generativa richiede nuove modalità di lavoro, potenzialmente in grado di sbloccare il consumo di insight sui dati nell’ultimo miglio, ma il successo dell’adozione dipende dalla capacità delle persone di adattarsi a questi cambiamenti e farli propri.

Per le organizzazioni che hanno appena iniziato il loro percorso con l’AI, il nostro consiglio è chiaro: dimostrate coraggio e provate la tecnologia. Concentratevi su vittorie rapide e scelte senza rimpianti che forniscono valore immediato. Collaborate con più partner per ampliare la prospettiva e le capacità, e mantenete sempre un ciclo di feedback aperto per imparare e migliorare continuamente.

Gli albori dell’agentic AI: una nuova frontiera per la produttività

Stiamo assistendo a un’evoluzione entusiasmante anche nel campo dell’AI, che passa dall’AI tradizionale all’AI generativa e ora all’agentic AI. Ciò che rende l’AI basata su agenti così rivoluzionaria è la sua natura proattiva. Gli agenti AI sono progettati per eseguire cicli completi di rilevamento, analisi, decisione e azione in autonomia. I nostri clienti stanno già esplorando come svilupparli per eseguire thread di attività sia nelle funzioni di core business che nelle aree orizzontali. ​Ad esempio, stanno elevando le performance nelle catene di attività “IT4IT”, attraverso casi d'uso di agentic AI per le operazioni IT autonome o la verifica dello stato convalidata sull'ambiente IT.

Riteniamo che le funzionalità di AI generativa rivoluzioneranno radicalmente il nostro modo di lavorare, ancora di più di quanto non abbia già fatto l’AI generativa. Per i settori regolamentati come l’industria farmaceutica, questo presenta un vantaggio unico. L’approccio intrinsecamente strutturato alla conformità e alla documentazione offre un vantaggio significativo nella creazione di solidi grafi di conoscenza su cui opereranno gli agenti AI. In effetti, riteniamo che l’agentic AI abbia un enorme potenziale di promuovere una produttività senza precedenti nelle fasi di compliance e regolamentazione, data la natura altamente documentata e basata su checklist di queste attività.

Ci impegniamo ad aiutare le organizzazioni del settore farmaceutico della a sfruttare la potenza dei dati e dell’intelligenza artificiale avanzata, inclusa l’agentic AI, non solo per destreggiarsi tra le complessità di oggi, ma anche per prosperare domani.

La partnership tra Snowflake e Accenture: i dettagli 

Snowflake e Accenture condividono una partnership davvero speciale che abbraccia molte dimensioni nel settore delle scienze biologiche. Operiamo come scale partner in tutta l’azienda e insieme ci impegniamo a fornire ai nostri clienti soluzioni per i dati e l’AI che forgiano competenze approfondite in un’ampia gamma di casi d’uso di settore.

Le nostre iniziative congiunte si concentrano sull’aiutare i nostri clienti del mondo Pharma/Life Sciences a modernizzare la loro strategia dati a livello aziendale. Ciò significa aiutare i clienti a garantire che i loro dati siano completamente gestiti e trasportabili su più piattaforme cloud. Inoltre, sfruttiamo in modo collaborativo le soluzioni, i prodotti e gli esperti delle nostre due organizzazioni per generare insight efficaci per i nostri clienti e porre le basi necessarie per la progettazione AI e la collaborazione sui dati AI-native in tutta l’azienda, su scala di produzione.

Collaboriamo attivamente con numerose aziende del settore farmaceutico in più continenti e in diverse fasi di adozione. Il caso d’uso di ogni cliente è naturalmente molto specifico per il cliente stesso, che si tratti di scoperta e sviluppo di farmaci biofarmaceutici, ricerca e operazioni cliniche, ottimizzazione della produzione e della supply chain o eccellenza commerciale, e la nostra collaborazione ci ha permesso di raccogliere prove concrete della validità della soluzione. Inoltre, Snowflake e Accenture stanno valutando insieme e periodicamente dove investire al meglio le loro risorse per massimizzare i vantaggi nel settore, con l’impegno di co-creare e co-guidare l’adozione di tecnologie intelligenti leader del settore.

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