L’intelligenza artificiale generativa promette di ridefinire ogni fase della catena del valore nel settore life sciences: dalla ricerca clinica alla comunicazione scientifica, fino al customer engagement. Eppure, il vero salto di qualità non avverrà grazie alla tecnologia in sé, ma grazie alla capacità delle organizzazioni di farla evolvere da tool a strategia trasformativa.
Un’analisi approfondita pubblicata da McKinsey & Company a gennaio 2025, dal titolo “Scaling gen AI in the life sciences industry”, rivela un paradosso emblematico: tutte le aziende intervistate hanno testato la Gen AI, ma solo il 5% l’ha scalata con successo, ottenendo benefici concreti e duraturi.
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Il potenziale è chiaro. Ma perché così pochi ci riescono?
Le promesse sono enormi: secondo il McKinsey Global Institute, tra 60 e 110 miliardi di dollari di valore annuo potrebbero essere sbloccati nel pharma e nel medtech grazie alla Gen AI. Eppure, la maggior parte delle aziende resta impantanata in progetti pilota isolati, con impatto marginale.
I motivi? Cinque fattori ricorrenti:
1. Strategie poco chiare o inesistenti, scollegate dai reali obiettivi di business.
2. Gap di competenze: pochi hanno un piano per formare profili ibridi capaci di far funzionare la Gen AI nella pratica.
3. Modelli operativi sbilanciati, o troppo decentralizzati o troppo rigidi.
4. Sottovalutazione del change management, spesso il vero collo di bottiglia dell’adozione.
5. Gestione del rischio assente o tardiva, con impatti devastanti su iniziative già avviate.
La ricetta per farcela: un approccio integrato e strategico
McKinsey propone una roadmap concreta per superare l’impasse:
- Pensare per domini, non per use case: applicare la Gen AI in modo trasformativo a intere aree come medical, commerciale, R&D.
- Costruire capacità interne, formando prompt engineer, translator e figure nuove che uniscono visione strategica e competenze tech.
- Lavorare su piattaforme riusabili, evitando di ricominciare ogni volta da zero.
- Aprirsi all’ecosistema esterno: università, startup, tech partner, VC.
- Integrare il rischio fin dall’inizio, costruendo modelli “responsabili” e sostenibili nel tempo.
Un esempio virtuoso? Un’azienda pharma ha istituito una task force C-level, coinvolto più funzioni nella selezione dei casi d’uso prioritari, costruito piattaforme condivise e promosso un cambiamento culturale profondo, raccontando la Gen AI non come sostituzione ma come alleato delle persone. Il risultato: rollout fluido, metriche d’impatto definite, team ingaggiati, innovazione che scala.
Considerazioni finali per i manager del settore farmaceutico
Per i leader del settore farmaceutico, questa fase rappresenta una discontinuità storica, in cui non basta più esplorare o sperimentare tecnologie emergenti. Serve assumere un ruolo di architetti del cambiamento, capaci di tradurre la potenzialità della Gen AI in risultati tangibili di business e salute.
Le sfide da affrontare sono chiare:
- Allineare la strategia aziendale alle possibilità della Gen AI, evitando derive opportunistiche o frammentate.
- Ridefinire i modelli di collaborazione tra Medical, Market Access, Marketing e IT in chiave AI-powered.
- Investire nella formazione di nuove competenze ibride e nell’ingaggio bottom-up dei team.
- Creare un framework etico e di governance che anticipi le implicazioni regolatorie e reputazionali.
Ma soprattutto, serve una nuova mentalità: vedere la Gen AI non come una minaccia alla leadership umana, ma come una leva per amplificare l’intelligenza collettiva dell’organizzazione.
In questo scenario, i manager capaci di guidare il cambiamento non saranno solo esecutori di trasformazioni tecnologiche, ma veri promotori di una nuova cultura del decision making, del valore condiviso e dell’impatto sul paziente.
Il futuro del pharma si giocherà anche sulla capacità di passare **dalla tecnologia alle persone, e dalle persone al valore.**
