Il report 2025 “L’Intelligenza Artificiale per il Sistema Italia” di Confindustria mappa l’adozione dell’AI in settori strategici, con 241 casi d’uso da 76 aziende.
Salute e scienze della vita rappresentano il 21,6% dei casi d’uso analizzati nel report, seguiti da manifatturiero (20,7%) e mobilità sostenibile.
I dati ISTAT evidenziano un progresso: nel 2024, il 18,2% delle imprese italiane con almeno 10 addetti ha implementato AI, rispetto al 5% del 2023. Tuttavia, l’Italia resta indietro rispetto alla media UE (8,2% vs 13,5%), un digital gap che penalizza la competitività del settore farmaceutico. Il report offre un quadro operativo per affrontare questa sfida.
Applicazioni pratiche nel farmaceutico: casi concreti
Nel settore farmaceutico e delle life sciences, l’IA ottimizza processi critici. In diagnostica per immagini, algoritmi di machine learning analizzano TAC e risonanze magnetiche, rilevando anomalie con precisione superiore e riducendo i tempi di diagnosi. Un caso del report descrive un sistema speech-to-text che genera referti automatici durante le visite mediche, integrandoli con cartelle cliniche elettroniche, con un risparmio medio del 30% sul tempo amministrativo.
Nella medicina personalizzata, pipeline bioinformatiche elaborano dati genomici per terapie mirate. Un esempio riguarda l’analisi di mutazioni multiple nel carcinoma del colon-retto metastatico, guidando la selezione di farmaci con esiti clinici migliorati.
I “digital twin” simulano processi farmacologici: un caso citato mostra due molecole portate in fase clinica in meno di 18 mesi.
In telemedicina, assistenti virtuali monitorano pazienti cronici a distanza, con un sistema che, secondo il report, ha ridotto le ospedalizzazioni del 20% per pazienti con diabete.
Ricerca e sviluppo: innovazione e ottimizzazione
L’AI trasforma la R&S farmaceutica. Piattaforme che combinano simulazioni molecolari e chimica quantistica accelerano lo sviluppo di farmaci, come dimostrato da un caso in cui l’AI ha ottimizzato una pipeline oncologica.
Per la neurofibromatosi, modelli predittivi identificano correlazioni genotipo-fenotipo, supportando decisioni terapeutiche. Un altro caso descrive l’uso di AI per prevedere i costi di produzione, riducendo le spese logistiche del 15%. I “digital twin” supportano test virtuali per vaccini, mentre sistemi di machine learning monitorano l’impronta di CO₂, allineandosi agli standard ESG.
Sostenibilità e impatto ESG: un imperativo strategico
La sostenibilità è centrale nel report, con applicazioni AI che supportano gli obiettivi ESG delle aziende farmaceutiche.
Un caso descrive sistemi di teleriscaldamento ottimizzati con AI, che hanno ridotto le emissioni del 15%.
Nel farmaceutico, l’AI monitora l’impronta di carbonio lungo la supply chain, ottimizzando processi produttivi per ridurre gli sprechi.
Queste soluzioni rispondono alle pressioni di investitori e regolatori per il raggiungimento degli obiettivi Net Zero, rendendo l’AI un alleato strategico per i C-level nel bilanciare innovazione e responsabilità ambientale.
Barriere all’adozione: costi, competenze e normative
L’adozione AI è frenata da costi (49,6% delle imprese nel 2023) e carenza di competenze digitali (55,1%). Le PMI, che costituiscono il 99,3% delle imprese italiane, adottano AI solo nell’1,4% dei casi per tre finalità, contro l’8,7% delle grandi aziende.
La qualità dei dati è cruciale: dataset non strutturati compromettono gli algoritmi. L’AI Act (Regolamento UE 2024/1689) classifica applicazioni farmaceutiche come diagnostica e supporto decisionale ad alto rischio, imponendo valutazioni d’impatto, sicurezza e conservazione dei log per sei mesi (art. 26-27).
La formazione del personale (art. 4) aggiunge complessità operativa.
A questo proposito, per assolvere all’obbligo di alfabetizzazione imposto dall’AI Act, abbiamo preparato il manuale “AI & Pharma revolution” che puoi scaricare gratuitamente:
Strategie operative: integrazione graduale
Il report di Confindustria raccomanda progetti pilota in diagnostica o R&S. Investire in data platform e IoT migliora la qualità dei dati, mentre collaborazioni con startup tecnologiche accelerano l’innovazione. Per i tecnici, ciò richiede validazione rigorosa dei dataset. La conformità all’AI Act necessita di audit interni e formazione continua, con il “Brussels Effect” che potrebbe estendere gli standard globalmente.
Agire per competere
L’AI è una leva strategica per il farmaceutico e le life sciences italiane, con opportunità in diagnostica, R&S e sostenibilità.
Il report 2025 di Confindustria sottolinea l’urgenza di colmare il digital gap (8,2% vs 13,5% UE) e superare barriere operative.