Após anos de pilotos amplamente disseminados com baixo retorno sobre investimento, a indústria abandonará a abordagem de IA a qualquer custo. As organizações priorizarão casos de uso de IA de alto valor voltados a processos operacionais essenciais e críticos para o negócio, além de capacitar as pessoas em novas formas de trabalho.

A assertividade na escolha de projetos de IA resultará em ganhos perceptíveis de eficiência e produtividade. Mas, a maior parte do valor para o negócio virá do foco em pessoas e processos que impulsionam os resultados da IA. Por exemplo, um agente de IA que ajuda na revisão médica, legal e regulatória de conteúdos promocionais garantirá precisão, alinhamento à marca e compliance com a indústria, acelerando os ciclos de revisão. Ao mesmo tempo que libera especialistas altamente qualificados para se concentrarem em atividades de maior valor.

Com uma abordagem replicável e direcionada, as organizações podem definir metas mensuráveis baseadas no valor para o negócio, promover a adoção de IA por grupos específicos de usuários operacionais, pessoas e adaptar processos a novas formas de trabalho, possibilitando o mapeamento de resultados relevantes.

A IA específica para indústria, incorporada a plataformas e aplicações conectadas e em conformidade, se mostrará um componente crítico para desbloquear a coordenação entre vendas, marketing e atividades médicas. Agentes de IA com acesso direto e seguro a dados, conteúdos e processos de negócio revelarão insights estratégicos e conectarão fluxos de trabalho entre equipes, assegurando uma orquestração omnichannel fluida.

Os agentes de IA manterão toda a equipe comercial informada, possibilitando interações mais consistentes com profissionais de saúde . Por exemplo, um representante de campo poderá registrar suas anotações por voz com facilidade enquanto um agente de IA verifica a conformidade das informações. Outro agente de IA apresentará automaticamente essas informações aos membros da equipe de campo, no momento adequado, para uma melhor gestão da interação. A IA também poderá ser usada para identificar temas comerciais críticos e insights a partir da transcrição completa das interações de voz— um novo e altamente valioso conjunto de dados — para orientar a estratégia da marca e o seu posicionamento.

Essas capacidades da IA agêntica será utilizada de forma sistêmica ajudando as equipes comerciais a aumentar a produtividade permitindo interações mais eficazes com os clientes.

O ritmo dos lançamentos está impulsionando a mudança para um uso mais dinâmico dos dados, com processos evoluindo a fim de permitir atualização diária das informações. Um lançamento bem-sucedido exige análises e tomada de decisão dinâmicas, como a realocação de recursos de campo quando um HCP ou território está acima ou abaixo das metas de tratamento planejadas. Isso pressionou farmacêuticas e biotechs emergentes a planejarem ações imediatas a partir de alertas de dados e análises, em vez de esperar por relatórios.

Biotechs menores, cuja sobrevivência depende de uma nova terapia no mercado, estão impulsionando a agilidade que a indústria como um todo adotará. Em 2026, algumas empresas transformarão um ciclo de análise de dados de 14 dias em apenas 14 horas até a ativação. Isso representa um grande avanço de legado baseado em dados semanais, mensais ou trimestrais. Essa mudança não apenas prepara as farmacêuticas para o sucesso no lançamento, como também permite uma tomada de decisão mais eficaz rumo a uma IA alinhada às necessidades específicas da indústria. Realocações em tempo real, especialmente durante os primeiros 18 meses de um lançamento, ajudarão a levar novos medicamentos aos pacientes certos com mais rapidez.

O fluxo de dados clínicos entre centros de pesquisa e patrocinadores resultará em ensaios mais rápidos e eficientes. As informações dos estudos serão enviadas diretamente aos médicos para que eles possam conectar seus pacientes a pesquisas relevantes. Novas IAs incorporadas conectarão dados de ensaios entre patrocinadores e centros de pesquisa, permitindo que médicos busquem opções de tratamento e de estudos com base nos resultados de exames ou em perfis de pacientes. Essa abordagem, direta ao médico, reduzirá a dependência da indústria em relação aos centros de pesquisa para encontrar participantes elegíveis, acelerando o cumprimento das metas de recrutamento e ampliando o acesso dos pacientes aos ensaios clínicos.

Com a elegibilidade de pacientes facilitada e o uso de tecnologia de ponta, os centros de pesquisa verão a promessa de eliminar o papel e a verificação manual de dados fonte (SDV) pelos monitores de pesquisa clínica (CRAs) tornar-se realidade. As ferramentas de eSource conectarão melhor as fontes de dados clínicos de ponta a ponta, inicialmente com prontuários eletrônicos de saúde (EHRs), permitindo que os dados de pacientes se integrem de forma mais eficiente aos dados do estudo. Quando integrados ao sistema de captura eletrônica de dados (EDC), os documentos fontes serão parametrizados com base na definição do estudo, permitindo que os dados fluam com maior rapidez e clareza para o patrocinador. Esse fluxo de dados agilizará as visitas do protocolo para os pacientes e acelerará os ensaios tanto para os centros quanto para os patrocinadores.

Os laboratórios irão além dos chatbots, incorporando a IA agêntica como assistente, conectando tarefas altamente específicas em um ambiente regulado. Os laboratórios de controle de qualidade (CQ) estão voltando sua atenção para o potencial de eficiência dos agentes de IA ampliando a eficiência entre pessoas e processos. No entanto, os ecossistemas tecnológicos dos laboratórios de CQ são fragmentados, e processos baseados em papel ainda persistem. As empresas modernizarão e consolidarão sistemas, padronizarão dados e fluxos de trabalho e integrarão a garantia da qualidade para capturar os ganhos de produtividade proporcionados pela IA específica para CQ.

Os analistas de laboratório trabalharão lado a lado com agentes capazes de iniciar fluxos de trabalho, resumir resultados, observar e analisar tendências. Isso permitirá um gerenciamento de riscos mais proativo, ao identificar problemas precocemente e promover a execução correta desde o início. O resultado será um laboratório de CQ altamente eficaz e eficiente, no qual pessoas e agentes trabalham juntos para reduzir os tempos de ciclo dos lotes.