En la industria de las ciencias de la vida, las cadenas de desarrollo lineales, las funciones aisladas y los modelos de éxitos de ventas puntuales no encajan con la era actual de innovación continua impulsada por la inteligencia artificial (IA).
Como resultado, los cuellos de botella en investigación y desarrollo (I+D) han pasado de la generación de ideas a su desarrollo, validación y comercialización a escala.
El éxito de las empresas dependerá ahora de gestionar el ciclo de vida de los pacientes y ofrecer resultados a lo largo del tiempo, en lugar de vender productos.
Durante décadas, la innovación en ciencias de la vida ha seguido un modelo conocido: identificar una molécula prometedora, hacerla avanzar por una cadena de desarrollo lineal y comercializarla. Este enfoque ha dado lugar a notables avances con medicamentos superventas, desde las estatinas que han reducido las muertes cardiovasculares hasta los tratamientos curativos para la hepatitis C.
Pero en el mundo actual, cada vez más marcado por la generación continua de datos, el descubrimiento impulsado por la inteligencia artificial (IA) y las crecientes expectativas en torno a los resultados de los pacientes a largo plazo, este modelo ya no es suficiente. Está surgiendo un nuevo paradigma.
La industria de las ciencias de la vida está entrando en un período de profundo cambio estructural. La IA y otras tecnologías avanzadas están creando oportunidades sin precedentes para abordar algunos de los desafíos médicos más complejos del mundo, desde el cáncer y los trastornos neurodegenerativos hasta las enfermedades raras que aún no se comprenden por completo o carecen de tratamientos eficaces.
Pero hacer realidad este potencial requiere algo más que innovación incremental. Exige un cambio fundamental en la forma en que la industria se organiza, opera y colabora dentro de los ecosistemas de atención de la salud.
De los proyectos a los sistemas
En lugar de avanzar mediante una serie de iniciativas discretas, la investigación y el desarrollo (I+D) en ciencias de la vida empiezan a parecerse a un sistema en funcionamiento continuo. Según un nuevo informe del Foro Económico Mundial elaborado en colaboración con BCG, titulado Decisiones estratégicas en la era de la IA: dar forma al futuro de las ciencias de la vida. Este cambio está redefiniendo la ventaja competitiva, modificando cómo y dónde se crea valor y abriendo nuevas opciones estratégicas para los líderes.
La IA está integrada en todo el proceso y crea un ciclo de aprendizaje autónomo. En este modelo, la idea de un «proyecto» se desvanece. La I+D se vuelve cíclica: diseñar, probar, aprender e iterar. Con el tiempo, esto produce un sistema capaz de mejorar continuamente. La consecuencia es que el valor ya no proviene de un único avance, sino de la capacidad de generar resultados de manera constante.
A medida que la IA reduce las barreras al descubrimiento, más actores pueden formular hipótesis y diseñar moléculas. Pero esto no facilita la innovación: desplaza el cuello de botella. Convertir las ideas en terapias validadas, aprobadas e implementadas en sistemas del mundo real sigue siendo complejo. Requiere validación experimental, desarrollo clínico, aprobación regulatoria y capacidad de fabricación a escala.
Datos, evidencia y el nuevo estándar de prueba
En un modelo impulsado por sistemas, los datos se convierten en la base del valor, y la calidad importa más que el volumen. Los datos deben ser limpios, coherentes y trazables. Los sistemas deben registrar tanto los éxitos como los fracasos y convertir cada experimento en una lección aprendida.
Al mismo tiempo, están cambiando las expectativas en torno a la evidencia. Ya no basta con demostrar que un medicamento funciona; las empresas deben explicar cómo se obtuvieron los resultados: cómo evolucionaron los modelos, de dónde procedían los datos y si el proceso puede auditarse.
La integridad de la evidencia cobra tanta importancia como el resultado mismo. Los datos, y en especial la capacidad de convertirlos en evidencia, están adquiriendo importancia estratégica. Además, a medida que la I+D se adapta, también deben evolucionar los modelos regulatorios. Los enfoques tradicionales se basan en aprobaciones puntuales, pero eso es insuficiente para sistemas que aprenden y se actualizan continuamente.
Es probable que la regulación avance hacia una supervisión continua centrada en la trazabilidad, la auditabilidad y el control. La gobernanza debe incorporarse al sistema mediante estándares de datos, control de versiones y estructuras de rendición de cuentas integradas desde el principio.
La definición de valor en las ciencias de la vida también está cambiando. Históricamente, el valor estaba ligado al desempeño clínico en un momento determinado. Cada vez más, se define por los resultados a largo plazo: la adherencia al tratamiento, la reducción de las hospitalizaciones y la mejora de la calidad de vida.
Esto refleja cambios más amplios. Los pacientes acceden antes a la información y suelen formarse opiniones a través de plataformas digitales —como recursos de salud en línea, redes sociales o los nuevos chatbots de IA— antes de recibir atención. Al mismo tiempo, el envejecimiento de la población y las enfermedades crónicas están empujando a los sistemas de atención de la salud hacia una gestión a largo plazo.
Todo esto contribuye a que el valor se cree ahora mediante una interacción continua a lo largo del ciclo de vida del paciente.
Un nuevo panorama mundial
El ecosistema de I+D en ciencias de la vida está pasando de un proceso lineal a un sistema por capas.
En la base están las capacidades de infraestructura, como laboratorios automatizados, sistemas de datos y plataformas computacionales. Por encima se sitúan la definición de problemas y la estrategia. En la capa superior está la ejecución, que hace avanzar las terapias a través de ensayos, aprobación y uso en el mundo real.
Al mismo tiempo, la innovación se está descentralizando, mientras que la validación y la ampliación de escala se están centralizando. Más personas pueden generar ideas, pero solo unas pocas pueden convertirlas en resultados aceptados a nivel mundial. Esto crea un modelo de «fase inicial abierta y fase final centralizada», en el que las ideas pueden venir de cualquier lugar, pero la ampliación de escala requiere capacidades concentradas.
Como resultado, la competencia está pasando de los productos a los sistemas. La pregunta clave ya no es quién tiene la mejor molécula, sino quién puede operar el sistema más eficaz integrando datos, experimentación, validación y gobernanza.
Este cambio también está transformando el panorama mundial. El ecosistema de ciencias de la vida de China ha evolucionado rápidamente: de ser una base de fabricación de bajo costo a convertirse en una potencia mundial de innovación. El valor inicial promedio de los acuerdos de licencia entre empresas biofarmacéuticas occidentales y compañías chinas ha aumentado más del 230%en los últimos años, lo que indica una confianza creciente en la calidad, la rapidez y el grado de sofisticación de la I+D china.
Las empresas chinas destacan claramente en ingeniería y ejecución a gran escala, ventajas que refuerzan su posición en la capa de infraestructura. Sin embargo, su liderazgo mundial a largo plazo dependerá de que desarrollen capacidades igualmente sólidas en las capas superiores, definiendo los problemas adecuados y adaptando las innovaciones a distintas regiones y sistemas regulatorios.
Transformar la I+D en ciencias de la vida
El verdadero desafío en las ciencias de la vida no es la tecnología, sino la transformación. Una industria reacia al riesgo y organizada desde hace mucho en torno a productos y departamentos es demasiado lenta y fragmentada para una I+D continua e impulsada por sistemas. Y aunque las nuevas herramientas pueden implementarse rápidamente, transformar la gobernanza, la rendición de cuentas y la cultura lleva mucho más tiempo.
Al mismo tiempo, las empresas deben replantearse su papel, porque el éxito ya no dependerá de vender productos, sino de gestionar el ciclo de vida de los pacientes. Esto implica brindar apoyo continuo, mejorar los resultados a largo plazo y ofrecer servicios adicionales, como educación, alertas de riesgo y seguimiento.
Este cambio más amplio redefine la propia innovación: la I+D se vuelve continua, el valor pasa de los productos superventas a los resultados y la competencia se desplaza hacia los sistemas integrados. En última instancia, los ganadores no serán quienes tengan más ideas, sino quienes puedan convertirlas sistemáticamente en resultados escalables y fiables.
