Ci troviamo di fronte a un bivio storico. L’intelligenza artificiale (IA), con la sua promessa di trasformare il settore sanitario, si staglia come un faro di possibilità e, al tempo stesso, come un enigma da decifrare. Il white paper “The Future of AI-Enabled Health: Leading the Way”, pubblicato a gennaio 2025 dal World Economic Forum (WEF) in collaborazione con Boston Consulting Group (BCG), si propone come una guida rigorosa, frutto di oltre 75 interviste con esperti di pubblico e privato.
Per i manager delle Life Science, questo documento non è solo un’analisi: è un invito alla riflessione, un richiamo a cogliere opportunità straordinarie nella scoperta di farmaci, nei trial clinici e nella gestione delle supply chain, pur navigando tra ostacoli strutturali e dilemmi etici.
Il potenziale dell’IA
L’IA non è più un’astrazione futuristica; è una realtà che permea il tessuto del settore farmaceutico. Il white paper individua tre ambiti di trasformazione profonda:
- Scoperta di farmaci: Algoritmi avanzati (Atomwise, Exscientia) analizzano milioni di molecole, riducendo drasticamente i tempi della ricerca.
- Trial clinici: Strumenti come quelli di Owkin e Saama Technologies ottimizzano progettazione ed esecuzione, aumentando le probabilità di successo.
- Supply chain: Soluzioni predittive come thoughtful.ai razionalizzano i flussi, una risorsa preziosa in tempi di disruption globale.
Il mercato dell’AI in sanità potrebbe raggiungere 491 miliardi di dollari entro il 2032, con una crescita annua del 43%. La sola genAI potrebbe toccare i 22 miliardi entro il 2027.Questi numeri non sono mera speculazione: sono un’eco delle possibilità che attendono chi saprà interpretarle con saggezza.
Le ombre strutturali: un patrimonio da rivalutare
Tuttavia, l’adozione dell’IA nel sanitario, incluso il farmaceutico, procede a rilento. La maturità digitale del settore, ferma a 3.0 secondo il BCG 2024, è inferiore a quella di tech (3.13) e finanza (3.09).
Cinque nodi strutturali emergono come eredità da affrontare:
- Pressioni politiche: i cicli elettorali impongono orizzonti decisionali troppo brevi, incompatibili con l’evoluzione dell’IA.
- Scala e validazione: l’impatto sulla salute pubblica richiede dati vasti e a lungo termine, un’impresa titanica.
- Risorse limitate: la spesa sanitaria cresce più rapidamente del PIL nei paesi OCSE.
- Resistenza culturale: la tradizione medica favorisce la prudenza più che l’innovazione.
- Sistemi legacy: Regolamenti obsoleti e infrastrutture datate zavorrano il cambiamento.
Per i manager, questo significa confrontarsi con un passato ingombrante, dove ogni passo avanti richiede una strategia meditata.
Tre sfide fondamentali da risolvere
Il white paper identifica tre ostacoli strategici:
- Complessità per i decision-maker: l’IA fatica a entrare nelle priorità politiche e industriali a causa di benefici percepiti come ancora teorici.
- Misallineamento tecnico-strategico: delegare l’AI ai soli tecnici può portare a scelte scollegate dagli obiettivi aziendali.
- Fiducia minata: il 44% del pubblico globale esprime scetticismo, amplificato da un quadro regolamentare frammentato. Nei mercati avanzati, la mancanza di chiarezza soffoca; nei LMIC (Low- and middle-income countries), l’assenza di norme crea disuguaglianze.
Sette transizioni per un futuro equo e sostenibile
Il WEF propone sette transizioni per sbloccare il potenziale dell’IA, ciascuna un tassello di una visione etica e pragmatica:
- Da visioni a risultati concreti: concentrarsi su applicazioni operative (es. supply chain) per ottenere ROI rapidi, preparando il terreno per innovazioni più radicali.
- Da isolamento a sinergie: creare ecosistemi pubblico-privati per condividere valore e rischi.
- Da infrastrutture a servizi innovativi: costruire Digital Public Infrastructures condivise per accelerare l’adozione dei servizi AI.
- Da intenzioni a scelte consapevoli: formare CEO e clinici per decisioni tecniche strategiche ed etiche.
- Da attesa a proattività: rafforzare la sorveglianza post-market e istituire comitati etici sull’uso dell’AI.
- Da dati frammentati a integrazione globale: promuovere dataset locali ma interoperabili su scala globale.
- Da sperimentazione a scalabilità sistemica: assicurare che l’AI favorisca l’accesso nei paesi meno digitalizzati, evitando nuove disuguaglianze.
Implicazioni per i manager Life Science
Per i leader farmaceutici, le transizioni delineate sono un richiamo urgente all’azione. Integrare l’AI significa investire in infrastrutture interoperabili, superare la “valley of death” dell’innovazione tramite partnership pubblico-private efficaci e dialogare attivamente con regolatori come FDA ed EMA. Esempi come l’iniziativa AI for TB in India (+16% di diagnosi precoci) o il National COVID-19 Chest Imaging Database del NHS britannico dimostrano che collaborazione e integrazione dati sono strumenti potenti.
L’alfabetizzazione digitale dei decisori è il ponte verso un’adozione responsabile.
Un compito per la storia
L’IA può riscrivere il futuro del farmaceutico, ma il cammino è stretto. I manager Life Science sono chiamati a un’alleanza pubblico-privata che superi frammentazione e scetticismo, investendo in conoscenza e infrastrutture. Tra dieci anni, potremmo ammirare un progresso epico o deplorare un’occasione mancata. La scelta è ora, e richiede una visione che unisca scienza, etica e coraggio per costruire una nuova architettura della salute.