Pharmaceutical Technology Ed. 201

Pharmaceutical Technology 9 Edición Sudamérica 2026 - N º201 ensayo y error. Además, Neil Ward, vicepresidente y director general de EMEA en Pacific Biosciences, señala que los datos genómicos crecerán enormemente, lo que convierte a la IA en la única forma viable de interpretar las “decenas de miles de líneas de código” que implica el análisis del genoma de una sola persona. En el ámbito de la fabricación y las operaciones, la IA ha ido más allá del descubrimiento y se ha adentrado en el “capa de razonamiento integrada” de producción, según Megha Sinha, directora ejecutiva de Kamet Consulting Group. “En la fase de investigación, la IA se integrará cada vez más en el conocimiento científico y clínico, priorizando qué explorar (objetivos, moléculas, indicaciones) en lugar de ‘reemplazar’ la ciencia”, agrega. “En la fabricación, el verdadero cambio radical provendrá de sistemas agénticos que combinen gemelos digitales, datos de procesos y normativas para recomendar cambios en los parámetros, destacar riesgos y proponer planes de implementación”. Smith destaca la aparición de “sistemas agénticos” que recomiendan proactivamente acciones, como ciclos de limpieza in situ para reducir los residuos, el uso de productos químicos y el consumo de agua. Laine Mello, directora de marketing de Ecolab, señala que las herramientas de mantenimiento predictivo ahora “detectan los problemas de los equipos antes de que provoquen fallos en la producción”. Sin embargo, Andrew Mitchell, director sénior de Desarrollo de Negocios de BioVectra, señala una barrera importante: el alto costo de las licencias. “Es evidente que no se puede utilizar un modelo de IA de datos abiertos y públicos”, argumenta Mitchell, y añade que las empresas deben invertir en agentes de IA propietarios específicos para su organización. Wood comparte esta advertencia, indicando que “ninguna sofisticación en IA servirá de nada” si los datos subyacentes están fragmentados, no son interoperables o no están validados para casos de uso de IA. “Las organizaciones exitosas son las que comienzan a sentar esas bases, por más complejas que parezcan, para poder escalar rápidamente después”, agrega.

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