A relação entre inteligência artificial e pesquisa farmacêutica está mudando.
A relação entre inteligência artificial e pesquisa farmacêutica está mudando.
Por anos, as colaborações mais notáveis no desenvolvimento de medicamentos impulsionado por IA envolveram empresas especializadas focadas em identificação de alvos, previsão de estruturas de proteínas, geração de moléculas, triagem virtual ou automação laboratorial. Os grupos farmacêuticos também dependiam fortemente de provedores de nuvem, fabricantes de chips e fornecedores de plataformas de dados para sustentar a infraestrutura por trás desses projetos.
Agora, uma segunda categoria de fornecedores está se aprofundando nesse setor. OpenAI, Anthropic e Google não são mais vistos apenas como provedores de chatbots genéricos ou assistentes de escritório. Seus modelos estão entrando em áreas como pesquisa científica, desenvolvimento clínico, redação médica, assuntos regulatórios, programação, análise de dados, investigação de produção e tomada de decisões empresariais.
Consequentemente, a questão estratégica para as farmacêuticas deixou de ser apenas "qual chatbot os funcionários devem usar?"
A verdadeira pergunta é:
Que combinação de modelos, sistemas de dados, ferramentas científicas, medidas de segurança e processos de revisão humana pode se tornar a camada de inteligência confiável de uma empresa?
Uma análise publicada pela Big Pharma Sharma em maio de 2026 rastreou 27 parcerias estratégicas confirmadas envolvendo 21 grandes farmacêuticas e três ecossistemas de IA de ponta: OpenAI, Anthropic e Google Gemini.
O conjunto de dados relatou a seguinte distribuição aproximada:
| Descoberta | Resultado Relatado |
|---|---|
| Parcerias confirmadas rastreadas | 27 |
| Grandes farmacêuticas envolvidas | 21 |
| Parcerias envolvendo a Anthropic | ~52% |
| Parcerias envolvendo a OpenAI | ~41% |
| Parcerias envolvendo o Gemini | 2 |
| Empresas parceiras da OpenAI e da Anthropic simultaneamente | Pelo menos 6 |
| Parcerias envolvendo pesquisa ou descoberta | ~82% |
Esses dados servem como um instantâneo do mercado, mas não são uma estatística oficial de todos os projetos de IA farmacêutica. Projetos-piloto privados, contratos de nuvem, implantações de modelos internos, parcerias de modelos especializados e experimentos não divulgados podem não estar incluídos no conjunto de dados.
Os números também não significam que o setor farmacêutico esteja claramente dividido entre os campos OpenAI, Claude e Gemini.
O padrão mais importante é a experimentação com múltiplos modelos. Grandes empresas estão testando diferentes sistemas para tarefas distintas, enquanto constroem uma pilha de tecnologia mais ampla em torno de dados proprietários, ferramentas de validação, permissões empresariais e supervisão humana.
Para usuários individuais, modelos de ponta podem ser usados para escrever, pesquisar, resumir, brainstorming ou programar.
A implantação farmacêutica tem requisitos adicionais.
O modelo pode precisar:
Isso cria pelo menos três níveis de adoção.
Neste nível, as empresas disponibilizam assistentes de IA a um grande número de funcionários.
Casos de uso típicos incluem:
A Moderna é uma adotante precoce desse modelo. A empresa colabora com a OpenAI desde 2023, primeiro criando o assistente interno mChat e depois implantando o ChatGPT Enterprise para milhares de funcionários em várias funções.
A Bristol Myers Squibb adotou uma estratégia ampla semelhante em 2026, anunciando a implantação do Claude em P&D, desenvolvimento clínico, fabricação, comercial e funções empresariais, abrangendo mais de 30.000 funcionários e conectando-se a milhares de fontes de dados internas.
Este nível vai além dos assistentes genéricos.
Os modelos são integrados em processos definidos, como:
Nesta fase, o sistema de IA não é apenas uma ferramenta para aumentar a eficiência da escrita, mas torna-se parte integrante do processo.
A implantação eficaz requer: modelos aprovados, recuperação confiável de fontes, saída estruturada, controle de versão, verificações de qualidade e revisão por especialistas.
Este nível é uma plataforma de agentes que pode coordenar várias ferramentas e fontes de informação.
O agente pode executar as seguintes ações:
A parceria de longa data entre a Merck e o Google Cloud ilustra essa direção. Este acordo de vários bilhões de dólares visa implantar uma plataforma de agentes baseada no Gemini Enterprise em P&D, produção, operações comerciais e funções empresariais.
Neste nível, o foco da concorrência não é mais qual logotipo aparece na guia do navegador do funcionário, mas qual plataforma pode coordenar os novos fluxos de trabalho científicos e operacionais da empresa.
A Anthropic detém a maior fatia das parcerias
contabilizadas no conjunto de dados da Big Pharma Sharma.
Esse posicionamento inicial está alinhado com a estratégia empresarial e de ciências da vida da Anthropic.
As equipes farmacêuticas geralmente precisam de um modelo que possa lidar com:
Essas necessidades coincidem fortemente com o posicionamento da Anthropic para o Claude.
A Anthropic lançou o Claude para Ciências da Vida em 2025, adicionando integrações e conectores para plataformas científicas e fontes de informação.
O ecossistema já anunciou serviços incluindo:
O objetivo é aproximar o Claude das ferramentas existentes dos cientistas, em vez de exigir que cada tarefa comece com a cópia manual de texto.
A Anthropic expandiu essa abordagem em 2026 com o lançamento do Claude para Ciências, uma plataforma de trabalho científico que integra ferramentas de pesquisa, recursos computacionais e resultados auditáveis.
A Bristol Myers Squibb anunciou um acordo estratégico com a Anthropic em maio de 2026.
A empresa afirmou que o Claude Enterprise será implantado em suas operações globais, incluindo:
A Bristol Myers Squibb descreveu o Claude como uma plataforma de inteligência compartilhada, não um aplicativo de uso único. O objetivo é conectar funcionários e agentes a dados internos, criando ao mesmo tempo uma camada de interação comum em diferentes fluxos de trabalho.
Acordos como este ajudam a explicar o número de parceiros da Anthropic. O produto não é vendido apenas como uma API de modelo, mas também como um ambiente empresarial seguro, ferramenta de codificação, estrutura de agentes e interface de conhecimento.
O NovoScribe da Novo Nordisk é um dos exemplos mais claros do uso do Claude em fluxos de trabalho de documentos regulados.
O sistema combina:
A Anthropic relatou que documentos de estudos clínicos que antes exigiam mais de dez semanas agora podem ser gerados em aproximadamente dez minutos por meio desta plataforma.
Esse número é um resultado de caso relatado pela empresa, não uma garantia para todos os documentos clínicos. No entanto, o fluxo de trabalho ilustra por que os LLMs são atraentes na redação regulatória.
Relatórios clínicos e documentos relacionados geralmente:
Os modelos podem auxiliar na extração de informações, geração de rascunhos, formatação e verificação de consistência. O julgamento científico, a responsabilidade regulatória, a aprovação e a responsabilidade final permanecem com profissionais qualificados.
Esta é uma distinção importante. O sucesso inicial do Claude
no setor farmacêutico não prova necessariamente que ele seja superior na invenção de novos medicamentos. O que demonstra é que a Anthropic
Processos empresariais que permitem medir rapidamente o valor foram identificados: codificação, geração de documentação, recuperação de conhecimento e análise estruturada.
O caminho da OpenAI para o setor farmacêutico é um pouco diferente.
Suas vantagens iniciais vieram de:
A Moderna começou a colaborar com a OpenAI em 2023.
Inicialmente, a empresa criou um chatbot interno chamado mChat. Posteriormente, expandiu o uso do ChatGPT Enterprise em várias funções de negócios e incentivou os funcionários a construir GPTs especializados para tarefas repetitivas.
Este é um modelo de produtividade de baixo para cima. Funcionários de equipes de P&D, jurídico, manufatura, comercial e administrativo podem identificar cenários de alto uso e criar assistentes internos em torno deles.
O benefício é a ampla experimentação. O risco é a fragmentação se cada departamento construir ferramentas sem governança unificada, padrões de avaliação e controle de dados.
A Sanofi anunciou em 2024 uma parceria com a OpenAI e a Formation Bio para desenvolver software de inteligência artificial para descoberta de medicamentos.
A colaboração integrou:
As empresas lançaram posteriormente o Muse, uma ferramenta projetada para apoiar o recrutamento de pacientes em ensaios clínicos.
Isso marcou a transição da assistência geral aos funcionários para fluxos de trabalho explícitos de desenvolvimento de medicamentos.
A OpenAI lançou em 2026 o GPT-Rosalind, uma série de modelos construídos especificamente para pesquisa em ciências da vida.
O sistema foi projetado para raciocinar sobre:
A OpenAI também desenvolveu plugins de ciências da vida e visualizadores científicos para fluxos de trabalho como análise de literatura, sequenciamento de próxima geração, análise de célula única e revisão de estruturas moleculares.
O GPT-Rosalind marca uma mudança estratégica.
A OpenAI não está mais apenas fornecendo assistentes empresariais genéricos para empresas farmacêuticas. Está construindo uma série independente de modelos, estruturas de avaliação, camadas de ferramentas e planos de acesso controlado para pesquisa em ciências da vida.
Os próprios resultados do LifeSciBench da empresa também indicam que a cautela ainda é necessária. O GPT-Rosalind lidera entre os modelos avaliados, mas sua taxa geral de conclusão de tarefas está longe da perfeição, especialmente em trabalhos com requisitos rigorosos de artefatos, design e operações restritas.
Modelos de domínio podem melhorar o desempenho, mas não substituem a necessidade de validação por especialistas.
A estratégia de ciências da vida da OpenAI também inclui o trabalho de conectar modelos a plataformas experimentais, permitindo design e execução automatizados de experimentos.
Sistemas experimentais.
O texto original destaca projetos envolvendo Ginkgo Bioworks e Retro Biosciences.
A direção importante não é um resultado isolado, mas sim a construção de um ciclo fechado:
Se este ciclo se tornar confiável, o papel da IA irá além de resumir informações científicas, podendo participar do design experimental iterativo.
Este é um padrão mais exigente do que a geração de documentos. O sistema deve lidar com dados ruidosos, conhecimento biológico incompleto, experimentos fracassados, limitações de equipamento e restrições de segurança.
Portanto, alegações de progresso científico devem ser avaliadas por meio de experimentos reproduzíveis e resultados reais de P&D, e não apenas benchmarks de modelos ou comunicados à imprensa.
No conjunto de dados de Sharma sobre grandes empresas farmacêuticas, o Google Gemini aparece em apenas duas parcerias.
Este número não reflete toda a presença do Google nas ciências da vida.
As soluções do Google incluem:
Empresas farmacêuticas que adotam o Gemini podem estar comprando uma arquitetura integrada de nuvem e dados, e não um modelo único.
A Merck & Co. anunciou em abril de 2026 uma parceria de vários anos com o Google Cloud, avaliada em até US$ 1 bilhão.
A colaboração visa aplicar o Gemini Enterprise e as tecnologias do Google Cloud em:
Espera-se que engenheiros do Google Cloud trabalhem com as equipes da Merck na implantação.
Este é um acordo grande e em nível de infraestrutura, que pode tornar as estatísticas de número de parcerias enganosas. O Google pode anunciar menos acordos publicamente, mas ainda assim obter compromissos estratégicos amplos.
O Google também se beneficia da credibilidade científica do Google DeepMind.
O AlphaFold mudou o cenário prático da previsão de estrutura de proteínas e se tornou um recurso de pesquisa importante. O Google DeepMind e a Isomorphic Labs continuam a trabalhar em sistemas de biologia e design de medicamentos.
Na arquitetura farmacêutica, o Gemini pode atuar como a camada de linguagem natural e orquestração de tarefas, enquanto modelos científicos especializados executam previsões estruturais, químicas ou biológicas.
Portanto, a vantagem de longo prazo do Google pode vir da integração de:
No conjunto de dados rastreado, pelo menos seis empresas farmacêuticas têm parcerias com a OpenAI e a Anthropic.
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importantes.
É improvável que grandes empresas farmacêuticas confiem todos os fluxos de trabalho críticos a um único fornecedor de modelos, pois capacidades, preços, latência, design de produto e regulamentações ainda mudam rapidamente.
Arquiteturas de múltiplos modelos permitem que as empresas combinem ferramentas com tarefas.
Por exemplo:
Isso não significa que todas as empresas usarão todos os fornecedores.
Significa que o ativo duradouro provavelmente não será a marca do modelo em si.
O ativo duradouro é a plataforma interna que controla:
Uma plataforma madura de IA farmacêutica pode conter várias camadas.
| Camada | Função |
|---|---|
| Interface do usuário e agente | Receber objetivos, perguntas e decisões de revisão |
| Camada de orquestração | Planejar tarefas e rotear trabalho para modelos e ferramentas |
| Modelos de linguagem de ponta | lidar com raciocínio, escrita, codificação e coordenação |
| Modelos de domínio | Executar tarefas de biologia, química, estrutura, imagem ou genômica |
| Camada de dados | Fornecer acesso controlado a informações internas e externas |
| Ferramentas científicas | Executar cálculos, análises e simulações validadas |
| Sistemas empresariais | Conectar fluxos de trabalho clínicos, regulatórios, de manufatura e de negócios |
| Camada de avaliação | Medir precisão, omissão, citação, reprodutibilidade e risco |
| Camada de Governança | Controles de permissão, logs de auditoria, retenção e aprovação |
| Especialistas Humanos | Revisão de evidências, tomada de decisões e retenção de responsabilidade |
Essa arquitetura também reduz o aprisionamento a fornecedores.
Se a qualidade do modelo cair, os custos aumentarem ou a disponibilidade mudar, a camada de orquestração pode rotear parte da carga de trabalho para outro lugar — desde que a empresa tenha estabelecido interfaces padronizadas e mecanismos de avaliação.
Relatórios de análise de rastreamento mostram que cerca de 82% das colaborações envolvem a fase de pesquisa ou descoberta.
Essa concentração reflete a área de vantagem atual dos grandes modelos de linguagem.
A pesquisa e o desenvolvimento clínico contêm grandes volumes de informações que os modelos podem processar:
Na pesquisa inicial, os modelos podem auxiliar em:
No desenvolvimento clínico, eles podem apoiar:
Essas tarefas são intensivas em informação e geralmente permitem que especialistas revisem antes que as decisões impactem pacientes ou produtos.
Na área de produção e Química, Manufatura e Controles (comumente chamada de CMC), há poucos casos publicamente divulgados de implantação de modelos de ponta.
O motivo não é a falta de valor potencial.
Os casos de uso possíveis incluem:
A diferença está no risco.
Hipóteses de pesquisa erradas podem ser refutadas por experimentos subsequentes; mas instruções de produção erradas podem afetar a qualidade do produto, o fornecimento, a conformidade ou a segurança do paciente.
O ambiente de produção também depende de:
Nesse ambiente, os sistemas de IA precisam de validação mais forte, limites de ação mais estreitos e supervisão humana mais rigorosa.
Isso explica por que a produção pode começar com casos de uso controlados, como recuperação de documentos e análise de desvios, antes de expandir gradualmente para o controle autônomo de processos.
A GSK representa um contraste importante com o modelo de colaboração pública.
A empresa desenvolveu o JulesOS, um sistema operacional interno baseado em agentes que acessa uma comunidade de agentes e modelos especializados.
A GSK descreve a plataforma como integrando:
Essa abordagem dá à GSK maior controle sobre orquestração, acesso a dados, validação e interface do usuário.
Ao mesmo tempo, pode ajudar a empresa a extrair mais valor de seus conjuntos de dados proprietários, incluindo resultados experimentais internos, informações ômicas, evidências clínicas e conhecimento de alvos.
Uma plataforma interna não significa que todos os componentes são construídos do zero.
A GSK ainda pode usar infraestrutura de nuvem externa, software de código aberto, modelos de terceiros ou ferramentas especializadas. A diferença é que a empresa controla a camada de integração e decide como esses componentes são disponibilizados aos funcionários.
Ambas as estratégias têm vantagens.
| Colaboração externa com IA de ponta | Plataforma interna de agentes |
|---|---|
| Acesso mais rápido a novas capacidades de modelos | Maior controle sobre arquitetura e dados |
| Engenharia e suporte do fornecedor | Customização profunda para fluxos de trabalho internos |
| Implantação empresarial mais simples | Redução da dependência de um único fornecedor |
| Iteração e melhoria rápidas dos modelos | Maior autonomia sobre orquestração e avaliação |
| Possível risco de aprisionamento ao fornecedor | Custos mais altos de engenharia e operação |
Muitas empresas adotam uma combinação de ambas.
Elas podem construir uma plataforma interna enquanto usam Claude, GPT-Rosalind, Gemini, modelos de código aberto e sistemas científicos especializados subjacentes.
Atualmente, o valor mais mensurável da implantação de LLMs no setor farmacêutico vem do trabalho intelectual.
Por exemplo:
Esses benefícios podem ser observados relativamente rápido.
Mas é muito mais difícil provar que um modelo de ponta:
O desenvolvimento de medicamentos leva anos. O resultado final depende de biologia, qualidade experimental, toxicologia, produção, variabilidade individual dos pacientes, desenho do ensaio, operações clínicas e revisão regulatória.
Os modelos não podem contornar a validação física.
Isso não significa que a produtividade em documentação e codificação seja irrelevante. O trabalho intelectual mais rápido pode encurtar os ciclos ao longo de todo o processo de desenvolvimento. Significa apenas que o setor deve distinguir entre eficiência do fluxo de trabalho e sucesso científico.
Um modelo de ponta pode ser forte em linguagem, raciocínio e planejamento, mas ainda pode não ter os dados completos necessários para resolver problemas específicos da área farmacêutica.
Ativos de medicamentos de cauda longa, projetos clínicos históricos, resultados experimentais proprietários, compostos de pesquisa descontinuados e registros internos de decisões podem não estar presentes nos dados públicos de treinamento.
Portanto, uma arquitetura realista de IA para ciências da vida precisa combinar:
Conectar modelos a bancos de dados especializados por meio de ferramentas aprovadas pode ser mais valioso do que mudar de um modelo de ponta para outro.
A qualidade das interfaces de dados e ferramentas pode determinar o resultado tanto quanto a capacidade de raciocínio do modelo.
O novo cenário de colaboração está forçando as empresas farmacêuticas a aprimorar capacidades que já eram difíceis.
A maioria das grandes farmacêuticas possui enormes volumes de dados.
O desafio é que esses dados podem:
Se a organização não estabelecer padrões claros e mecanismos de controle de acesso, os modelos não conseguirão usar as informações de forma confiável.
Comprar um chatbot empresarial é relativamente simples.
Incorporar IA em um relatório clínico, submissão regulatória, processo de farmacovigilância, sistema de qualidade ou fluxo de trabalho de laboratório exige redesenho de processos.
As equipes devem decidir:
Benchmarks públicos não podem responder se um modelo é seguro e útil para o fluxo de trabalho de descoberta de medicamentos de uma empresa.
A avaliação farmacêutica deve usar tarefas internas reais e medir:
Um sistema de IA que gera rascunhos impressionantes, mas cria mais trabalho de revisão, pode oferecer pouco valor real.
Claude, OpenAI e Gemini estão entrando em diferentes caminhos no setor farmacêutico.
A Anthropic está enfatizando:
A OpenAI está combinando:
Produtividade empresarial.
A Google está combinando:
O resultado possível não é que haja apenas um vencedor em todos os fluxos de trabalho farmacêuticos.
Um futuro mais realista é uma plataforma onde múltiplos modelos coexistem e são roteados conforme a tarefa.
Um modelo pode revisar a literatura. Outro pode gerar código. Um modelo especializado pode prever propriedades moleculares. Um agente empresarial pode coordenar bancos de dados, software e aprovações. Uma plataforma de laboratório pode testar resultados.
Nessa arquitetura, o modelo é apenas uma camada.
O valor vem de completar um ciclo confiável:
Muitas empresas estão usando mais de um. Uma análise de colaborações de maio de 2026 constatou que pelo menos seis grandes farmacêuticas têm parcerias tanto com a OpenAI quanto com a Anthropic, indicando que a estratégia de múltiplos modelos já é comum.
O posicionamento do Claude gira em torno de documentos longos, escrita estruturada, codificação, segurança empresarial, citações e integração científica. Esses recursos são adequados para fluxos de trabalho regulados, como redação clínica, pesquisa interna, codificação e revisão de documentos.
GPT-Rosalind é a série de modelos de ciências da vida da OpenAI para raciocínio em biologia, química, descoberta de medicamentos, genômica, evidências e ferramentas científicas. O modelo é implantado por meio de uma estrutura de pré-visualização controlada e acesso empresarial.
O Google posiciona o Gemini como parte de uma infraestrutura de nuvem e agentes em maior escala. A Merck fez uma parceria com o Google Cloud em 2026 para implantar o Gemini Enterprise em P&D, manufatura, área comercial e fluxos de trabalho empresariais.
O JulesOS é o sistema operacional de agentes desenvolvido internamente pela GSK. Ele integra modelos especializados, ferramentas de codificação, sistemas de análise de dados e bases de conhecimento corporativo em um ambiente unificado para uso dos pesquisadores.
A IA pode auxiliar na extração de dados de origem, geração de rascunhos, formatação, verificação de consistência e geração de documentos estruturados. No entanto, o julgamento científico final, revisão de conformidade, aprovação e responsabilidade devem ser de responsabilidade de profissionais qualificados.
Em comparação com o aumento da taxa de sucesso clínico, as evidências públicas existentes tendem a confirmar mais o aumento da eficiência em P&D. O impacto real na qualidade dos alvos, triagem de candidatos, segurança e resultados de testes ainda precisa de mais tempo para ser verificado.
Diferentes modelos têm vantagens em desempenho, custo, velocidade de resposta, ecossistema de ferramentas e opções de implantação. Uma plataforma com múltiplos modelos reduz a dependência de um único fornecedor e permite atribuir diferentes tarefas ao sistema mais adequado.
As grandes farmacêuticas não estão mais tratando ChatGPT, Claude e Gemini como ferramentas de chat isoladas, mas sim como componentes da infraestrutura empresarial de IA — componentes capazes de conectar dados internos, ferramentas científicas, processos regulados e sistemas de agentes.
Atualmente, a Anthropic detém a maior fatia do conjunto de dados públicos de colaborações; a OpenAI está se expandindo de aplicações empresariais gerais para modelos especializados em ciências da vida; e o Google compete por meio de uma gama mais ampla de serviços de nuvem, dados, modelos científicos e plataformas de agentes. Enquanto isso, o JulesOS da GSK mostra que as grandes farmacêuticas podem optar por controlar a camada de orquestração por conta própria.
Os ganhos mais significativos recentemente estão na aceleração do processamento de documentos, redação de código, recuperação de conhecimento e análise de dados. Quanto às alegações de que modelos de ponta podem melhorar a qualidade de medicamentos ou as taxas de sucesso clínico, ainda são necessários experimentos de longo prazo e evidências clínicas para verificação.
A vantagem decisiva não vem da escolha de uma marca específica de modelo, mas sim da construção de um sistema fechado confiável e auditável — que conecte estreitamente modelos, dados proprietários, ferramentas validadas, experimentos e tomadas de decisão humanas responsáveis.
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