La inteligencia artificial comienza a avanzar desde la etapa de experimentación hacia aplicaciones capaces de intervenir de manera más autónoma en procesos empresariales complejos. En ese escenario, Cognizant puso en marcha una nueva Unidad de IA para Europa, Oriente Medio y África (EMEA), orientada a ayudar a las organizaciones a convertir sus iniciativas de inteligencia artificial en resultados concretos y escalables.

La nueva estructura concentra capacidades de asesoramiento, ingeniería y ejecución para desarrollar, implementar y gestionar soluciones de IA agéntica, un modelo que busca superar el uso tradicional de la inteligencia artificial como herramienta de consulta o generación de contenidos para incorporarla directamente a los flujos de trabajo.

El anuncio adquiere especial relevancia para la industria farmacéutica. Entre los proyectos que ya lleva adelante la compañía se encuentra la colaboración con una farmacéutica global para replantear operaciones de investigación y desarrollo mediante sistemas multiagente. La iniciativa contempla aplicaciones en descubrimiento de fármacos, diseño de ensayos clínicos y preparación de presentaciones regulatorias.

De los pilotos de IA a la producción

Uno de los principales desafíos que enfrenta actualmente la adopción de inteligencia artificial en las empresas es pasar de las pruebas de concepto a implementaciones capaces de generar impacto operativo.

La estrategia de Cognizant busca abordar precisamente esa brecha. Su modelo Frontier Deployed Engineering combina capacidades de estrategia, desarrollo tecnológico y ejecución para llevar soluciones de IA a entornos productivos.

La propuesta se divide en tres modalidades. Foundation está orientada a establecer la estrategia y la gobernanza de IA, evaluar alternativas tecnológicas y desarrollar los primeros prototipos. Accelerate apunta a identificar e implementar rápidamente casos de uso de alto valor en producción. Finalmente, Transform plantea una transformación más profunda de los procesos mediante equipos de múltiples agentes capaces de rediseñar y automatizar flujos de trabajo de punta a punta.

El objetivo es reducir significativamente los tiempos necesarios para pasar desde la experimentación hasta una solución operativa. En uno de los casos mencionados por la compañía, una empresa europea de retail utiliza una denominada “fábrica de IA” para llevar desarrollos a producción y reducir ciclos que anteriormente podían demandar meses a períodos de apenas días.

IA agéntica aplicada a la investigación farmacéutica

El caso relacionado con la industria farmacéutica resulta particularmente relevante por el alcance de los procesos involucrados.

La investigación y desarrollo de nuevos medicamentos requiere coordinar grandes volúmenes de información, múltiples disciplinas y procesos que se extienden durante largos períodos. La incorporación de sistemas multiagente busca intervenir en distintas etapas de esa cadena, desde el descubrimiento de potenciales candidatos hasta la preparación de documentación necesaria para avanzar en los procesos regulatorios.

En este modelo, diferentes agentes de inteligencia artificial pueden asumir tareas específicas y coordinarse entre sí dentro de un flujo de trabajo más amplio. El objetivo no consiste únicamente en generar información, sino en utilizar esa información para ejecutar determinadas acciones dentro de procesos empresariales definidos.

La propia Cognizant plantea que la IA agéntica representa un cambio respecto de los modelos tradicionales de automatización. En lugar de limitarse a seguir reglas predefinidas, los agentes pueden participar en procesos de múltiples etapas y actuar sobre sistemas y datos empresariales, mientras los profesionales mantienen funciones de supervisión y gobierno.

Para la industria farmacéutica, este enfoque abre potenciales aplicaciones en áreas como investigación y desarrollo, análisis de datos, diseño de ensayos clínicos, documentación científica, asuntos regulatorios y gestión del conocimiento.

El desafío de integrar IA en entornos regulados

La adopción de inteligencia artificial en sectores regulados plantea, sin embargo, desafíos adicionales. La posibilidad de automatizar tareas no elimina la necesidad de establecer mecanismos de control, trazabilidad y supervisión.

Este aspecto resulta especialmente importante en la industria farmacéutica, donde los procesos de investigación, fabricación, control de calidad y regulación están sujetos a requisitos específicos y donde las decisiones pueden tener impacto directo sobre la seguridad de los pacientes.

Cognizant también viene desarrollando soluciones orientadas a la gobernanza y seguridad de sistemas de IA. En junio de 2026, la compañía anunció una integración entre su plataforma Cognizant Neuro AI Trust y ServiceNow destinada a reforzar la supervisión y aplicación de principios de IA responsable durante el ciclo de vida de estos sistemas.

La cuestión de la seguridad adquiere todavía mayor relevancia a medida que los sistemas dejan de limitarse a generar respuestas y comienzan a interactuar con datos empresariales, aplicaciones y APIs. En mayo, Cognizant lanzó servicios específicos para ayudar a las organizaciones a proteger, gobernar y escalar sistemas de IA y de inteligencia artificial agéntica.

Un cambio en la estrategia de digitalización farmacéutica

La evolución hacia modelos agénticos podría modificar la manera en que los laboratorios abordan sus estrategias de transformación digital.

Hasta ahora, buena parte de las iniciativas de inteligencia artificial se concentraron en modelos predictivos, análisis de datos y herramientas de IA generativa capaces de asistir a los profesionales. El siguiente paso consiste en integrar esas capacidades dentro de procesos operativos completos.

En investigación farmacéutica, esto podría traducirse en sistemas capaces de conectar información procedente de diferentes fuentes, asistir en la identificación de candidatos, analizar resultados, colaborar en el diseño de estudios y preparar documentación para distintas instancias del proceso regulatorio.

El desafío será determinar qué tareas pueden automatizarse, cuáles requieren intervención humana y qué mecanismos de validación deben establecerse antes de permitir que un agente actúe sobre sistemas críticos.

Cognizant apuesta por un modelo independiente de plataformas

Otro de los elementos destacados por la compañía es que su estrategia busca ser independiente de una plataforma, modelo de inteligencia artificial o proveedor de nube específico.

La Unidad de IA para EMEA pretende trabajar con diferentes nubes, modelos y ecosistemas tecnológicos, con el objetivo de adaptar las soluciones al contexto de cada organización.

Este enfoque resulta relevante para empresas farmacéuticas que operan con infraestructuras tecnológicas heterogéneas y que deben integrar nuevas herramientas con sistemas existentes, bases de datos internas y plataformas utilizadas para investigación, producción y regulación.

La estrategia se inscribe además en una expansión más amplia de las capacidades de IA de Cognizant. Durante 2026, la compañía anunció nuevas iniciativas vinculadas con agentes inteligentes, infraestructura para IA y alianzas tecnológicas destinadas a llevar estas soluciones desde los pilotos hacia implementaciones empresariales de mayor escala.

La industria farmacéutica aparece así entre los sectores en los que la inteligencia artificial agéntica podría tener un impacto significativo. El paso de herramientas que simplemente generan información a sistemas capaces de coordinar y ejecutar tareas plantea una nueva etapa para la transformación digital de los laboratorios, aunque también obliga a profundizar los mecanismos de gobernanza, validación y supervisión humana.

Para el sector farmacéutico, el desafío ya no parece ser únicamente incorporar inteligencia artificial, sino definir dónde puede generar valor real, cómo integrarla en procesos regulados y hasta qué punto permitir que los agentes intervengan de manera autónoma en la operación.

Fuente: Revista Mercado.