Речь не о том, что ИИ уже «изобретает лекарства вместо учёных». Для меня важнее другое: в фарме появляются рабочие внедрения и пилоты с измеримым эффектом, а не только эксперименты с чат-ботами.
Что именно произошло
14 сентября Microsoft собрала несколько кейсов фармкомпаний, где ИИ уже встроен в реальные рабочие процессы - исследования, производство и работу с документами.
Самый интересный для меня пример - Novo Nordisk. Компания сделала ИИ-агента, который работает с её собственными клиническими данными. Исследователь может задать вопрос обычным языком, а система помогает построить статистический анализ и проверить гипотезу. Окончательное решение остаётся за специалистом.
Раньше команда могла прорабатывать 5-10 сильных идей за квартал. Теперь, по совместному кейсу Novo Nordisk и Microsoft, система позволяет оценивать более 50 возможностей. Для части исследовательских задач компании сообщают о сокращении времени получения результата с недель до минут.
Это потенциально намного важнее обычной экономии рабочего времени. В разработке лекарства существует огромное количество гипотез, а проверять все дорого и долго. Если ИИ позволяет быстро отбрасывать слабые гипотезы и глубже проверять перспективные, то он может влиять уже на экономику R&D.
Уже после первой версии текста, 16 сентября, Novo Nordisk объявила о сотрудничестве с Anthropic. Компания собирается использовать Claude Science для научного анализа, поиска новых лекарств и разработки программных ИИ-агентов. Масштаб интереса понятен, но пока это план работы, а не доказанный рост прибыли или успешности исследований.
В производстве эффект уже измеряют
Körber использует ИИ при работе с производственными рецептурами лекарств.
В пилотных внедрениях клиенты Körber сообщили о сокращении цикла оцифровки рецептур примерно на 30% и ручной работы - до 40%. По внутренним тестам Körber, точность системы была близка к 99% на фармацевтических задачах и достигала 100% при работе с критическими числовыми значениями.
Последний пункт особенно важен. В фарме недостаточно, чтобы ИИ просто «обычно отвечал правильно». Процесс должен быть проверяемым и соответствовать жёстким требованиям к производству. Поэтому системы строятся так, чтобы результат можно было проверить и зафиксировать.
16 сентября Körber также запустила новую версию K.AI Assistant для работы с производственными и регуляторными документами. Система встроена в PAS-X MES и должна давать проверяемые ответы на основе документации клиента. Это уже шаг от эксперимента к готовому продукту, но новых данных об окупаемости компания пока не раскрыла.
Поиск по 400 000 документов за секунды
Ещё один пример - Almirall. По данным совместного кейса компании и Microsoft, ИИ-помощник ищет информацию в 400 000 документов, накопленных более чем за 50 лет исследований. То, на что раньше уходили часы или дни, теперь в отдельных сценариях занимает секунды.
То есть сейчас видны как минимум три уровня применения: поиск знаний, анализ данных и гипотез, управление производственными процессами. И именно переход ко второму и третьему уровню наиболее интересен.
Почему это может быть большим экономическим событием
Разработка препарата может занимать больше десяти лет и стоить миллиарды долларов, а многие проекты заканчиваются неудачей. Поэтому даже небольшое улучшение качества решений на ранних стадиях потенциально имеет большую стоимость.
Microsoft указывает, что Novo Nordisk хочет дальше использовать систему для оптимизации дизайна клинических испытаний и моделирования их результатов. Если это действительно повысит вероятность успеха разработки, эффект будет намного больше, чем просто экономия рабочего времени.
Условно: сегодня человек подробно проверяет несколько идей. С ИИ более 50 возможностей могут пройти первичный анализ, после чего специалисты сосредоточатся на наиболее перспективных. Это может увеличить производительность научного капитала компании.
Мой вывод
Положительная новость в том, что ИИ в фарме уже вышел за пределы презентаций. Он помогает быстрее проверять гипотезы, искать знания и оцифровывать производство. Здесь эффект уже можно измерить.
Но для инвестора важнее следующий шаг: повысится ли успешность клинических исследований, снизится ли стоимость разработки и появится ли дополнительная прибыль. Пока этого не доказано. Поэтому я бы следил не за количеством новых партнёрств с ИИ-компаниями, а за тем, превращаются ли они в более успешные препараты и более высокую отдачу на вложенный капитал.
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.